图像处理

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  • 小规模任务的神经网络应用

    在过去10-15年中,人工神经网络领域的发展迅速。典型的应用是图像处理、声音等领域的高维数据.然而,在机器学习中,系统输入的数据量很小的任务很少:例如,异常事件建模、处理人工收集的分析数据、分析低频传感器的信号等。在这种情况下,一个重要阶段是对系统训练有素的特点("特点")进行认真的工作,特别是从现有的基本特点中产生新的特点,这将能够提高设计系统的性能质量。手动方法通常用于这种生成,但是一个好的选择是使用神经网络,它不仅能够学习基本的数学运算,而且能够识别输入数据中极其复杂的模式。

  • FPGA图像处理实战:图像裁剪技术

    在图像处理领域,图像裁剪是一项基础且关键的技术,它允许我们从原始图像中裁剪出感兴趣的区域,同时丢弃不相关的部分。这种技术在人脸识别、目标跟踪、图像分割等多种应用场景中发挥着重要作用。随着FPGA(现场可编程门阵列)技术的快速发展,将图像裁剪算法部署到FPGA上已成为提高处理速度和降低功耗的有效手段。本文将详细介绍FPGA图像处理中的图像裁剪技术,并给出具体的代码实现。

  • FPGA中的图像平移技术

    在图像处理领域,图像平移是一种基本的几何变换操作,它能够将图像中的所有像素在二维平面上按照指定的方向和距离进行移动。这种操作不改变图像的形状或大小,但会显著影响图像在坐标系中的位置。随着FPGA(现场可编程门阵列)技术的快速发展,将图像平移算法部署到FPGA上已成为提高图像处理速度和效率的重要手段。本文将详细介绍FPGA图像处理中的图像平移技术,并给出具体的代码实现。

  • FPGA图像处理之图像灰度与彩色反转

    在数字图像处理领域,图像反转作为一种基础且强大的技术,被广泛应用于各种图像处理系统中。通过FPGA(现场可编程门阵列)实现图像灰度反转与彩色反转,不仅可以加速处理速度,还能实现高效的并行处理。本文将深入探讨FPGA在图像灰度反转与彩色反转中的应用,并附上关键代码实现。

  • FPGA图像处理中的最近邻插值算法:实现整数倍放大与缩小

    在图像处理领域,图像缩放是一项基础且重要的技术,广泛应用于视频处理、图像传输和显示等多个方面。FPGA(现场可编程门阵列)以其高性能、灵活性和并行处理能力,成为实现图像缩放算法的理想平台。本文将深入探讨FPGA上实现图像最近邻插值算法的具体方法,特别是针对整数倍放大和缩小的场景,并附上部分关键代码示例。

  • FPGA图像处理实战:图像处理仿真测试工程(读写BMP图片)

    在FPGA图像处理领域,仿真测试是不可或缺的一环,尤其是在处理复杂的图像数据时。读写BMP图片作为图像处理的基本操作之一,其仿真测试工程不仅有助于验证FPGA设计的正确性,还能在实际应用前发现并解决潜在问题。本文将详细介绍如何在FPGA中实现BMP图片的读写仿真测试工程,并附上相关代码示例。

  • FPGA图像处理实战:VGA接口与时序详解

    在FPGA图像处理领域,VGA(Video Graphics Array)接口作为一种经典的视频传输标准,因其成本低、结构简单、应用灵活而广泛应用。本文将深入探讨FPGA中VGA接口的工作原理、时序参数以及相关的实现方法,为FPGA图像处理实战提供详尽的技术指导。

  • FPGA图像处理实战:YUV444与YUV422互转

    在现代图像处理与视频传输领域,YUV颜色空间因其独特的优势被广泛应用。YUV颜色空间将图像的亮度信息(Y)与色度信息(U和V)分离,这种分离不仅有助于节省带宽,还能在不显著降低图像质量的前提下进行高效的压缩和传输。在FPGA(现场可编程门阵列)图像处理系统中,实现YUV444与YUV422格式的互转是一个重要的技术挑战。本文将详细介绍YUV444与YUV422的基本概念、存储方式以及基于FPGA的互转实现方法。

  • FPGA图像处理实战:图像灰度二值化

    在图像处理领域,灰度二值化是一项至关重要的技术,它能够将灰度图像转换为仅包含黑白两种颜色的二值图像。这一转换不仅简化了图像的复杂度,还极大地方便了后续的图像分析和处理。在FPGA(现场可编程门阵列)平台上实现图像灰度二值化,凭借其高速并行处理能力和灵活性,成为图像处理系统设计的优选方案。

  • FPGA图像处理实战:CLAHE算法详解

    在图像处理领域,对比度受限自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)算法是一种强大的技术,用于增强图像的局部对比度,尤其在医学成像和卫星图像分析中具有广泛应用。本文将详细探讨CLAHE算法的原理及其在FPGA(现场可编程门阵列)上的实现,以展示其在图像处理中的高效性和灵活性。

  • FPGA图像处理:RGB转YCbCr算法详解与实现(含代码)

    在图像处理领域,色彩空间的转换是一项基础且重要的技术。RGB(红绿蓝)色彩空间广泛应用于显示设备,而YCbCr色彩空间则在视频压缩、传输和存储中占据主导地位。本文将详细介绍RGB转YCbCr的算法原理,并通过FPGA(现场可编程门阵列)硬件实现这一转换过程,同时附上相应的Verilog代码。

  • FPGA在图像处理中的设计(含伪代码)

    使用FPGA做图像处理优势最关键的就是:FPGA能进行实时流水线运算,能达到最高的实时性。因此在一些对实时性要求非常高的应用领域,做图像处理基本就只能用FPGA。

  • 基于应用技术如何实现数码相框的设计?

    引言 随着科技的不断发展,数字图像处理技术也得到了广泛的应用。其中,数码相框是一种可以显示数字照片的数字设备。与传统的相框不同,数码相框可以显示各种类型的照片,包括静态的、动态的、立体的等,同时还可以通过网络进行传输和显示。因此,基于应用技术来实现数码相框的设计是当前的一个重要研究方向。

  • 盘点机器视觉系统的优缺点?

    机器视觉系统是一种利用计算机和图像处理技术来检测和测量物理、化学或生物特征的系统。它广泛应用于制造业、医疗保健、食品和饮料、物流和零售等行业,以实现自动化生产和提高产品质量。下面我们将介绍机器视觉系统的优缺点。

  • ARM+FPGA开发板的强劲图形系统体验——米尔基于NXP i.MX 8M Mini+Artix-7开发板

    glmark2是开源的对OpenGL 2.0和 ES 2.0的基准测试程序,对GPU进行基准测试。glmark提供了一系列丰富的测试,涉及图形单元性能(缓冲,建筑,照明,纹理等)的不同方面,允许进行更全面和有意义的测试, 每次测试进行10秒,并且单独计算帧速率。

  • “史上最大产品发布会”上,Arm用哪些产品打造“全面计算”?

    5月26日,Arm公司举行产品发布会,发布多款产品,包括首批Armv9 Cortex CPU内核、新款图像处理器Mali内核,以及互连技术CoreLink的最新版本。籍此“史上最大产品发布会”(Paul Williamson语)推出的系列产品,Arm也正式推出首款全面计算(total compute)解决方案,希望借助移动生态系统带来的巨大规模优势,为开发者提供从IP、软件到开发工具的全面解决方案,让Arm技术在云计算中心、笔记本和台式机,以及移动设备中无缝对接,在依靠半导体工艺升级提升性能程度日益走低的背景下,Arm也将带动开发者更多地从系统角度来提升SoC(系统级芯片)性能,打造性能更优、可扩展性更佳、安全性更一致的全面计算生态。

  • 第17届中国研究生电子设计竞赛落幕

    (全球TMT2022年10月17日讯)近日,第17届中国研究生电子设计竞赛全国总决赛评审工作圆满完成。今年,来自全国63个高校的114支参赛队伍报名了TI企业命题,创下历史新高。此次TI的企业命题要求学生基于TI前沿的毫米波雷达传感器、高性能的AM系列处理器和C2000实时控制...

  • 新的 Arm Mali-C55 图像信号处理器改进了基于摄像头的物联网系统

    ARM 推出了一种新的图像信号处理器,以推进物联网和嵌入式市场的视觉系统,具有 8 个同时输入、HDR 功能和高达 48 兆像素的图像大小。

  • 基于CNN技术的税票粘贴质量在线检测

    摘要:为了能够正确判别税票的粘贴质量,降低废品率,设计了一套基于CNN技术的税票检测装置。该装置加强了税票图像采集的清晰度,摆脱了包装机空间狭小、通道灰暗的限制,为税票检测系统提供了最有利的硬件支持。通过卷积神经网络图像识别算法的应用,税票粘贴质量的检测准确率达到了99%以上。

  • 对比色配色方案数字化生成技术的研究

    摘 要:以RGB颜色模式为例,以九宫格为生成对比色目标,利用全组合算法建立数字化配色方案模型,根据不同基值 对结果进行设置,完成了无限组合配色方案的有限生成方案。为配色方案图谱提供了一种便捷的生成算法,适合网页设计、平 面设计、服装设计,甚至在服装搭配、家居设计和家具搭配等方面都具有应用价值。

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