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運(yùn)動估計

  • 基于FPGA的運(yùn)動估計設(shè)計

    本文采用了技術(shù)比較成熟的VHDL語言進(jìn)行設(shè)計,并使用Quartus II軟件進(jìn)行時序仿真。由仿真結(jié)果可知,無論是在功能的實現(xiàn)上還是在搜索的準(zhǔn)確性、高效性以及FPGA片上資源的利用率上,本設(shè)計方案都具有明顯的優(yōu)越性。

    標(biāo)簽: FPGA 運(yùn)動估計

    上傳時間: 2013-11-22

    上傳用戶:hfmm633

  • 基于FPGA的運(yùn)動估計設(shè)計

    本文采用了技術(shù)比較成熟的VHDL語言進(jìn)行設(shè)計,并使用Quartus II軟件進(jìn)行時序仿真。由仿真結(jié)果可知,無論是在功能的實現(xiàn)上還是在搜索的準(zhǔn)確性、高效性以及FPGA片上資源的利用率上,本設(shè)計方案都具有明顯的優(yōu)越性。

    標(biāo)簽: FPGA 運(yùn)動估計

    上傳時間: 2013-11-03

    上傳用戶:司令部正軍級

  • 編碼技術(shù)mpeg4的一項重要技術(shù)

    編碼技術(shù)mpeg4的一項重要技術(shù),其中包括運(yùn)動估計運(yùn)動補(bǔ)償及紋理編碼

    標(biāo)簽: mpeg4 編碼技術(shù)

    上傳時間: 2015-07-06

    上傳用戶:Late_Li

  • 基于塊匹配的電子圖像穩(wěn)定算法的文章

    基于塊匹配的電子圖像穩(wěn)定算法的文章,采用分塊運(yùn)動估計和運(yùn)動濾波技術(shù)進(jìn)行穩(wěn)像

    標(biāo)簽: 電子 圖像 算法

    上傳時間: 2014-08-10

    上傳用戶:yulg

  • DSP的H.263算法編程

    DSP的H.263算法編程,優(yōu)化了運(yùn)動估計算法,編譯工具使用CCS v3.1

    標(biāo)簽: DSP 263 算法 編程

    上傳時間: 2016-02-03

    上傳用戶:時代電子小智

  • 給出了一種基于$3C2410嵌入式SoC的網(wǎng)絡(luò)視頻會議終端的實現(xiàn)方案

    給出了一種基于$3C2410嵌入式SoC的網(wǎng)絡(luò)視頻會議終端的實現(xiàn)方案,在具體分析了軟件測試中出現(xiàn)的H.263視頻編解碼及MicroWindows視頻顯示效率低的問題后,通過對H.263編解碼器中的DCT分塊變換、運(yùn)動估計算法及GUI的FrameBuffer視頻顯示,進(jìn)行了有針對性的改進(jìn)工作,使軟件充分利用了嵌入式S3C-2410的硬件資源,從而滿足了嵌入式網(wǎng)絡(luò)終端實時視頻通信的實用需要.

    標(biāo)簽: 2410 SoC 嵌入式 實現(xiàn)方案

    上傳時間: 2013-12-02

    上傳用戶:cxl274287265

  • 在matlab simulink 中實現(xiàn)kalman濾波器設(shè)計

    在matlab simulink 中實現(xiàn)kalman濾波器設(shè)計,可以生動的演示kalman濾波在運(yùn)動估計中的預(yù)測作用

    標(biāo)簽: simulink matlab kalman 濾波器設(shè)計

    上傳時間: 2016-12-19

    上傳用戶:chens000

  • 有關(guān)圖像處理中的dsp優(yōu)化的文章

    有關(guān)圖像處理中的dsp優(yōu)化的文章,以及FPGA在嵌入式領(lǐng)域進(jìn)行運(yùn)動估計的文章

    標(biāo)簽: dsp 圖像處理

    上傳時間: 2017-01-09

    上傳用戶:450976175

  • 基于MAP算法的圖像超分辨率重構(gòu)技術(shù)研究碩士論文

    基于MAP算法的圖像超分辨率重構(gòu)技術(shù)研究碩士論文,文中介紹了超分辨率重建的理論基礎(chǔ)與數(shù)學(xué)模型,基于卡爾曼濾波的序列圖像運(yùn)動估計及基于MAP的超分辨率重建的具體過程。

    標(biāo)簽: MAP 算法 圖像 技術(shù)研究

    上傳時間: 2014-01-11

    上傳用戶:huql11633

  • 基于核密度估計和馬爾科夫隨機(jī)場的運(yùn)動目標(biāo)檢測

     針對目標(biāo)和背景具有空間連續(xù)性的特點,提出一種基于核密度估計和馬爾科夫隨機(jī)場的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法。首先利用核密度估計計算像素點屬于背景的概率密度,在特征向量中加入顏色空間運(yùn)動矢量分量來提高對背景擾動和光照變化的魯棒性;然后構(gòu)造馬爾科夫隨機(jī)場,提出一種馬爾科夫隨機(jī)場能量函數(shù)代價項的構(gòu)造方法,通過最小化其能量函數(shù)得到目標(biāo)分割結(jié)果。實驗結(jié)果證明,該運(yùn)動目標(biāo)檢測算法對背景擾動和光照變化具有更好的魯棒性,錯誤檢測率更低。

    標(biāo)簽: 核密度估計 隨機(jī)場 運(yùn)動目標(biāo)檢測

    上傳時間: 2014-01-20

    上傳用戶:solmonfu

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