图像处理ASIC设计方法 笔记2 图像边界镜像处理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了图像处理ASIC设计方法 笔记2 图像边界镜像处理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

图像处理ASIC设计方法 笔记2 图像边界镜像处理,FPGA,异构计算,算法,图像处理,笔记,人工智能

这本书是图像处理方面ASIC与DSP比较,讲了为什么要用ASIC做图像处理,它的特点和适用场景。读到第一章,(计算卷积的)工作窗口位于图像边界时镜像扩展后的情况

输入仍然是逐行逐列串行图像数据流,但是在工作窗口内部,根据窗口中心像素的坐标判断窗口位于图像边界的具体位置,由此决定窗口中某个寄存器的值是来自原先的移位寄存器,还是来自与之镜像行/列的寄存器。
每行有一个行缓存。许多单独的寄存器,还有多路选择器,组成了工作窗口位于图像边界时镜像扩展的电路图(schematic)。
核心思路是:多路选择器,有许多个,根据中心像素位于第几行,选择对应的选通支路

补充网上查到的另一个角度的策略:
图像的镜像用FPGA 实现,共有四种模式:
Mode1: 原图,
Mode2:全镜像,
Mode3:水平镜像,
Mode4:垂直镜像。

Verilog实现镜像源码:

`timescale1ns / 1ps  


module mirror #(  

parameter DW = 8,  

parameter IW = 1920,  

parameter IH = 1080,  

parameter MODE = 0 //0 1 2 3  

)  

(  

input                        pixelclk,  

input                        reset_n,  

input                        i_hsync,  

input                        i_vsync,  

input                        i_de,  

input  [DW*3-1:0]            din,  

input    [11:0]              hcount,//x  

input    [11:0]              vcount,//y  


output    [11:0]             hcount_t,//xt  

output    [11:0]             vcount_t,//yt  

output                       o_hsync,  

output                       o_vsync,  

output                       o_de,  

output  [DW*3-1:0]           dout  

);  


assign o_hsync = i_hsync;  

assign o_vsync = i_vsync;  

assign o_de    = i_de;  

assign dout    = din;   


assign hcount_t = (MODE == 0)?hcount:  

                            (MODE == 1)?(IW-1)-hcount:  

                            (MODE == 2)?(IW-1)-hcount:hcount;  

assign vcount_t = (MODE == 0)?vcount:  

                                (MODE == 1)?(IH-1)-vcount:  

                                (MODE == 2)?vcount:(IH-1)-vcount;     


endmodule

图像处理ASIC设计方法 笔记2 图像边界镜像处理,FPGA,异构计算,算法,图像处理,笔记,人工智能文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-832242.html

到了这里,关于图像处理ASIC设计方法 笔记2 图像边界镜像处理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • (数字图像处理MATLAB+Python)第十章图像分割-第一、二节:阈值分割和边界分割

    图像分割 :在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些目标感兴趣,这些目标通常对应图像中具有特定性质的区域。图像分割是指把一幅图像分成不同的具有特定性质区域的图像处理技术,将这些区域分离提取出来,以便进一步提取特征和理解 图像分割方法多种

    2024年02月16日
    浏览(38)
  • 【图像处理】从点云数据中提取边界(识别和追踪)(Matlab代码实现)

     👨‍🎓 个人主页: 研学社的博客   💥💥💞💞 欢迎来到本博客 ❤️❤️💥💥 🏆博主优势: 🌞🌞🌞 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️ 座右铭: 行百里者,半于九十。 📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉

    2024年02月14日
    浏览(29)
  • (数字图像处理MATLAB+Python)第十一章图像描述与分析-第五、六节:边界描述和矩描述

    A:概述 边界链码 :是一种用于图像处理和计算机视觉领域的技术,主要用于 描述二进制图像中物体的轮 廓。边界链码通过将轮廓转化为一系列有序的连续像素点来表示。边界链码的基本思想是 从图像中选择一个起始点,然后按照一定的顺序遍历相邻像素,将它们连接起来

    2024年02月10日
    浏览(36)
  • 【第十七届智能车】智能车图像处理(2)-赛道边界的简单提取和无元素循迹

    本博客使用的图像是188*120的大津法二值化图像。摄像头安装高度为25cm(离地),前瞻长度约1m。 智能车图像处理的过程就是读取输入的图像,经过处理后向控制部分输出一个偏差值,控制部分根据再这个偏差值输出相应的控制量,对偏差进行修正,这就是最基本的循迹。 ​

    2023年04月12日
    浏览(32)
  • YOLOv5图像和视频对象生成边界框的目标检测实践(GPU版本PyTorch错误处理)

    识别图像和视频里面的对象,在计算机视觉中是一个很重要的应用,比如无人驾驶,这个就需要实时的检测到周边环境的各种对象,并及时做出处理。目标检测在以往的文章中有重点讲解过几种,其中 Faster R-CNN的源码解读,本人做了一个系列 ,有兴趣的可以查阅: MXNet的F

    2024年02月11日
    浏览(34)
  • 图像处理学习笔记

    图像处理的流程:获取图像-分割区域-特征提取。 嵌入式工业读码器 :包括DM码、QR码、vericode码 Blob分析与形态学 1.Blob区域是Blobs这一数据类型在halcon中的一种贴切的表达形式。 采集图像-区域分割,最后通过特征(如圆度、面积、矩形度等)筛选,这一过程被称为Blob(bin

    2024年02月14日
    浏览(32)
  • 图像处理学习笔记(一)

    一、基础知识 1、彩色图像 (1)RGB RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,通过对红R、绿G、蓝B三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色,这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色,是运用最广的颜色系统之一。 图像中每个像素都分成R、

    2024年02月16日
    浏览(31)
  • Python 使用多种方法对图像进行锐化处理——图像处理

    fun_01() fun_02() fun_03()      

    2024年02月13日
    浏览(50)
  • 【Android学习笔记】图形与图像处理(动态处理)

    逐帧动画 AnimationDrawable与逐帧动画。在元素中定义子元素,表示动画的全部帧,并制定持续时间即可。 animation-list xmlns:android=\\\"“android:onshot=true/false item android:drawable=”@package_name:drawable/resource_name\\\"android:duration=“integer”/ /animation-list 补间动画 android使用Animation代表抽象的动画类

    2024年02月12日
    浏览(34)
  • 【图像处理】模板匹配的学习笔记

    cv.TM_CCOEFF cv.TM_CCOEFF_NORMED cv.TM_CCORR cv.TM_CCORR_NORMED cv.TM_SQDIFF cv.TM_SQDIFF_NORMED Note: cv2.TM_CCOEFF_NORMED :相较于其它方法,通常被认为具有较好的鲁棒性

    2024年02月10日
    浏览(26)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包