VHDL-Implementierung von Bewegungsschätzung und -zusammensetzung
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In den letzten Jahrzehnten wurden bedeutende Fortschritte in der Algorithmik und Architektur für die Verarbeitung von Bild-, Video- und Audiosignalen erzielt. Es wurden neue Algorithmen entwickelt, um die Größe von Video- und Audiodaten zu reduzieren. Solche Methoden sind in zahlreichen Anwendungen, die große Mengen digitaler Daten verarbeiten, übertragen und speichern, sehr nützlich. Der Prozess der Größenreduzierung wird als Komprimierungsprozess bezeichnet. Das primäre Element vieler Videoberechnungstechniken ist die Bewegungsschätzung. Diese Technik nutzt die zeitliche Redundanz ...
In den letzten Jahrzehnten wurden bedeutende Fortschritte in der Algorithmik und Architektur für die Verarbeitung von Bild-, Video- und Audiosignalen erzielt. Es wurden neue Algorithmen entwickelt, um die Größe von Video- und Audiodaten zu reduzieren. Solche Methoden sind in zahlreichen Anwendungen, die große Mengen digitaler Daten verarbeiten, übertragen und speichern, sehr nützlich. Der Prozess der Größenreduzierung wird als Komprimierungsprozess bezeichnet. Das primäre Element vieler Videoberechnungstechniken ist die Bewegungsschätzung. Diese Technik nutzt die zeitliche Redundanz zwischen benachbarten Bildern, die zusammen eine Videosequenz bilden. Die Bewegungsschätzung macht einen Großteil des Rechenaufwands und der Kosten aus. In dieser Simulation berechnen wir den Bewegungsvektor des Bildes. Das gegebene Bild wird in eine binäre Form umgewandelt und die Daten werden als Eingabe verwendet. Mit Hilfe eines vierstufigen Algorithmus haben wir die Bewegungsschätzung implementiert, was zu einer Reduzierung des Rechenaufwands und der Kosten führt.
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