Implementação VHDL de estimativa e composição de movimento
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Nas últimas décadas, houve avanços significativos em algoritmos e arquitetura para processamento de sinais de imagem, vídeo e áudio. Novas técnicas de algoritmos evoluíram para reduzir o tamanho dos dados de vídeo e áudio. Esses métodos são muito úteis em inúmeras aplicações que manipulam, transmitem e armazenam grandes quantidades de dados digitais. O processo de redução de tamanho é chamado de processo de compressão. O elemento principal de muitas técnicas de computação de vídeo é a estimativa de movimento. Essa técnica aproveita a redundância temporal entre quadros...
Nas últimas décadas, houve avanços significativos em algoritmos e arquitetura para processamento de sinais de imagem, vídeo e áudio. Novas técnicas de algoritmos evoluíram para reduzir o tamanho dos dados de vídeo e áudio. Esses métodos são muito úteis em inúmeras aplicações que manipulam, transmitem e armazenam grandes quantidades de dados digitais. O processo de redução de tamanho é chamado de processo de compressão. O elemento principal de muitas técnicas de computação de vídeo é a estimativa de movimento. Essa técnica aproveita a redundância temporal entre quadros adjacentes que, juntos, formam uma sequência de vídeo. A estimativa de movimento consome grande parte dos esforços computacionais e dos custos. Nesta simulação, calculamos o vetor de movimento da imagem. A imagem fornecida é convertida para o formato binário e os dados são usados como entrada. Usando um algoritmo de quatro etapas, implementamos a estimativa de movimento, o que resulta em redução do tempo e dos custos dos esforços computacionais.
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