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设计一个基于FPGA的实时视频图像处理系统，包含增强对比度扩展和色饱和度两种处理方法，相比于DSP和ASIC方案来说，FPGA在性能和灵活性方面具有绝对优势，应用FPGA设计视频通信系统更普遍。

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IVHC（快速图像噪声估计） 这是在Python和Matlab上的实现。 另请参阅 。 IVHC是一个模型，用于估计图像和视频信号中的高斯噪声，与信号有关的噪声和经过处理的噪声。 该估计基于图像斑块的强度变化的分类，以便找到最能代表噪声的均匀区域。 这是强度方差均匀性分类（IVHC）噪声估计的框图。 输入： 嘈杂的灰色图像 最大多项式回归度 输出： Y通道中的噪声方差（最佳代表） 处理噪声的程度 噪音等级功能 该存储库包括： Matlab和IVHC的Python实现。 Matlab演示文件可估算AWGN，处理后的噪声以及与信号有关的噪声。 Python演示文件可估算AWG

语义分割 介绍 该项目旨在使用完全卷积网络（FCN）标记图像的像素（也称为语义分割）。 它使用VGG-16实现转移学习并提取layer7的输出，然后使用1x1卷积，随后是几个转置的卷积层，并与跳过连接相结合以进行升采样。 网络架构如下： 设置 显卡 请确保您已启用Tensorflow GPU。 如果您的系统上没有GPU，则可以使用AWS或其他云计算平台。 该项目使用 。 框架和包装 确保已安装以下设备： 数据集 从下载。 将数据集提取到data文件夹中。 这将创建文件夹data_semantics其中包含所有培训的测试图像。 标签格式 名称ID类别'未标记'，0，'无效' '自我车辆'，1，'无效' '校正边界'，2，'无效' '超出投资回报率'，3，'无效' '静态'，4，'无效' '动态'，5，'无效' 'ground'，6，'void' '道路'，7，'地面' 人行道，8，地面'停车

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matlab解压代码广域运动图像中的运动物体检测（matlab 版） WAMI 图像的运动物体检测（车辆） 此代码是我们的论文“使用卷积神经网络 (CNNs) 检测和跟踪广域运动图像 (WAMI) 中的小运动对象”的实现，该论文已在 2019 年第 22 届信息融合国际会议 (FUSION) 上获得通过。应该产生与论文完全相同的结果。 CNN 使用 WPAFB 数据集进行训练：此代码旨在在 WPAFB2009 数据集（测试集）上测试算法，但也适用于其他 WAMI 图像/视频（应进行一些修改）。 将发布旨在广泛使用的 Python 实现。 用法：解压 WPAFB-images\ntf 下的 WPAFB 数据集 运行“WPAFB-images\nitf2png.m”将 ntf 图像转换为 png 图像。 运行“run_area_of_interest_test_set.m”来处理实验。 AOI_id 可以是“01、02、03、34、40、41”。 详细信息可以在论文中找到。

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