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電子發(fā)燒友網(wǎng)>可編程邏輯>FPGA/ASIC技術(shù)>Laplacian算子的硬件實(shí)現(xiàn)及結(jié)果

Laplacian算子的硬件實(shí)現(xiàn)及結(jié)果

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一種基于FPGA的DSU硬件實(shí)現(xiàn)方法

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從無(wú)到有完成ISP kernel算子的參數(shù)調(diào)整的方法有哪些?

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2019-09-16 10:36:35

幾種Petri網(wǎng)系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)方案

本文分別用VHDL語(yǔ)言研究了幾種Petri網(wǎng)系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn),包括同步PN、時(shí)延PN,尤其是高級(jí)網(wǎng)系統(tǒng)有色PN。在當(dāng)前的研究中有色Petri網(wǎng)的硬件實(shí)現(xiàn)是一個(gè)難點(diǎn)。
2021-04-30 06:13:21

在做一個(gè)關(guān)于圖像處理的程序怎樣實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理和實(shí)時(shí)顯示

不同的邊緣算子來(lái)實(shí)現(xiàn),當(dāng)我選中不同的邊緣算子時(shí)可以在窗口中實(shí)時(shí)的給出處理結(jié)果。 希望有大神能給出建議或提供類似的vi 謝謝了。
2013-05-20 09:47:45

基于Canny邊緣檢測(cè)算子的圖像檢索算法

,根據(jù)向量間的Man-hanttan距離進(jìn)行圖像檢索。試驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的Canny算子能夠檢測(cè)到低強(qiáng)度的邊緣并保持邊緣清晰連貫,而且該圖像檢索算法具有良好的檢索效果?!娟P(guān)鍵詞】:圖像檢索;;邊緣檢測(cè)
2010-04-24 10:03:36

基于FPGA的Sobel邊緣檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)

我們?cè)诖嘶A(chǔ)上修改,從而實(shí)現(xiàn),基于FPGA的動(dòng)態(tài)圖片的Sobel邊緣檢測(cè)、中值濾波、Canny算子邊緣檢測(cè)、腐蝕和膨脹等。那么這篇文章我們將來(lái)實(shí)現(xiàn)基于FPGA的Sobel邊緣檢測(cè)。圖像邊緣:簡(jiǎn)言之,邊緣
2017-08-29 15:41:12

基于FPGA的超高速FFT硬件實(shí)現(xiàn)

基于FPGA的超高速FFT硬件實(shí)現(xiàn)介紹了頻域抽取基二快速傅里葉運(yùn)算的基本原理;討論了基于FPGA達(dá)4 096點(diǎn)的大點(diǎn)數(shù)超高速FFT硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法,當(dāng)多組大點(diǎn)數(shù)進(jìn)行FFT運(yùn)算時(shí),利用FPGA
2009-06-14 00:19:55

基于GFO算子的圖像增強(qiáng)算法如何去實(shí)現(xiàn)?

基于GFO算子(廣義模糊算子)的圖像增強(qiáng)算法如何去實(shí)現(xiàn)?怎樣對(duì)圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行分析?
2021-06-04 06:24:35

基于Qualcomm FastCv的邊緣檢測(cè)算法詳解

,這么做的結(jié)果使得該點(diǎn)的灰度值很大,這樣就出現(xiàn)了上面的結(jié)果。這種模板就是一種邊緣檢測(cè)器,它在數(shù)學(xué)上的涵義是一種基于梯度的濾波器,習(xí)慣上又稱邊緣算子。我們知道,梯度是有方向的,和邊緣的方向總是垂直的。模板
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圖形處理領(lǐng)域,圖像處理的速度一直是一個(gè)很難突破的設(shè)計(jì)瓶頸。這里通過(guò)研究圖像邊緣檢測(cè)器的FPGA實(shí)現(xiàn),來(lái)探討如何利用FPGA實(shí)現(xiàn)Laplacian圖像邊緣檢測(cè)器的研究?
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如何采用VHDL硬件實(shí)現(xiàn)DDS的優(yōu)化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)?

直接數(shù)字頻率合成器DDS具有哪些特點(diǎn)?DDS基本原理及工作過(guò)程解析采用VHDL硬件實(shí)現(xiàn)DDS的優(yōu)化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
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引入一些噪聲甚至圖像的傾斜,因此在整個(gè)QR碼圖像識(shí)別系統(tǒng)中,最初要對(duì)QR碼圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理。由于傳統(tǒng)的Cannv算子在進(jìn)行QR碼圖像的邊緣檢測(cè)時(shí),對(duì)局部噪聲不能有效去除,這將會(huì)影響圖像的校正效果甚至整個(gè)識(shí)別結(jié)果。為提高QR碼圖
2017-11-06 15:11:196

基于修正的直覺模糊集成算子

了基于£修正的直覺模糊集成算子,并討論了£取值對(duì)此算子結(jié)果的影響。之后建立了一種基于e修正的直覺模糊集成算子的決策方法。最后通過(guò)一個(gè)實(shí)例比較了原集成算子和本文提出的修正集成算子的集成結(jié)果,驗(yàn)證基于£修正的直覺模糊集
2017-11-17 14:36:529

canny算子的語(yǔ)法原理分析

Canny算子Canny邊緣檢測(cè)算子是JohnF.Canny于1986年開發(fā)出來(lái)的一個(gè)多級(jí)邊緣檢測(cè)算法。更為重要的是 Canny 創(chuàng)立了邊緣檢測(cè)計(jì)算理論解釋這項(xiàng)技術(shù)如何工作。Canny 算法包含許多可以調(diào)整的參數(shù),它們將影響到算法的計(jì)算的時(shí)間與實(shí)效。
2017-12-18 17:55:398520

基于Riemann-Liouville改進(jìn)的1-2階分?jǐn)?shù)階邊緣提取新模型

針對(duì)數(shù)字圖像的處理中采用整數(shù)步長(zhǎng)與0 -1階分?jǐn)?shù)階微分的掩模算子未能精確定位邊緣信息、缺少圖像的紋理細(xì)節(jié)的問(wèn)題,在Laplacian算子的基礎(chǔ)上提出了一種新的邊緣檢測(cè)掩模算子。該算
2017-12-26 13:39:120

廣義直覺模糊集合Bonferroni平均算子

針對(duì)直覺模糊環(huán)境中的信息集成問(wèn)題,基于阿基米德T一范數(shù)和S一范數(shù),提出新的廣義直覺模糊幾何Bonferroni平均算子。該算子不僅能夠考慮到每種屬性的重要性,而且可以有效地捕獲屬性間的內(nèi)在聯(lián)系。首先
2017-12-27 15:45:541

基于FPGA的Petri網(wǎng)的硬件實(shí)現(xiàn)

Petri網(wǎng)是異步并發(fā)現(xiàn)象建模的重要工具,Petri網(wǎng)的硬件實(shí)現(xiàn)將為并行控制器的設(shè)計(jì)提供一種有效的途徑.本文在通用的EDA軟件Max+PlusII中,研究了基本Petri網(wǎng)和時(shí)延Petrii網(wǎng)的硬件
2019-01-01 16:28:001975

如何使用多層非負(fù)局部Laplacian稀疏編碼進(jìn)行圖像分類

針對(duì)單層稀疏編碼結(jié)構(gòu)對(duì)圖像特征學(xué)習(xí)能力的局限性問(wèn)題,提出了一個(gè)基于圖像塊稀疏表示的深層架構(gòu),即多層融合局部性和非負(fù)性的Laplacian稀疏編碼算法(MLLSC)。對(duì)每個(gè)圖像平均區(qū)域劃分并進(jìn)行尺度
2019-01-02 15:17:534

使用動(dòng)態(tài)壓力控制算子進(jìn)行磷蝦群算法實(shí)現(xiàn)的資料說(shuō)明

針對(duì)基礎(chǔ)磷蝦群(KH)算法在求解復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)局部搜索能力差、求解精度低、收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題,提出一種基于動(dòng)態(tài)壓力控制算子的磷蝦群算法(DPCKH)。該算法將一種新的動(dòng)態(tài)壓力控制
2019-03-28 15:36:595

新增FPGA硬件在環(huán)測(cè)試的結(jié)果和過(guò)程分析

隨著信號(hào)處理、視覺影像處理和控制系統(tǒng)算法的復(fù)雜度不斷增加,在 FPGA 板上對(duì)硬件實(shí)現(xiàn)進(jìn)行仿真,可以幫助驗(yàn)證設(shè)計(jì)在其系統(tǒng)環(huán)境中的工作情況。用于 FIL 驗(yàn)證的 HDL Verifier 自動(dòng)設(shè)置
2019-08-02 23:18:072043

HALCON機(jī)器視覺算子的詳細(xì)資料理解

所有算子是做什么的,用途,什么時(shí)候會(huì)用,為什么要用,怎么用一般halcon的語(yǔ)法是:前面是該算子的目的(作用),后續(xù)的是條件或來(lái)源等。
2019-10-09 08:00:0020

Laplacian算子的FPGA實(shí)現(xiàn)方法

拉普拉斯算子是一種重要的圖像增強(qiáng)算子,它是一種各向同性濾波器,即濾波器的響應(yīng)與濾波器作用圖像的突變方向無(wú)關(guān),而且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,被廣泛用于圖像銳化和高頻增強(qiáng)等算法中。在此,提出一種使用QuartusⅡ開發(fā)環(huán)境的Megafunctions功能模塊實(shí)現(xiàn)拉普拉斯算子的方案,可以做到實(shí)時(shí)增強(qiáng)圖像的高頻細(xì)節(jié)。
2020-06-16 17:47:272942

如何使用軟件無(wú)線電實(shí)現(xiàn)QDPSK調(diào)制解調(diào)算法的硬件

實(shí)現(xiàn)了基于QuartusII 6. 0開發(fā)環(huán)境的功能仿真和綜合。 仿真結(jié)果顯示, 該設(shè)計(jì)方案成功地實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的4進(jìn)制相對(duì)相移鍵控調(diào)制解調(diào)算法, 得到了預(yù)期結(jié)果.
2020-06-30 17:01:166

Phala實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈和硬件的“平衡”

或許你會(huì)覺得硬件與區(qū)塊鏈風(fēng)馬牛不相及。畢竟,從比特幣到以太坊,區(qū)塊鏈都是軟件為王,基于硬件的解決方案往往有中心化的嫌疑。其實(shí),在隱私保護(hù)領(lǐng)域,引入硬件是常規(guī)操作。硬件實(shí)現(xiàn)實(shí)用化的基礎(chǔ),軟硬
2020-07-02 16:02:461923

一種加權(quán)組合圖像去噪模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

,利用邊緣調(diào)和算子對(duì)其進(jìn)行修補(bǔ)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型有效抑制了階梯效應(yīng)和孤立點(diǎn)現(xiàn)象,保留了圖像的紋理細(xì)節(jié)特征,去噪效果明顯。
2020-07-06 17:56:1814

一個(gè)任意單量子酉算子的受控隱形傳輸方案

利用三量子最大 slice態(tài)作為量子信道,提出了單量子酉算子的受控遠(yuǎn)程執(zhí)行的兩個(gè)協(xié)議。首先,利用雙向量子隱形傳態(tài)(BQST),給出了一個(gè)任意單量子酉算子的受控隱形傳輸方案。結(jié)果表明,通過(guò)非最大糾纏
2021-03-25 11:16:0914

基于硬件要求的驗(yàn)證全過(guò)程與結(jié)果

該過(guò)程的目的是確保對(duì)完整的硬件進(jìn)行驗(yàn)證,以提供符合硬件要求的證據(jù)。
2021-04-03 10:04:001413

PyTorch如何實(shí)現(xiàn)自定義CUDA算子并調(diào)用的方法且測(cè)量CUDA程序耗時(shí)

最近因?yàn)楣ぷ餍枰瑢W(xué)習(xí)了一波CUDA。這里簡(jiǎn)單記錄一下PyTorch自定義CUDA算子的方法,寫了一個(gè)非常簡(jiǎn)單的example,再介紹一下正確的PyTorch中CUDA運(yùn)行時(shí)間分析方法。
2021-03-30 15:58:583772

基于Laplace-Beltrami算子的特征點(diǎn)檢測(cè)算法

與特征向量,隨后在不同頻率的特征向量上檢測(cè)局部極值點(diǎn)和鞍點(diǎn),最后通過(guò)基于特征值的加權(quán)公式把檢測(cè)結(jié)果結(jié)合起來(lái),實(shí)現(xiàn)對(duì)特征點(diǎn)不同顯著度的可視化。實(shí)驗(yàn)對(duì)選取自 SHREC2010數(shù)據(jù)集的三維網(wǎng)格模型進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè),在VS2013平臺(tái)上使用 Opengl進(jìn)行可視化。結(jié)果表明,文中算法在三維網(wǎng)格模型
2021-04-21 13:50:4211

基于廣義正交模糊集結(jié)算子的多屬性決策

基于廣義正交模糊集結(jié)算子的多屬性決策
2021-06-03 15:34:582

淺述Sobel算子在HLS上的實(shí)現(xiàn)教程

Sobel 原理介紹 索貝爾算子(Sobel operator)主要用作邊緣檢測(cè),在技術(shù)上,它是一離散性差分算子,用來(lái)運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的灰度之近似值。在圖像的任何一點(diǎn)使用此算子,將會(huì)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的灰度
2021-07-23 14:53:081860

具ρLaplace算子的分?jǐn)?shù)階微分方程邊值問(wèn)題解的存在性

具ρLaplace算子的分?jǐn)?shù)階微分方程邊值問(wèn)題解的存在性(深圳核達(dá)中遠(yuǎn)通電源技術(shù)有限公司待遇怎么樣?)-第一章介紹有關(guān)分?jǐn)?shù)階微積分理論的研究背景、發(fā)展歷史及研究現(xiàn)狀,具p-Laplace算子的分?jǐn)?shù)
2021-09-17 13:38:095

MLSys 2021論文分析2—(通過(guò)算子調(diào)度以加速CNN推理)

IOS論文出自MIT的韓松實(shí)驗(yàn)室,第一作者為Yaoyao Ding, 這是他在韓松實(shí)驗(yàn)室實(shí)習(xí)時(shí)的成果?,F(xiàn)有的CNN推理加速技術(shù)關(guān)注于優(yōu)化算子內(nèi)部的并...
2022-01-25 18:09:360

Sobel算子原理介紹與實(shí)現(xiàn)方法

索貝爾算子(Sobel operator)主要用作邊緣檢測(cè),在技術(shù)上,它是一離散性差分算子,用來(lái)運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的灰度之近似值。在圖像的任何一點(diǎn)使用此算子,將會(huì)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的灰度矢量或是其法矢量Sobel 卷積因子為:
2022-07-21 17:27:288635

TVM學(xué)習(xí)(八)pass總結(jié)

Pass是TVM中基于relay IR進(jìn)行的優(yōu)化,目的是去除冗余算子,進(jìn)行硬件友好的算子轉(zhuǎn)換,最終能夠提高硬件運(yùn)行效率。由tensorflow等深度學(xué)習(xí)框架生成的圖機(jī)構(gòu)中,含有很多可以優(yōu)化的算子
2022-08-02 09:43:241457

解析OneFlow Element-Wise算子實(shí)現(xiàn)方法

雖然這種寫法非常簡(jiǎn)單明了,但卻存在明顯的性能問(wèn)題。所以這篇文章將基于OneFlow開源的Element-Wise CUDA算子方案來(lái)解釋如何寫一個(gè)高性能的Element-Wise CUDA算子。
2022-12-12 10:54:431076

如何使用triton的language api來(lái)實(shí)現(xiàn)gemm的算子

前言 通過(guò)前兩章對(duì)于triton的簡(jiǎn)單介紹,相信大家已經(jīng)能夠通過(guò)從源碼來(lái)安裝triton,同時(shí)通過(guò)triton提供的language前端寫出自己想要的一些計(jì)算密集型算子。這章開始,我們通過(guò)構(gòu)建一套
2023-05-29 14:34:52900

自定義算子開發(fā)

一個(gè)完整的自定義算子應(yīng)用過(guò)程包括注冊(cè)算子、算子實(shí)現(xiàn)、含自定義算子模型轉(zhuǎn)換和運(yùn)行含自定義op模型四個(gè)階段。在大多數(shù)情況下,您的模型應(yīng)該可以通過(guò)使用hb_mapper工具完成轉(zhuǎn)換并順利部署到地平線芯片上……
2022-04-07 16:11:211808

OpenCV FFT模糊檢測(cè)方法

圖像Laplacian算子的方差 可以僅用一行代碼實(shí)現(xiàn) 使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單 缺點(diǎn)是,Laplacian方法需要大量手動(dòng)調(diào)整用于定義圖像是否模糊的”閾值“。如果你能控制你的光線條件,環(huán)境和圖像捕捉過(guò)程,這個(gè)方法工作得很好,但如果不是,那你很可能得到雜亂不堪的效果。 我
2023-06-26 10:47:19454

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的5種基本算子

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的5種基本算子 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種重要的人工智能技術(shù),它是為了讓計(jì)算機(jī)能夠通過(guò)數(shù)據(jù)自主的學(xué)習(xí)和提升能力而發(fā)明的。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心,它是指讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中進(jìn)行自主學(xué)習(xí)并且可以實(shí)現(xiàn)
2023-08-17 16:11:461244

如何給TPU-MLIR添加新的算子

如何給TPU-MLIR添加新的算子
2023-08-18 11:29:25306

圖像銳化的Sobel、Laplacian算子基礎(chǔ)知識(shí)介紹

Sobel 算子是一種用于邊緣檢測(cè)的離散微分算子,它結(jié)合了高斯平滑和微分求導(dǎo)
2023-09-13 09:52:40698

使用LabVIEW人工智能視覺工具包快速實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)Opencv算子的調(diào)用源碼

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用LabVIEW人工智能視覺工具包快速實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)Opencv算子的調(diào)用源碼.rar》資料免費(fèi)下載
2023-09-28 17:38:1312

opencv寫好的算子,比如找邊 找圓 模版匹配

opencv寫好的算子,比如找邊 找圓 模版匹配
2023-10-16 09:54:03233

基于OpenCV實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)線線間距測(cè)量

其實(shí)很簡(jiǎn)單,只要如下幾步,已經(jīng)給大家畫好了流程圖跟每步使用的OpenCV算子,直接按圖索驥即可得到最終結(jié)果。
2023-11-06 12:46:25263

OpenCV邊緣檢測(cè)算子Laplace、LoG詳解

一階導(dǎo)數(shù)算子(例如 Sobel 算子)通過(guò)對(duì)圖像求導(dǎo)來(lái)確定圖像的邊緣,數(shù)值絕對(duì)值較高的點(diǎn)對(duì)應(yīng)了圖像的邊緣。如果繼續(xù)求二階導(dǎo),原先數(shù)值絕對(duì)值較高的點(diǎn)對(duì)應(yīng)了過(guò)零點(diǎn)。因此,也可以通過(guò)找到二階導(dǎo)數(shù)的過(guò)零點(diǎn)來(lái)檢測(cè)邊緣。在某些情況下,找二階導(dǎo)數(shù)的過(guò)零點(diǎn)可能更容易。
2023-12-21 16:34:15295

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