Цель исследования. Вейвлет-преобразование находит широкое применение при решении широкого круга задач цифровой обработки изображений в различных прикладных и научно-технических областях. В то же время, современные системы обработки визуальной информации сталкиваются с проблемой недостаточной производительности на фоне стремительного увеличения объёмов цифровых данных. Указанное обстоятельство требует разработки вычислительно эффективных алгоритмов вейвлет-обработки, пригодных для реализации в составе современных вычислительных устройств. Данное исследование направлено на снижение вычислительной сложности выполнения вейвлет обработки изображений на основе использования модификации метода Винограда. В статье предлагается применение нового подхода для организации вычислений при одномерной фильтрации с децимацией.

Методы. В исследовании применялся метод организации вычислений на основе преобразования Винограда и аппаратное моделирование на программируемой вентильной матрице в среде Xilinx Vivado 2018.2 с использованием языка Verilog для семейства Virtex 7 модель «xc7vx485tffg1157-1», с применением стандартных параметров синтеза и реализации: «Vivado Synthesis Defaults» и «Vivado Implementation Defaults» соответственно.

Результаты. Экспериментальное моделирование вейвлет-преобразования продемонстрировало, что применение метода Винограда в задачах вейвлет-обработки изображений позволяет снизить вычислительную задержку на 34-63 % по сравнению с прямым методом при использовании вейвлетов четвёртого порядка и на 39-66 % при использовании вейвлетов шестого порядка. 

Заключение. Применение метода Винограда обеспечивает существенное увеличение скорости вычислений при некотором росте аппаратной сложности и энергопотребления. Результаты исследования могут найти широкое применение в современных системах обработки сигналов, изображений и видео, а также при разработке систем машинного обучения.