视频图像格式转换芯片的算法研究
上传时间： 2013-05-25
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视频图像格式转换芯片的算法研究
上传时间： 2013-04-15
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视频图像格式转换芯片的算法研究 .nh
上传时间： 2013-08-04
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专辑类-数字处理及显示技术专辑-106册-9138M 视频图像格式转换芯片的算法研究-76页-9.6M.nh
上传时间： 2013-04-24
上传用户：matlab
现实生活中的语音不可避免的要受到周围环境的影响，背景噪声例如机械噪声、街头音乐噪音，其他说话者的话音等均会严重地影响语音信号的质量：此外传输系统本身也会产生各种噪声，因此接收端的信号为带噪语音信号。混叠在语音信号中的噪声按类别可分为环境噪声等的加法性噪声及电器线路干扰等的乘法性噪声；按性质可分为平稳噪声和非平稳噪声。 语音增强的根本目的就是净化语音质量。把不需要的噪音减低到最小程度。但是由于噪音的复杂性，很难归纳出一个统一的特征，因此不可能寻求一种算法完全适应于所有的噪音消除，因此语音增强是一个复杂的工程。 有关抗噪声技术的研究以及实际环境下的语音信号处理系统的开发，在国内外已经成为语音信号处理非常重要的研究课题，已经作了大量的研究工作，取得了丰富的研究成果。本文仅对加性噪声下的语音增强技术做了较为仔细的讨论，我们先给出语音信号处理的基本理论，它是语音增强算法研究和实现的理论基础，在此基础总结了自适应信号处理技术的特点以及在语音增强方面的应用。选取工程领域最常用的自适应LMS滤波算法和RLS滤波算法作为研究对象，提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系，得到滤波器最佳自适应参数的方法，并分析了在平稳和非平稳噪声环境下，L M S滤波器族和R L S滤波器在不同噪音输入下的权系数收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB语言程序设计和使用MALTLAB对语音算法进行仿真、并输入了多种实际环境下的噪音进行滤波仿真并对仿真的结果进行比较和分析。总结出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自适应滤波器在语音滤波方面的特点 和应用情况。 最后在MATLAB仿真的基础上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多种EDA工具，完成了L M S自适应滤波器的FPGA设计。 关键词：语音增强，背景噪音，自适应滤波器，LMS，RLS，FPGA
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lijianyu172
人脸检测和定位是在图像中进行人脸检测,以及确定图像中人脸的位置、大小、个数等信息,最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问、智能监测、虚拟现实、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用需求,作为一个独立的课题也备受研究者的重视。 论文针对人脸检测定位和识别技术在智能视频监控系统的特殊应用,进行人脸检测和定位算法研究,并将这些算法通过DSP进行实现。论文工作如下： 1.本文针对人脸检测和定位问题,提出了基于YUV色彩空间的肤色检测的改进算法,通过在YUV空间对人脸肤色的聚类分析,建立了YUV肤色模型。仿真结果表明,该模型可以有效地检测到图像中的肤色区域,为人脸的粗定位奠定了基础。 2.针对图像中肤色不一定是人脸的问题,在人脸检测时,利用肤色确定候选区域,再利用一些规则对人脸候选区域进行判别或合并。针对图像只中存在一个人脸的情况,采用改进的坐标轴投影方法进行单个人脸的检测定位；针对图像中存在多个人脸的情况,利用改进的区域标定算法进行多个人脸的检测定位,使得算法能够完成单人脸检测和多人脸的检测定位,仿真结果表明了算法的有效性。 3.论文提出了通过DSP图像处理系统实现以上算法的过程,首先在MATLAB环境研究算法,然后进行算法的DSP移植,采用了有利于DSP处理的图像存储格式和算法结构,改善了算法的实时性。实际测试结果表明了算法在DSP上实现的正确性和可行性。 基于DSP的人脸检测和定位算法的实现,对监控系统的智能化发展具有重要的实际意义。
上传时间： 2013-05-22
上传用户：sunzhp
功率因数补偿装置中FFT谐波检测算法研究,很有参考意义
上传时间： 2013-06-29
上传用户：tzl1975
H.264/AVC是国际电信联盟与国际标准化组织/国际电工委员会联合推出的活动图像编码标准，简称H.264。作为最新的国际视频编码标准，H.264/AVC与MPEG-4、H.263等视频编码标准相比，性能有了很大的提高，并已在流媒体、数字电视、电话会议、视频存储等诸多领域得到广泛的应用。 本论文的研究课题是基于H.264/AVC视频编码标准的CAVLC(Context-based Adaptive Variable Length Coding，基于上下文的自适应可变长编码)编码算法研究及FPGA实现。对于变换后的熵编码，H.264/AVC支持两种编码模式：基于上下文的可变长编码(CAVLC)和基于上下文的自适应算术编码(CABAC，Context-based Adaptive BinaryArithmetic Coding)。在H.264/AVC中，尽管CAVLC算法也是采用了VLC编码，但是同以往标准不同，它所有的编码都是基于上下文进行。这种方法比传统的查单一表的方法提高了编码效率，但也增加了设计上的困难。 作者在全面学习H.264/AVC协议和深入研究CAVLC编码算法的基础上，确定了并行编码的CAVLC编码器结构框图，并总结出了影响CAVLC编码器实现的瓶颈。针对这些瓶颈，对CAVLC编码器中的各个功能模块进行了优化设计，这些优化设计包括多参考块的表格预测法、快速查找表法、算术消除法等。最后，用Verilog硬件描述语言对所设计的CAVLC编码器进行了描述，用EDA软件对其主要功能模块进行了仿真，并在Cyclone II系列EP2C20F484的FPGA上验证了它们的功能。结果表明，该CAVLC编码器各编码单元的编码速度得到了显著提高且均能满足实时通信要求，为整个CAVLC编码器的实时通信提供了良好的基础。
上传时间： 2013-06-22
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相对于JPEG中二维离散余弦变换(2DDCT)来说，在JPEG2000标准中，二维离散小波变换(2DDWT)是其图像压缩系统的核心变换。在很多需要进行实时处理图像的系统中，如数码相机、遥感遥测、卫星通信、多媒体通信、便携式摄像机、移动通信等系统，需要用芯片实现图像的编解码压缩过程。虽然有许多研究工作者对图像处理的小波变换进行了研究，但大都只偏重算法研究，对算法硬件实现时的复杂性考虑较少，对图像处理的小波变换硬件实现的研究也较少。 本文针对图像处理的小波变换算法及其硬件实现进行了研究。对文献[13]提出的“内嵌延拓提升小波变换”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法进行仔细分析，提出一种基于提升方式的5/3小波变换适合硬件实现的算法，在MATLAB中仿真验证了该算法，证明其是正确的。并设计了该算法的硬件结构，在MATLAT的Simulink中进行仿真，对该结构进行VHDL语言的寄存器传输级(RTL)描述与仿真，成功综合到Altera公司的FPGA器件中进行验证通过。本算法与传统的小波变换的边界处理方法比较：由于将其边界延拓过程内嵌于小波变换模块中，使该硬件结构无需额外的边界延拓过程，减少小波变换过程中对内存的读写量，从而达到减少内存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和运算速度的特点。本算法与文献[13]提出的算法相比较：无需增加额外的硬件计算模块，又具有在硬件实现时不改变原来的提升小波算法的规则性结构的特点。这种小波变换硬件芯片的实现不仅适用于JPEG2000的5/3无损小波变换，当然也可用于其它各种实时图像压缩处理硬件系统。
上传时间： 2013-06-13
上传用户：jhksyghr
H.264/AVC是国际电信联盟与国际标准化组织/国际电工委员会联合推出的活动图像编码标准，简称H.264。作为最新的国际视频编码标准，H.264/AVC与MPEG-4、H.263等视频编码标准相比，性能有了很大的提高，并已在流媒体、数字电视、电话会议、视频存储等诸多领域得到广泛的应用。 本论文的研究课题是基于H.264/AVC视频编码标准的CAVLC(Context-based Adaptive Variable Length Coding，基于上下文的自适应可变长编码)编码算法研究及FPGA实现。对于变换后的熵编码，H.264/AVC支持两种编码模式：基于上下文的可变长编码(CAVLC)和基于上下文的自适应算术编码(CABAC，Context-based Adaptive BinaryArithmetic Coding)。在H.264/AVC中，尽管CAVLC算法也是采用了VLC编码，但是同以往标准不同，它所有的编码都是基于上下文进行。这种方法比传统的查单一表的方法提高了编码效率，但也增加了设计上的困难。 作者在全面学习H.264/AVC协议和深入研究CAVLC编码算法的基础上，确定了并行编码的CAVLC编码器结构框图，并总结出了影响CAVLC编码器实现的瓶颈。针对这些瓶颈，对CAVLC编码器中的各个功能模块进行了优化设计，这些优化设计包括多参考块的表格预测法、快速查找表法、算术消除法等。最后，用Verilog硬件描述语言对所设计的CAVLC编码器进行了描述，用EDA软件对其主要功能模块进行了仿真，并在Cyclone II系列EP2C20F484的FPGA上验证了它们的功能。结果表明，该CAVLC编码器各编码单元的编码速度得到了显著提高且均能满足实时通信要求，为整个CAVLC编码器的实时通信提供了良好的基础。
上传时间： 2013-06-04
上传用户：libenshu01
