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電子發(fā)燒友網(wǎng)>可編程邏輯>FPGA/ASIC技術(shù)>基于FPGA的圖像信息提取設(shè)計及仿真

基于FPGA的圖像信息提取設(shè)計及仿真

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  • 第 1 頁:基于FPGA的圖像信息提取設(shè)計及仿真
  • 第 2 頁:仿真
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舌診圖像點刺和瘀點的識別與提取

計算機舌診系統(tǒng)中,點刺和瘀血點是重要的舌象?;诎唿c檢測、支持向量機( SVM)和K均值聚類算法,提出了對舌診圖像中點刺和瘀點的識別及提取方法。首先利用SimpleBlobDetector斑點
2017-11-20 11:34:584

利用數(shù)據(jù)場和歐氏距離的圖像邊緣提取

圖像邊緣是圖像分析和識別的基礎(chǔ),圖像邊緣信息的準確性和完整性對后續(xù)圖像分析和識別有重要影響。為實現(xiàn)圖像邊緣有效提取,提出一種利用數(shù)據(jù)場和圖像歐氏距離的圖像邊緣提取方法。首先,該方法利用數(shù)據(jù)場理論構(gòu)建
2017-11-24 15:03:051

基于同態(tài)系統(tǒng)的高分辨率遙感圖像河流信息提取

為了解決在高分辨率遙感圖像中易受同物異譜現(xiàn)象影響而導(dǎo)致河流信息提取不完整問題,依據(jù)河流區(qū)域在遙感圖像中具有特定頻率紋理信息這一特點,提出一種基于同態(tài)系統(tǒng)濾波的高分辨率遙感圖像河流信息提取方法。該算
2017-12-26 17:44:162

散亂點云數(shù)據(jù)特征信息提取算法

隨著三維掃描和數(shù)字信息化的快速發(fā)展,基于點模型的三維信息逆向建模技術(shù)已成為當前研究的熱點。該技術(shù)在模具設(shè)計、3D打印、虛擬現(xiàn)實、城市勘測以及文物修復(fù)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。在模型重建的過程中,點模型
2018-01-30 16:35:070

基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集系統(tǒng)

FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:44:001256

基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn)

FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:49:007272

FPGA仿真篇_使用腳本命令來加速仿真

FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:54:008672

高壓電氣設(shè)備局部放電信息提取

,含有豐富的表征信息,通過對PD形成機理進行仿真分析,可提取出局部放電信號的表征信息,對進一步研究局放嚴重程度提供理論基礎(chǔ)。然而,現(xiàn)有對PD的研究主要集中在PD信號去噪和識別方面,對高壓絕緣設(shè)備內(nèi)PD表征信息提取
2018-02-05 14:25:511

基于FPGA圖像差分處理

基于FPGA的比特平面分層 基于單核Zynq 7Z007S的MiniZed? 開發(fā)套件 Xilinx 推出革命性的新型自適應(yīng)計算產(chǎn)品 基于FPGA的二值圖像的邊界提取算法的實現(xiàn) 新任 CEO
2018-04-06 11:53:006860

采用FPGA器件和傳感器實現(xiàn)CCD圖像系統(tǒng)中的提取和輸出功能

等眾多領(lǐng)域。在圖像檢測系統(tǒng)中,應(yīng)具備一個高速的子圖像提取和輸出模塊,本文采用FPGA 器件EP3C25F256C8 和CCD 線陣圖像傳感器RL1024P,實現(xiàn)線陣CCD 圖像檢測系統(tǒng)中的子圖像提取和輸出功能。
2019-04-29 08:22:002436

如何使用FPGA進行激光駕束制導(dǎo)信息仿真系統(tǒng)設(shè)計

本文設(shè)計的激光駕束制導(dǎo)信息仿真系統(tǒng)主要是為了滿足在實驗室環(huán)境下對激光駕束制導(dǎo)信息場檢測和對檢測設(shè)備標校的要求。以信息場相應(yīng)參數(shù)為依據(jù),用FPGA 設(shè)計了相應(yīng)的功能模塊,實現(xiàn)了通過控制激光器及其驅(qū)動
2018-09-29 17:23:2913

結(jié)合雙目圖像的深度信息跨層次特征的語義分割模型

為改善單目圖像語義分割網(wǎng)絡(luò)對圖像深度變化區(qū)域的分割效果,提出一種結(jié)合雙目圖像的深度信息和跨層次特征進行互補應(yīng)用的語義分割模型。在不改變已有單目孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的前提下,利用該模型分別提取雙目左、右輸入
2021-03-19 14:35:2420

基于特征圖注意力機制的圖像超分辨重建網(wǎng)絡(luò)模型

提取原始低分辨率圖像中的特征信息,基于多個結(jié)合特征圖注意力機制的信息提取塊,通過特征信道之間的相互依賴性自適應(yīng)調(diào)整信道特征,以恢復(fù)更多細節(jié)信息。在此基礎(chǔ)上利用重建模塊重建岀不同尺度的髙分辨率圖像。在Set5數(shù)據(jù)集
2021-03-22 14:45:3622

如何使用FPGA實現(xiàn)三維掃描圖像光帶中心線提取的詳細資料說明

結(jié)合三維掃描系統(tǒng),設(shè)計了基于FPGA的光帶中心線實時處理系統(tǒng),采用列掃描梯度質(zhì)心法,以硬件的形式實現(xiàn)了對光帶中心線的實時、快速、準確提取,并將處理系統(tǒng)應(yīng)用于三維掃描領(lǐng)域進行了實驗,所得結(jié)果真實、有效,滿足對30幀/s的圖像數(shù)據(jù)進行實時提取的要求.
2021-03-22 16:06:5512

如何使用FPGA實現(xiàn)圖像灰度級拉伸算法

為了調(diào)整圖像數(shù)據(jù)灰度,介紹了一種圖像灰度級拉伸算法的FPGA實現(xiàn)方法,并針對FPGA的特點對算法的實現(xiàn)方法進行了研究,從而解決了其在導(dǎo)引系統(tǒng)應(yīng)用中的實時性問題。仿真驗證結(jié)果表明:基于FPGA圖像拉伸算法具有運算速度快,可靠性高,功耗低等特點,非常適合成像系統(tǒng)使用.
2021-04-01 14:14:4910

如何使用FPGA實現(xiàn)圖像灰度級拉伸算法

為了調(diào)整圖像數(shù)據(jù)灰度,介紹了一種圖像灰度級拉伸算法的FPGA實現(xiàn)方法,并針對FPGA的特點對算法的實現(xiàn)方法進行了研究,從而解決了其在導(dǎo)引系統(tǒng)應(yīng)用中的實時性問題。仿真驗證結(jié)果表明:基于FPGA圖像拉伸算法具有運算速度快,可靠性高,功耗低等特點,非常適合成像系統(tǒng)使用.
2021-04-01 14:14:491

一種自適應(yīng)網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)化信息提取方法

一種自適應(yīng)網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)化信息提取方法介紹說明。
2021-05-08 10:58:072

基于特征的基圖像提取和重構(gòu)方法

圖像作為一種典型信號,理論上可由一系列基本信號構(gòu)成。為尋找一組可重構(gòu)圖像的基本信號,提出了基于特征的基圖像提取和重構(gòu)方法,使得可由任意圖像集進行基圖像提取并可由提取的基圖像重構(gòu)內(nèi)容無關(guān)的任意圖像
2021-06-16 16:01:254

FPGA設(shè)計中 Verilog HDL實現(xiàn)基本的圖像濾波處理仿真

參考。 《岡薩雷斯數(shù)字圖像處理MATLAB版》中文版(第二版) 電子版 薦讀:FPGA設(shè)計經(jīng)驗之圖像處理 基于FPGA的實時圖像邊緣檢測系統(tǒng)設(shè)計(下) FPGA設(shè)計中 Verilog HDL實現(xiàn)基本的圖像濾波處理仿真 導(dǎo)讀 圖像是用各種觀測系統(tǒng)以不同形式和手段觀測客
2021-07-13 09:30:012457

如何使用TensorFlow Lite從Android設(shè)備圖像提取文本

俗話說:“一圖勝千言”。圖像包含豐富的視覺信息,但有時關(guān)鍵信息位于圖像的文本當中。雖然識字的人可以輕松理解圖像中嵌入的文字,但我們?nèi)绾卫糜嬎銠C視覺和機器學(xué)習(xí)來教計算機做到這一點呢? 今天,我們
2021-11-02 15:34:392816

無人機遙感數(shù)據(jù)處理與滑坡信息提取

滑坡信息提取與分析 1.多尺度分割與參數(shù)的選擇 無人機遙感獲取的影像具有較高的分辨率,而傳統(tǒng)的基于像元的分類結(jié)果會產(chǎn)生椒鹽效應(yīng),分類精度低,而面向?qū)ο蠓诸惙椒ňC合利用了光譜信息、紋理信息、空間形態(tài)
2022-07-13 10:03:561045

基于人工智能和機器學(xué)習(xí)的圖像處理

計算機視覺的普及正以前所未有的方式增長,其應(yīng)用跨越了從消費電子和零售到制造業(yè)的各行各業(yè)。通過可視化、模式識別、分割、圖像信息提取和分類等各種用例,可以通過兩種方式完成圖像處理:
2023-05-04 11:27:34734

高光譜遙感蝕變礦物信息提取研究

稱為高光譜遙感,它集成了遠距離二維成像技術(shù)與測譜學(xué)技術(shù),即在獲取地物影像的同時獲取地物的連續(xù)光譜信息,因此高光譜遙感具有圖譜合一的特點。在熱液成礦過程中,巖石在熱液交代作用下,其結(jié)構(gòu)、構(gòu)造以及化學(xué)成分發(fā)生改變生成蝕變礦物
2023-07-13 14:11:12355

高光譜圖像混合像元分解

高光譜圖像包含豐富的空間信息和光譜信息,針對全色或多光譜圖像信息提取方法不適合高光譜圖像的處理,因此,需要根據(jù)高光譜遙感的機理和圖像的特點,發(fā)展新的信息提取模型與方法。高光譜圖像波段多、數(shù)據(jù)量
2023-10-10 10:26:27416

圖像增強三大類別介紹

圖像增強是圖像模式識別中非常重要的圖像預(yù)處理過程。圖像增強的目的是通過對圖像中的信息進行處理,使得有利于模式識別的信息得到增強,不利于模式識別的信息被抑制,擴大圖像中不同物體特征之間的差別,為圖像信息提取及其識別奠定良好的基礎(chǔ)。
2023-11-14 14:34:54449

calibre后仿真參數(shù)提取

進行后仿真時,可以提取一些重要的仿真參數(shù),這些參數(shù)對于評估電路的性能非常重要。本文將詳細介紹在Calibre中提取仿真參數(shù)的方法和意義。 首先,讓我們了解一下Calibre的工作流程。Calibre的后仿真主要分為三個步驟:仿真設(shè)置、仿真運行和仿真結(jié)果提
2024-01-04 17:24:59301

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