CCS環境下圖像的邊緣檢測 sobel邊緣檢測算子
上傳時間： 2017-01-08
上傳用戶：s363994250
BF561 sobel Edge Detection
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，并計算圖像邊緣間距離，采用matlab處理
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：kbnswdifs
這些都是關于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。
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 applications
標簽： 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
標簽： filter Laplacian Unsharp masking
上傳時間： 2017-09-03
上傳用戶：haoxiyizhong
瑞泰開發板ICETEK-DM642的實驗例程 實驗5.1：發光二極管的顯示編程––––––––––––––––––– 85 實驗5.2：定時器控制發光二極管的顯示–––––––––––––––– 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–––––––––––104 實驗5.6---實驗5.19：視頻驅動程序應用––––––––––––––––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 的復雜圖象算法實現––––––––––– 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 的圖象網絡算法實現–––––––––––166 實驗5.35：視頻圖像處理-JPEG 網絡攝像機–––––––––––––––166 實驗5.36：視頻圖像處理-雙路JPEG 網絡攝像機–––––––––––––170 實驗5.37：視頻圖像處理-視頻網絡服務器––––––––––––––– 174 實驗5.38：視頻圖像處理-視頻網絡客戶端––––––––––––––– 179 第六章：基于ICETEK-DM642-PCI 的語音算法實現：–––––––––––––184 實驗5.39：語音處理-數字回聲–––––––––––––––––––– 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
上傳時間： 2013-05-31
上傳用戶：zxianyu
H.264/AVC是由ITU和ISO兩大組織聯合組成的JVT共同制定的一項新的視頻壓縮技術標準，在較低帶寬上提供高質量的圖像傳輸是H.264/AVC的應用亮點。在同樣的視覺質量前提下，H.264/AVC比H.263和MPEG-4節約了50％的碼率。但H.264獲得優越性能的代價是計算復雜度的增加，據估計其編碼的計算復雜度大約為H.263的3倍，因此很難應用于實時視頻處理領域。針對這一現狀，業內做了大量的研究工作，力圖降低其計算復雜度和提高運行效率。比如在運動估計方面，國內外在這方面的研究已經很成熟。而針對幀內/幀間預測編碼的研究卻較少。因此研究預測模式的快速算法具有理論意義和應用價值。 本文在詳細研究H.264標準視頻壓縮編碼特點基礎上，分析了H.264幀內編碼, 幀間編碼及變換，量化技術的原理及特點，提出了一種基于局部邊緣方向信息的快速幀內模式判決算法，通過結合SAD的模式選擇方法來減少模式選擇數目。它采用了sobel梯度算子計算當前塊的邊緣信息，累加當前塊中屬于同一方向像素點的邊緣矢量構造不同模式下的邊緣方向直方圖，以便確定最可能的預測模式。該算法有效降低了編碼器的運算復雜度，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的質量。 另外在幀間預測模式選擇算法方面進行了改進研究：按順序對不同類型進行判決，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量的同時，結合小塊模式搜索中途停止準則來確定最優模式。仿真表明：改進算法相對與原來算法能夠節省很多的編碼時間（平均下降了49.3％），但帶來的圖像質星的下降（平均下降0.08dB,可以忽略）和碼率較少的增加。 同時在整數DCT變換模塊中，提出了一種快速蝶形算法，使得對4×4點數據做一次變換，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雜度。 最后介紹FPGA的特點及設計流程，并實現了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所實現的H.264編碼視頻處理模塊設計具備了成本低，周期短，設計方法靈活等優點，具有廣闊的市場應用前景。 仿真表明，通過使用本文提出的幀內/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平臺上實現實時編碼。
上傳時間： 2013-07-18
上傳用戶：zukfu
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，在可編程GPU上實現了紅外圖像快速增強的目的。該算法結合GPU的內存特點，應用紋理映射、多點訪問、并行觸發技術，優化數據的存儲結構，提高數據處理速度，適用于對紅外圖像增強的實時性要求較高的領域。實驗結果表明，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32.189。
上傳時間： 2014-01-03
上傳用戶：mh_zhaohy
目前，被廣泛使用的經典邊緣檢測算子有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于圖像灰度值梯度的局部極大值點。然而，當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。
上傳時間： 2013-10-13
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