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Sobel

使用擴展Sobel算子計算一階、二階、三階或混合圖像差分
  • CCS環(huán)境下圖像的邊緣檢測 Sobel邊緣檢測算子

    CCS環(huán)境下圖像的邊緣檢測 Sobel邊緣檢測算子

    標(biāo)簽: Sobel CCS 邊緣檢測 環(huán)境

    上傳時間: 2017-01-08

    上傳用戶:s363994250

  • BF561 Sobel Edge Detection

    BF561 Sobel Edge Detection

    標(biāo)簽: Detection Sobel Edge 561

    上傳時間: 2017-03-18

    上傳用戶:yyyyyyyyyy

  • 利用Sobel算子和霍夫變換求出圖像的邊緣

    利用Sobel算子和霍夫變換求出圖像的邊緣,并計算圖像邊緣間距離,采用matlab處理

    標(biāo)簽: Sobel 變換 圖像

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:kbnswdifs

  • 這些都是關(guān)于Sobel算法的一些文章

    這些都是關(guān)于Sobel算法的一些文章,比較先進,希望能為圖像處理的朋友帶來方便。電路處理方面的。

    標(biāo)簽: Sobel 算法

    上傳時間: 2014-01-24

    上傳用戶:784533221

  • Sobel Filter in C. Sobel Filter may be used for edge detection application in Image processing appl

    Sobel Filter in C. Sobel Filter may be used for edge detection application in Image processing applications

    標(biāo)簽: Filter Sobel C. application

    上傳時間: 2014-11-29

    上傳用戶:nanshan

  • Smooth Linear filter Median filter Laplacian Unsharp masking Sobel filter

    Smooth Linear filter Median filter Laplacian Unsharp masking Sobel filter

    標(biāo)簽: filter Laplacian Unsharp masking

    上傳時間: 2017-09-03

    上傳用戶:haoxiyizhong

  • ICETEK-DM642-EDUlabv1.3.rar

    瑞泰開發(fā)板ICETEK-DM642的實驗例程 實驗5.1:發(fā)光二極管的顯示編程––––––––––––––––––– 85 實驗5.2:定時器控制發(fā)光二極管的顯示–––––––––––––––– 90 實驗5.3:音頻輸出––––––––––––––––––––––––– 94 實驗5.4:BSL 測試––––––––––––––––––––––––– 97 實驗5.5:FLASH 燒寫和程序自啟動(Boot Loader)–––––––––––99 第二章:基于 ICETEK-DM642-PCI 的基本圖象算法實現(xiàn)–––––––––––104 實驗5.6---實驗5.19:視頻驅(qū)動程序應(yīng)用––––––––––––––––104 實驗5.20:視頻圖像處理-取反––––––––––––––––––––122 實驗5.21:視頻圖像處理-直方圖統(tǒng)計–––––––––––––––––124 實驗5.22:視頻圖像處理-直方圖均衡化增強––––––––––––––126 實驗5.23:視頻圖像處理-中值濾波–––––––––––––––––– 129 實驗5.24:視頻圖像處理-邊緣檢測(Sobel 算子)––––––––––––132 實驗5.25:視頻圖像處理-傅立葉變換––––––––––––––––– 136 實驗5.26:視頻圖像處理-彩色空間變換–––––––––––––––– 140 第三章:基于ICETEK-DM642-PCI 的FPGA 實現(xiàn)OSD 功能及圖象算法–––– 144 實驗5.27---實驗5.30:視頻圖像與圖形的疊加–––––––––––––144 第四章:基于ICETEK-DM642-PCI 的復(fù)雜圖象算法實現(xiàn)––––––––––– 148 實驗5.31:視頻圖像處理-H.263 編碼解碼––––––––––––––––148 實驗5.32:視頻圖像處理-JPEG2 編碼解碼–––––––––––––––153 實驗5.33:視頻圖像處理-MPEG2 編碼解碼–––––––––––––––157 實驗5.34:視頻圖像處理-運動圖像檢測––––––––––––––––162 第五章:基于ICETEK-DM642-PCI 的圖象網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)–––––––––––166 實驗5.35:視頻圖像處理-JPEG 網(wǎng)絡(luò)攝像機–––––––––––––––166 實驗5.36:視頻圖像處理-雙路JPEG 網(wǎng)絡(luò)攝像機–––––––––––––170 實驗5.37:視頻圖像處理-視頻網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器––––––––––––––– 174 實驗5.38:視頻圖像處理-視頻網(wǎng)絡(luò)客戶端––––––––––––––– 179 第六章:基于ICETEK-DM642-PCI 的語音算法實現(xiàn):–––––––––––––184 實驗5.39:語音處理-數(shù)字回聲–––––––––––––––––––– 184 實驗5.40:語音處理-濾波處理–––––––––––––––––––– 187 實驗5.41:語音處理-濾波處理1––––––––––––––––––– 189 第七章:基于ICETEK-DM642-PCI 的上位機通訊實驗–––––––––––– 191 實驗5.42:通信-異步串口––––––––––––––––––––––191 實驗5.43:通信-PCI 總線–––––––––––––––––––––– 194 實驗 5.44:視頻圖像處理-生成圖像文件–––––––––––––––– 198

    標(biāo)簽: ICETEK-DM EDUlabv 642

    上傳時間: 2013-05-31

    上傳用戶:zxianyu

  • 基于H.264編解碼的算法優(yōu)化研究及FPGA的硬件實現(xiàn).rar

    H.264/AVC是由ITU和ISO兩大組織聯(lián)合組成的JVT共同制定的一項新的視頻壓縮技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),在較低帶寬上提供高質(zhì)量的圖像傳輸是H.264/AVC的應(yīng)用亮點。在同樣的視覺質(zhì)量前提下,H.264/AVC比H.263和MPEG-4節(jié)約了50%的碼率。但H.264獲得優(yōu)越性能的代價是計算復(fù)雜度的增加,據(jù)估計其編碼的計算復(fù)雜度大約為H.263的3倍,因此很難應(yīng)用于實時視頻處理領(lǐng)域。針對這一現(xiàn)狀,業(yè)內(nèi)做了大量的研究工作,力圖降低其計算復(fù)雜度和提高運行效率。比如在運動估計方面,國內(nèi)外在這方面的研究已經(jīng)很成熟。而針對幀內(nèi)/幀間預(yù)測編碼的研究卻較少。因此研究預(yù)測模式的快速算法具有理論意義和應(yīng)用價值。 本文在詳細(xì)研究H.264標(biāo)準(zhǔn)視頻壓縮編碼特點基礎(chǔ)上,分析了H.264幀內(nèi)編碼, 幀間編碼及變換,量化技術(shù)的原理及特點,提出了一種基于局部邊緣方向信息的快速幀內(nèi)模式判決算法,通過結(jié)合SAD的模式選擇方法來減少模式選擇數(shù)目。它采用了Sobel梯度算子計算當(dāng)前塊的邊緣信息,累加當(dāng)前塊中屬于同一方向像素點的邊緣矢量構(gòu)造不同模式下的邊緣方向直方圖,以便確定最可能的預(yù)測模式。該算法有效降低了編碼器的運算復(fù)雜度,在并未顯著降低編碼性能的情況下提升了編碼器效率。仿真表明:Foreman 圖像序列編碼性能有了提高,其中PSNR平均降低了0.06dB,Bitrate平均降低了19.4%,這大大提高了視頻傳輸?shù)馁|(zhì)量。 另外在幀間預(yù)測模式選擇算法方面進行了改進研究:按順序?qū)Σ煌愋瓦M行判決,有選擇地去比較可能模式,使得在有效減少需判決的模式數(shù)量的同時,結(jié)合小塊模式搜索中途停止準(zhǔn)則來確定最優(yōu)模式。仿真表明:改進算法相對與原來算法能夠節(jié)省很多的編碼時間(平均下降了49.3%),但帶來的圖像質(zhì)星的下降(平均下降0.08dB,可以忽略)和碼率較少的增加。 同時在整數(shù)DCT變換模塊中,提出了一種快速蝶形算法,使得對4×4點數(shù)據(jù)做一次變換,只需通過8×8次加法和2×8次移位運算便可完成,與原來12×8次加法和4×8次移位相比,新算法大大降低了運算復(fù)雜度。 最后介紹FPGA的特點及設(shè)計流程,并實現(xiàn)了H.264編解碼器中變換編碼及量化和熵解碼模塊的硬件。這種基于FPGA所實現(xiàn)的H.264編碼視頻處理模塊設(shè)計具備了成本低,周期短,設(shè)計方法靈活等優(yōu)點,具有廣闊的市場應(yīng)用前景。 仿真表明,通過使用本文提出的幀內(nèi)/幀間速算法方法可使得H.264編碼速度獲得顯著的提高,使H.264 Baseline編碼器能在PC平臺上實現(xiàn)實時編碼。

    標(biāo)簽: FPGA 264 編解碼

    上傳時間: 2013-07-18

    上傳用戶:zukfu

  • 基于CUDA的紅外圖像快速增強算法研究

    針對紅外圖像邊緣模糊,對比度低的問題,文中研究了改進的中值濾波和改進的Sobel邊緣檢測對紅外圖像進行處理。在對處理后圖像的特征進行分析的基礎(chǔ)上,研究了改進的Laplace金字塔分解的圖像融合算法,并基于CUDA并行處理技術(shù),在可編程GPU上實現(xiàn)了紅外圖像快速增強的目的。該算法結(jié)合GPU的內(nèi)存特點,應(yīng)用紋理映射、多點訪問、并行觸發(fā)技術(shù),優(yōu)化數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu),提高數(shù)據(jù)處理速度,適用于對紅外圖像增強的實時性要求較高的領(lǐng)域。實驗結(jié)果表明,該算法有較好的并行特性,能充分利用CUDA的并行計算能力,提高了紅外圖像增強的實時性,處理分辨率為3 096×3 096的紅外圖像時加速比達(dá)32.189。

    標(biāo)簽: CUDA 紅外圖像 算法研究

    上傳時間: 2014-01-03

    上傳用戶:mh_zhaohy

  • 小波變換在圖像邊緣檢測中的應(yīng)用

    目前,被廣泛使用的經(jīng)典邊緣檢測算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點是相對應(yīng)于圖像灰度值梯度的局部極大值點。然而,當(dāng)圖像中含有噪聲時這些算子對噪聲都比較敏感,使得將噪聲作為邊緣點。由于噪聲的干擾,不能檢測出真正的邊緣。一個擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個研究者的追求。利用小波交換的特點,設(shè)計了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個算子,對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進行了一定的研究和理解。

    標(biāo)簽: 小波變換 圖像邊緣檢測 中的應(yīng)用

    上傳時間: 2013-10-13

    上傳用戶:kqc13037348641

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