為了提高特定應用環(huán)境下的運行速度，DSP增加了許多特殊的指令和功能單 元，體系結(jié)構(gòu)越來越不規(guī)則。傳統(tǒng)的代碼生成算法是一種分治算法，沒有考慮指 令和寄存器之間的約束關(guān)系，難以應用在DSP編譯器中。必須為DSP編譯器發(fā) 展出新的代碼生成算法，以適應新的需求和挑戰(zhàn)。本文主要研究了DSP編譯器 的若干關(guān)鍵技術(shù)，DSP編譯器的目標機器平臺是浙江大學自主研發(fā)的媒體DSP —SPOCK。
標簽： DSP 編譯器 關(guān)鍵技術(shù)
上傳時間： 2013-06-02
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專輯類----可編程邏輯器件相關(guān)專輯 DSP算法應用與設計-533頁-47.9M.rar
上傳時間： 2013-07-29
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OpencV是用來實現(xiàn)計算機視覺相關(guān)技術(shù)的開放源碼工作庫，是計算機視覺、圖像處理、模式識別、計算機圖形學、信號處理、視頻監(jiān)控、科學可視化等相關(guān)從業(yè)人員的好工具。本書介紹了大約200多個典型的技術(shù)問題，覆蓋了基于OpenCV基礎編程的主要內(nèi)容，利用大量生動有趣的編程案例和編程技巧，從解決問題和答疑解惑入手，以因特網(wǎng)上最新資料為藍本，深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設計方法。全書結(jié)構(gòu)清晰、合理，范例實用、豐富，理論結(jié)合實踐，即使讀者只是略懂計算機視覺原理，也能人手對相關(guān)理論方法直接進行編碼實現(xiàn)。 "基于OPENCV的計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實現(xiàn)計算機視覺技術(shù) 1.1 計算機視覺技術(shù) 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法 本章小結(jié) 第二章 OpenCV的編程環(huán)境 2.1 OpenCV環(huán)境介紹 2.2 OpenCV的體系結(jié)構(gòu) 2.3 OpenCV實例演示 本章小結(jié) 第三章 OpenCV編程風格 3.1 命名約定 3.2 結(jié)構(gòu) 3.3 函數(shù)接口設計 3.4 函數(shù)實現(xiàn) 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結(jié) 第四章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.1 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.2 數(shù)組有關(guān)的操作 4.3 動態(tài)結(jié)構(gòu) 本章小結(jié) 第五章 數(shù)據(jù)交互 5.1 繪圖函數(shù) 5.2 文件存儲 5.3 運行時類型信息和通用函數(shù) 5.4 錯誤處理函數(shù) 5.5 系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態(tài)學 本章小結(jié) 第七章 結(jié)構(gòu)與識別 7.1 輪廓處理函數(shù) 7.2 計算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標檢測函數(shù) 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進行人臉檢測 本章小結(jié) 第八章 圖形界面（HighGUI） 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實用系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第九章 視頻處理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI對視頻進行讀寫處理 9.2 CvCam對攝像頭和視頻流的使用 本章小結(jié) 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態(tài)學（morhing functions） 本章小結(jié) 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結(jié)構(gòu)與函數(shù)介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數(shù)介紹 11.4 人臉識別工具 本章小結(jié) 第十二章 核心庫綜合例程 12.1 檢測黑白格標定板內(nèi)指定矩形區(qū)域內(nèi)的角點 12.2 解線性標定方程組程序 本章小結(jié) 第十三章 運動與跟蹤 13.1 圖像統(tǒng)計的累積函數(shù) 13.2 運動模板函數(shù) 13.3 對象跟蹤 13.4 光流 13.5 預估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測可變形體的輪廓 13.8 運動目標跟蹤與檢測 本章小結(jié) 第十四章 立體視覺第一部分——照相機定標 14.1 坐標系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機參數(shù)的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進行攝像機定標 14.6 OpenCV中的定標函數(shù) 14.7 CVUT介紹 本章小結(jié) 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹 本章小結(jié) 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹 本章小結(jié) 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實例 17.1 圖像校正實例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實現(xiàn) 本章小結(jié) 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術(shù)問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關(guān)問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug
標簽： OpenCV 計算機視覺 技術(shù)實現(xiàn)
上傳時間： 2013-07-18
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專輯類-可編程邏輯器件相關(guān)專輯-96冊-1.77G DSP算法應用與設計-533頁-47.9M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：Alick
專輯類-機器人相關(guān)專輯-51冊-805M 操作機器人動力學與算法-378頁-11.3M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：彭玖華
專輯類-數(shù)字處理及顯示技術(shù)專輯-106冊-9138M 計算機圖形學幾何工具算法詳解-756頁-35.0M.pdf
上傳時間： 2013-06-06
上傳用戶：徐孺
專輯類-數(shù)字處理及顯示技術(shù)專輯-106冊-9138M 視頻圖像格式轉(zhuǎn)換芯片的算法研究-76頁-9.6M.nh
上傳時間： 2013-04-24
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TMS320C6713Xvid視頻壓縮算法源代碼
上傳時間： 2013-08-03
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這是根據(jù)《數(shù)字信號處理》（程佩清）中FFT的流程圖，自己編寫的快速傅里葉變換算法。
上傳時間： 2013-06-16
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在LCD顯示應用領(lǐng)域,通常數(shù)據(jù)源輸出圖像的分辨率是變化,而從工業(yè)生產(chǎn)標準化要求和獲得最佳顯示效果的角度出發(fā),LCD顯示器的物理分辨率則是固定不變的。這就需要將不同分辨率的輸入圖像經(jīng)過縮放后輸出到分辨率固定的LCD顯示器上,當前工業(yè)上解決這一問題的方案是在輸入數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)顯示設備之間設置LCD圖像引擎來實現(xiàn)縮放處理。LCD圖像引擎是面向LCD顯示器應用的一種高度集成的圖像處理芯片,它在整個LCD顯示系統(tǒng)中具有不可取代的位置。 本文在分析了大尺寸LCD圖像引擎的研究現(xiàn)狀之后,提出了擬開發(fā)的大尺寸LCD圖像引擎的總體結(jié)構(gòu)和設計目標。針對該體系結(jié)構(gòu),提出了一種基于2點的三次樣條插值算法,推導出了該算法的插值核函數(shù)的表達式,并基于該算法實現(xiàn)LCD圖像引擎的核心部分——圖像縮放引擎的硬件結(jié)構(gòu)設計。主觀和客觀Q值評價實驗結(jié)果表明,該算法獲得的插值圖像質(zhì)量非常接近傳統(tǒng)的雙三次插值算法,而運算復雜度和硬件實現(xiàn)開銷卻低于后者,對于實時性要求較高的LCD圖像引擎來說該算法是一個性價比較高的插值算法。 為了提高經(jīng)過圖像縮放引擎處理后的圖像顯示質(zhì)量,在LCD圖像引擎中引入了圖像色彩調(diào)整技術(shù)。
上傳時間： 2013-06-07
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