“Huffman-樹”不僅能對文本數(shù)據(jù)進行編碼、譯碼，提高文本數(shù)據(jù)的傳輸效率，同時它也能對多媒體數(shù)據(jù)（如：數(shù)字圖像、視頻等）進行編碼、譯碼，從而實現(xiàn)多媒體數(shù)據(jù)的壓縮存儲。目前，在Web互聯(lián)網(wǎng)上廣泛使用的JPEG圖像格式就采用了Huffman編碼，與其他圖像格式（如：BMP、TIF等）相比，同一副圖像采用JPEG格式時所需的存儲空間是最少的。在這個實驗中，請設計一個Huffman編/譯碼器，并模擬數(shù)字圖像的壓縮存儲（編碼）和解碼顯示（譯碼）的過程。 （1）構(gòu)造“Huffman-樹”： ①讀入一個大小為N*M（N為圖像的高度，M為圖像的寬度）的灰度圖像塊，該圖像中的每個像素（元素）的取值范圍是0~255，取值為0表示該像素是“黑色”，取值為255表示該像素是“白色”，其他取值表示介于“黑色”和“白色”之間的灰度值。 ②統(tǒng)計讀入圖像塊中每種灰度值出現(xiàn)的次數(shù)，并去除出現(xiàn)次數(shù)為零的灰度值，以此作為構(gòu)造“Huffman-樹”所需的權(quán)值。 ③說明：在構(gòu)造“Huffman-樹”的過程中，當有多個待合并元素的權(quán)值相同時，每次選擇灰度值較小的兩個元素進行合并。 （2）Huffman編碼（壓縮存儲）：讀入新的灰度圖像塊，利用已建立好的“Huffman-樹”對其進行編碼，將圖像的寬度、高度信息和編碼結(jié)果保存到文件（如：compress_image.txt）中，同時計算Huffman編碼的壓縮比并輸出。壓縮比的計算公式如下：壓縮比=原始圖像所需比特數(shù)/壓縮后圖像所需比特數(shù)。 （3）Huffman譯碼（解碼顯示）：讀入壓縮存儲的灰度圖像，利用已建立好的“Huffman-樹”對其進行譯碼，將譯碼結(jié)果按照原有寬度、高度還原圖像，并將還原之后的圖像保存到文件（如：decoding_image.txt）中。
標簽： 樹
上傳時間： 2016-12-02
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數(shù)字超聲診斷設備在臨床診斷中應用十分廣泛，研制全數(shù)字化的醫(yī)療儀器已成為趨勢。盡管很多超聲成像儀器設計制造中使用了數(shù)字化技術，但是我們可以說現(xiàn)代VLSI 和EDA 技術在其中并沒有得到充分有效的應用。隨著現(xiàn)代電子信息技術的發(fā)展，PLD 在很多與B 型超聲成像或多普勒超聲成像有關的領域都得到了較好的應用，例如數(shù)字通信和相控雷達領域。 在研究現(xiàn)代超聲成像原理的基礎上，我們首先介紹了常見的數(shù)字超聲成像儀器的基本結(jié)構(gòu)和模塊功能，同時也介紹了現(xiàn)代FPGA 和EDA 技術。隨后我們詳細分析討論了B 超中，全數(shù)字化波束合成器的關鍵技術和實現(xiàn)手段。我們設計實現(xiàn)了片內(nèi)高速異步FIFO 以降低采樣率，仿真結(jié)果表明資源使用合理且訪問時間很小。正交檢波方法既能給出灰度超聲成像所需要的回波的幅值信息，也能給出多普勒超聲成像所需要的回波的相移信息。我們設計實現(xiàn)了基于直接數(shù)字頻率合成原理的數(shù)控振蕩器，能夠給出一對幅值和相位較平衡的正交信號，且在FPGA 片內(nèi)實現(xiàn)方案簡單廉價。數(shù)控振蕩器輸出波形的頻率可動態(tài)控制且精度較高，對于隨著超聲在人體組織深度上的穿透衰減，導致回波中心頻率下移的聲學物理現(xiàn)象，可視作將回波接收機的中心頻率同步動態(tài)變化進行補償。 還設計實現(xiàn)了B 型數(shù)字超聲診斷儀前端發(fā)射波束聚焦和掃描控制子系統(tǒng)。在單片F(xiàn)PGA 芯片內(nèi)部設計實現(xiàn)了聚焦延時、脈寬和重復頻率可動態(tài)控制的發(fā)射驅(qū)動脈沖產(chǎn)生器、線掃控制、探頭激勵控制、功能碼存儲等功能模塊，功能仿真和時序分析結(jié)果表明該子系統(tǒng)為設計實現(xiàn)高速度、高精度、高集成度的全數(shù)字化超聲診斷設備打下了良好的基礎，將加快其研發(fā)和制造進程，為生物醫(yī)學電子、醫(yī)療設備和超聲診斷等方面帶來新思路。
上傳時間： 2013-06-18
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JPEG2000是新一代的靜態(tài)圖像壓縮標準，它相比JPEG有很多新的特性，如漸進傳輸和感興趣區(qū)域編碼等，因而它具有廣闊的應用前景，特別是在數(shù)碼相機、PDA等便攜式設備中。 JPEG2000的核心主要包括小波變換和基于最優(yōu)化截斷點的嵌入式塊編碼(EBCOT)算法，其計算復雜度遠遠高于JPEG，完全采用軟件方案實現(xiàn)將會占用大量的處理器時間和內(nèi)存開銷，而且速度較慢，實時處理的能力較差。為了推廣JPEG2000在便攜式產(chǎn)品、消費類電子產(chǎn)品中的應用，打開巨大的潛在市場，研究硬件實現(xiàn)的算法實時處理方案具有重要的應用價值。 EBCOT算法是一個兩層的編碼引擎，其中的上下文編碼的運算量約占到總運算量的50％，是提高編碼速度的關鍵算法之一。由于上下文編碼大部分都是邏輯運算，沒有復雜的數(shù)學運算，但邏輯控制流程復雜繁瑣，對存儲器訪問頻繁，采用DSP或者其他的通用處理器通過指令控制實現(xiàn)該算法，未能顯著提高編碼速度。本文采用FPGA芯片，以電路邏輯的方式來實現(xiàn)該算法并進行優(yōu)化，在研究和分析了上下文編碼算法運算特點的基礎上，設計了列判斷和交錯存儲相結(jié)合的硬件實現(xiàn)方案，并采用硬件描述語言Verilog在寄存器傳輸級描述了相應的硬件電路。通過功能仿真和邏輯綜合后，所獲得的上下文編碼模塊最大時鐘頻率為101MHz，且能在130ms內(nèi)完成對一幅512×512灰度圖像的編碼，性能比Jasper軟件中的實現(xiàn)方案提高了75％。 JPEG2000的一個重要特性是其具有漸進傳輸?shù)哪芰Γa流組織是獲得漸進傳輸特性的技術關鍵。碼流組織通過在輸出碼流中安排數(shù)據(jù)包的先后順序來實現(xiàn)漸進傳輸?shù)哪康摹１疚膶PEG2000中實現(xiàn)漸進傳輸?shù)臋C制進行了分析，并研究了碼流組織的算法實現(xiàn)。 為了對JPEG2000算法實現(xiàn)進行驗證，本文設計了基于FPGA和ARM的驗證實驗平臺，其中FPGA主要完成算法中運算量較大的小波變換、上下文編碼和算術編碼，而ARM處理器則完成碼流組織、數(shù)據(jù)打包以及和PC機的通信。本文在該平臺上對所設計的上下文編碼算法和碼流組織模塊的設計進行了驗證，實驗結(jié)果表明本文設計的算法模塊功能正確，并在一定程度上提高了編碼速度。
上傳時間： 2013-04-24
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自90年代以來，LED顯示屏的設計制造和應用水平得到日益提高，LED顯示屏經(jīng)歷了從單色、雙色圖文顯示屏，到圖像顯示屏，一直到今天的全彩色視頻顯示屏的發(fā)展過程。在此發(fā)展過程中，無論在器件的性能(超高亮度LED顯示屏及藍色發(fā)光二極管等)和系統(tǒng)組成(計算機化的全動態(tài)顯示系統(tǒng))等方面都取得了長足的進步。 LED顯示屏相比與其它的平板顯示器，有其獨特的優(yōu)越性，比如：可靠性高、使用壽命長、環(huán)境適應能力強、性價比高且成本低等特點，且隨著全彩屏顯示技術的日益完善，使得LED顯示屏在許多場合得到廣泛的應用。 本文詳細介紹了利用DVI接口作為視頻LED顯示屏數(shù)據(jù)源，利用查表的方法實現(xiàn)伽瑪矯正的實現(xiàn)方案和實現(xiàn)4096級灰度的LED視頻顯示屏控制系統(tǒng)的設計原理。通過對等長時間實現(xiàn)4096級灰度方案的分析，得到此方案在系統(tǒng)速度和顯示屏的亮度上存在的局限，提出采用變長時間和消影時間相結(jié)合的方案實現(xiàn)4096級灰度的方案及實現(xiàn)，這是在提高硬件成本以獲得成本，速度和亮度的折中。在此基礎上，提出了用脈沖打散輸出的方法改善LED顯示屏顯示效果，并探討了低幀頻無閃爍LED全彩屏的實現(xiàn)方法；對一些可以提高LED顯示屏系統(tǒng)技術的新技術展開討論，為今后的動態(tài)全彩色LED顯示屏具體實現(xiàn)打下堅實的理論基礎。
上傳時間： 2013-04-24
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數(shù)字超聲診斷設備在臨床診斷中應用十分廣泛，研制全數(shù)字化的醫(yī)療儀器已成為趨勢。盡管很多超聲成像儀器設計制造中使用了數(shù)字化技術，但是我們可以說現(xiàn)代VLSI 和EDA 技術在其中并沒有得到充分有效的應用。隨著現(xiàn)代電子信息技術的發(fā)展，PLD 在很多與B 型超聲成像或多普勒超聲成像有關的領域都得到了較好的應用，例如數(shù)字通信和相控雷達領域。 在研究現(xiàn)代超聲成像原理的基礎上，我們首先介紹了常見的數(shù)字超聲成像儀器的基本結(jié)構(gòu)和模塊功能，同時也介紹了現(xiàn)代FPGA 和EDA 技術。隨后我們詳細分析討論了B 超中，全數(shù)字化波束合成器的關鍵技術和實現(xiàn)手段。我們設計實現(xiàn)了片內(nèi)高速異步FIFO 以降低采樣率，仿真結(jié)果表明資源使用合理且訪問時間很小。正交檢波方法既能給出灰度超聲成像所需要的回波的幅值信息，也能給出多普勒超聲成像所需要的回波的相移信息。我們設計實現(xiàn)了基于直接數(shù)字頻率合成原理的數(shù)控振蕩器，能夠給出一對幅值和相位較平衡的正交信號，且在FPGA 片內(nèi)實現(xiàn)方案簡單廉價。數(shù)控振蕩器輸出波形的頻率可動態(tài)控制且精度較高，對于隨著超聲在人體組織深度上的穿透衰減，導致回波中心頻率下移的聲學物理現(xiàn)象，可視作將回波接收機的中心頻率同步動態(tài)變化進行補償。 還設計實現(xiàn)了B 型數(shù)字超聲診斷儀前端發(fā)射波束聚焦和掃描控制子系統(tǒng)。在單片F(xiàn)PGA 芯片內(nèi)部設計實現(xiàn)了聚焦延時、脈寬和重復頻率可動態(tài)控制的發(fā)射驅(qū)動脈沖產(chǎn)生器、線掃控制、探頭激勵控制、功能碼存儲等功能模塊，功能仿真和時序分析結(jié)果表明該子系統(tǒng)為設計實現(xiàn)高速度、高精度、高集成度的全數(shù)字化超聲診斷設備打下了良好的基礎，將加快其研發(fā)和制造進程，為生物醫(yī)學電子、醫(yī)療設備和超聲診斷等方面帶來新思路。
上傳時間： 2013-05-30
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針對幀差分法易產(chǎn)生空洞以及背景減法不能檢測出與背景灰度接近的目標的問題，提出了一種將背景減和幀差法相結(jié)合的運動目標檢測算法。首先利用連續(xù)兩幀圖像進行背景減法得到兩種差分圖像，并用最大類間與類內(nèi)方差比法得到合適的閾值將這兩種差分圖像二值化，然后將得到的兩種二值化圖像進行或運算，最后利用圖像形態(tài)學濾波得到準確的運動目標。實驗結(jié)果表明，該算法簡單、易實現(xiàn)、實時性強
上傳時間： 2013-10-08
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[問題描述] 將N個關鍵字去整數(shù)的記錄進行整序， 以使所有關鍵字為非負數(shù)的記錄排在關鍵字為負數(shù)的記錄之前，要求使用最少的附加空間，且算法的時間復雜度為O（N） [輸入] 待排序記錄個數(shù)，各關鍵字的值。 [輸出] 關鍵字從正負分開，正數(shù)在前 [存儲結(jié)構(gòu)] 待排序記錄順序存儲。 [算法的基本思想] 快速排序算法每次任取一個記錄的關鍵字為標準，將其余記錄分為兩組將，N個關鍵字去整數(shù)的記錄進行整序， 以使所有關鍵字為非負數(shù)的記錄排在關鍵字為負數(shù)的記錄之前。 #include <iostream> using namespace std #define MAXNUM 100//設文件的最長可能長度 void sort(int* keys, const int len)//排序
上傳時間： 2014-01-13
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使用二維離散余弦變換(DCT)進行圖象壓縮。原始圖象被轉(zhuǎn)換成為8*8大小的塊進行壓縮和重構(gòu)。 Cnum:為壓縮時保留的系數(shù)的個數(shù) MSM:均方誤差壓縮應該做到在最合理的近似原圖象的情況下使用最少的系數(shù)。函數(shù)：dctmtx:返回一個n*n階DCT變換 blkproc:對圖象進行不同的塊處理。 im2col:重排圖象塊為矩陣列。注意：只適用于灰度圖象。
上傳時間： 2014-01-07
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lpd6803是深圳英盛美半導體公司出品的一款高性能led驅(qū)動芯片，該芯片具有如下特點： 三路輸出，恒流驅(qū)動：每路各有一個外掛電阻調(diào)整電流：Iout(max)=30mA, Vout(max)=12V。 兼容恒壓模式，可直接替換ZQL9712等常規(guī)芯片。 直接PWM輸出，無亮度損失，降低數(shù)據(jù)傳輸量，有效減少電磁干擾(EMI)。 支持32級灰度/256級灰度（內(nèi)置反伽碼校正邏輯）兩種模式，掃描頻率高（>4000HZ）。 僅需時鐘線/數(shù)據(jù)線的兩線傳輸結(jié)構(gòu)，級聯(lián)能力超強。 內(nèi)建振蕩器，支持FREE-RUN模式，降低控制電路成本。 內(nèi)置LDO穩(wěn)壓電路，電源適應范圍寬(4.8-8V)，輸出耐壓高（LED燈供電電壓可達12V）。 簡化外圍配套，可擴充性好，也可作為PWM發(fā)生器控制大電流器件驅(qū)動大功率LED燈。 該芯片特別適合用于led幕墻燈、led全彩點光源、廣告字、異型屏等產(chǎn)品，相對于9712/6106/595/5026/62726等芯片來說，外圍器件少，電路簡單， 布線容易，使用電線節(jié)省，控制器也簡單。
上傳時間： 2014-01-21
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使用說明 使用時打開此例題目錄下pic中的圖片，然后依次單擊按鈕“轉(zhuǎn)”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以實現(xiàn)精確的車牌定位。 具體步驟 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-17
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