Implementazione VHDL della stima e composizione del movimento
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Negli ultimi decenni sono stati compiuti progressi significativi nell'algoritmo e nell'architettura per l'elaborazione di segnali video, audio e immagini. Sono state sviluppate nuove tecniche algoritmiche per ridurre le dimensioni dei dati video e audio. Tali metodi sono molto utili in numerose applicazioni che manipolano, trasmettono e memorizzano grandi quantità di dati digitali. Il processo di riduzione delle dimensioni è chiamato processo di compressione. L'elemento principale di molte tecniche di calcolo video è la stima del movimento. Questa tecnica sfrutta la ridondanza temporale tra...
Negli ultimi decenni sono stati compiuti progressi significativi nell'algoritmo e nell'architettura per l'elaborazione di segnali video, audio e immagini. Sono state sviluppate nuove tecniche algoritmiche per ridurre le dimensioni dei dati video e audio. Tali metodi sono molto utili in numerose applicazioni che manipolano, trasmettono e memorizzano grandi quantità di dati digitali. Il processo di riduzione delle dimensioni è chiamato processo di compressione. L'elemento principale di molte tecniche di calcolo video è la stima del movimento. Questa tecnica sfrutta la ridondanza temporale tra fotogrammi adiacenti che insieme formano una sequenza video. La stima del movimento consuma gran parte delle risorse computazionali e dei costi. In questa simulazione, calcoliamo il vettore di movimento dell'immagine. L'immagine data viene convertita in forma binaria e i dati vengono utilizzati come input. Utilizzando un algoritmo in quattro fasi, abbiamo implementato la stima del movimento, che consente di ridurre i tempi e i costi di elaborazione.
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