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集成電路信號(hào)算法優(yōu)化與圖像處理應(yīng)用的研究

出版社：吉林大學(xué)出版社出版時(shí)間：2020-09-01
開本： 16開 頁數(shù)： 212
中 圖 價(jià):¥47.9(6.3折) 定價(jià)  ¥76.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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集成電路信號(hào)算法優(yōu)化與圖像處理應(yīng)用的研究 版權(quán)信息

  • ISBN：9787569271737
  • 條形碼：9787569271737 ; 978-7-5692-7173-7
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊(cè)數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

集成電路信號(hào)算法優(yōu)化與圖像處理應(yīng)用的研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書共分為11章,內(nèi)容安排如下:章簡(jiǎn)單描述產(chǎn)品投入市場(chǎng)時(shí)間﹑高層次綜合,高層次轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)知識(shí)。第⒉章介紹自動(dòng)綜合工具技術(shù),并詳細(xì)介紹Catapult C工具軟件的綜合工作過程。然后與通用處理器做對(duì)比,比較算法轉(zhuǎn)換的影響。第3章展示元函數(shù)編程技術(shù)與Catapult C編譯器接口的宏定義。第4章詳細(xì)闡述非遞歸型濾波器算法優(yōu)化,以及級(jí)聯(lián)濾波器算法﹐并與通用處理器做比較。第5章介紹遞歸型濾波器﹐分析濾波器穩(wěn)定性問題﹐并研究專用集成電路(ASIC)和通用處理器上算法對(duì)性能影響。第6章介紹了Catapult C高層次綜合工具視頻算法>△的優(yōu)化方法。第﹖章闡述基于Kuhn-Tucker理論的圖像去模糊迭代算法,提出了基于Ku-hn-Tucker條件的迭代算法,并在理論上證明了序列可以單調(diào)收斂到很小值。第8章展示基于I-divergence的全變分圖像去模糊方法,提出由I-divergence準(zhǔn)則和TV項(xiàng)構(gòu)成的I-divergence的全變分圖像去模糊模型。第9章描述基于幾何約束的散焦圖像的深度估計(jì)模型,提出帶有幾何約束的散焦圖像的深度估計(jì)方法。0章介紹基于判別學(xué)習(xí)技術(shù)的散焦圖像的深度估計(jì)方法,提出了基于判別測(cè)度學(xué)習(xí)的 DFD方法。1章介紹了基于FPGA和DSP的嵌入式水下圖像采集系統(tǒng)的搭建過程。很后,總結(jié)與展望今后集成電路信號(hào)算法優(yōu)化與圖像處理應(yīng)用的相關(guān)科研工作。

集成電路信號(hào)算法優(yōu)化與圖像處理應(yīng)用的研究 目錄

第1章 緒論 1.1 產(chǎn)品投入市場(chǎng)的時(shí)間 1.2 高層次綜合(HLS) 1.3 高層次轉(zhuǎn)換(HLT) 1.4 本書的目標(biāo) 第2章 高層次自動(dòng)綜合與目標(biāo)架構(gòu) 2.1 高層次綜合 2.1.1 高層次綜合工具的由來 2.1.2 Catapult C工具軟件 2.1.3 軟件優(yōu)化或硬件優(yōu)化 2.2 評(píng)估性能的方法 2.3 目標(biāo)架構(gòu) 2.3.1 XP70處理器 2.3.2 ARM Cortex-A9處理器 2.3.3 Intel Penryn ULV處理器 2.3.4 其他處理器 2.4 本章小結(jié) 第3章 元函數(shù) 3.1 元函數(shù)的主體 3.1.1 部分評(píng)估 3.1.2 元函數(shù)工具 3.2 預(yù)處理操作 3.2.1 預(yù)處理基礎(chǔ) 3.2.2 基本元函數(shù) 3.3 模塊化接口設(shè)計(jì) 3.4 本章小結(jié) 第4章 非遞歸型FIR濾波器 4.1 非遞歸型FIR濾波器算法及優(yōu)化方法 4.1.1 非遞歸型FIR濾波器算法 4.1.2 軟件優(yōu)化 4.1.3 硬件優(yōu)化 4.1.4 仿真結(jié)果與分析 4.2 兩個(gè)級(jí)聯(lián)FIR濾波器的算法及優(yōu)化方法 4.2.1 兩個(gè)級(jí)聯(lián)濾波器的算法 4.2.2 仿真結(jié)果及分析 4.3 算法轉(zhuǎn)換對(duì)通用處理器性能的影響 4.3.1 仿真結(jié)果及分析 4.3.2 ASIC與GPP：時(shí)間與能耗對(duì)比 4.4 本章小結(jié) 第5章 遞歸型IIR濾波器 5.1 概述 5.2 FGL遞歸型濾波器數(shù)學(xué)形式的轉(zhuǎn)換 5.3 多種數(shù)學(xué)形式的同一濾波器對(duì)比 5.3.1 三種數(shù)學(xué)形式的同一濾波器的對(duì)比 5.3.2 三種形式同一濾波器優(yōu)化對(duì)比 5.4 兩個(gè)遞歸濾型波器算法及優(yōu)化方法 5.5 多種處理器的性能對(duì)比 5.5.1 cpp對(duì)比 5.5.2 時(shí)間與能耗對(duì)比 5.6 本章小結(jié) 第6章 運(yùn)動(dòng)檢測(cè)邊緣算子算法 6.1 ∑△算法與形態(tài)學(xué)后處理濾波算法 6.2 形態(tài)學(xué)后處理濾波算法的軟件優(yōu)化方法 6.3 優(yōu)化硬件資源的方法 6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 6.5 小結(jié) 第7章 基于Kuhn一Tucker理論的圖像去模糊迭代算法 7.1 引 言 7.2 兩種圖像去模糊迭代算法 7.2.1 帶有非負(fù)修正的*速下降法 7.2.2 基于凸集投影方法的共軛梯度法 7.3 基于Kuhn—Tucker理論的迭代算法 7.3.1 Kuhn—Tucker理論知識(shí) 7.3.2 算法的提出 7.3.3 算法的收斂性分析 7.3.4 算法的基本步驟 7.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 7.5 本章小結(jié) 第8章 基于I—divergence的全變分圖像去模糊方法 8.1 引 言 8.2 基于I一divergence的全變分圖像去模糊模型 8.2.1 保真項(xiàng)的選取 8.2.2 正則項(xiàng)的選取 8.2.3 圖像去模糊模型 8.3 變分偏微分方程方法 8.3.1 Euler—Lagrange方程 8.3.2 梯度下降流方法 8.3.3 數(shù)值方法 8.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 8.5 本章小結(jié) 第9章 基于幾何約束的散焦圖像的深度估計(jì)方法 9.1 引 言 9.2 基于幾何約束的散焦圖像的深度估計(jì)模型 9.2.1 散焦圖像的差異模型 9.2.2 幾何約束的推導(dǎo) 9.2.3 帶有幾何約束的散焦圖像的深度估計(jì)模型 9.2.4 改進(jìn)的枚舉法 9.2.5 深度估計(jì)算法 9.2.6 算法時(shí)間復(fù)雜度分析 9.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 9.3.1 仿真數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 9.3.2 帶有噪聲的仿真數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 9.3.3 真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 9.4 本章小結(jié) 第10章 基于判別學(xué)習(xí)技術(shù)的散焦圖像的深度估計(jì)方法 10.1 引 言 10.2 預(yù)備知識(shí) 10.2.1 Hilbert空間及其重要算子 10.2.2 矩陣分析相關(guān)理論 10.2.3 矩陣的奇異值分解 10.3 傳統(tǒng)判別學(xué)習(xí)方法 10.3.1 Hilbert空間下DFD問題描述 10.3.2 TSVD測(cè)度學(xué)習(xí)方法 10.4 基于判別測(cè)度學(xué)習(xí)的DFD方法 10.4.1 TSVD方法的不足 10.4.2 判別函數(shù)的設(shè)計(jì) lO.4.3 投影子梯度下降法 10.4.4 深度估計(jì)算法 10.4.5 算法時(shí)間復(fù)雜度分析 10.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 10.5.1 仿真數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 10.5.2 真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 10.6 本章小結(jié) 第11章 基于FPGA和DSP的嵌入式水下圖像采集系統(tǒng) 11.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) 11.2 成像模塊的設(shè)計(jì) 11.3 FPGA控制模塊的設(shè)計(jì) 11.4 DSP控制模塊的設(shè)計(jì) 11.5 DSP與FPGA數(shù)據(jù)接口設(shè)計(jì) 11.6 程序算法的實(shí)現(xiàn) 11.7 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 11.8 本章小結(jié) 結(jié)論 參考文獻(xiàn) 附 錄 附錄A FIR濾波器 附錄B IIR濾波器
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商品評(píng)論(0條)
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