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自适应预处理的AMBTC图像压缩 总被引:1,自引:1,他引:0
椒盐噪声对于图像压缩有很大的干扰作用,为了提高压缩图像的显示效果,降低计算开销,本文提出了预处理的AMBTC图像压缩算法。首先统计原始图像中椒盐噪声的像素个数,预估出噪声强度,然后对被噪声污染的像素进行自适应的修复,最后利用AMBTC压缩算法对图像进行压缩。修复后的图像仍然可以正常显示,压缩后的AMBTC图像的PSNR在27dB以上,相对于没有修复的AMBTC图像算法PSNR平均有10dB的提升,同时整个处理过程小于1s。实验结果表明,本文算法可以很好地剔除噪声的影响,得到较高的图像质量,同时能够做到实时处理。 相似文献
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针对深度卷积网络目标检测算法参数量大、计算量大以及受星上计算资源、存储资源及功耗的限制,难以实现在轨部署的问题,提出了一种在轨高效目标检测算法加速框架与实现方法。首先,设计了一种可以同时兼容三种卷积算子的计算引擎,有效提高了资源利用率;其次,从通道和卷积核两个维度将目标检测算法模型展开,实现了加速器的高度并行化和可扩展性;最后,在多种FPGA平台上实现了该加速器并对其性能进行了评估。实验结果表明:所提出的加速器计算性能可以达到1843.2 GFLOPs(每秒千兆次浮点运算),推理时间为0.22 ms。与同类加速器方案相比,所提出的加速器框架在性能、功耗、能效比及推理时间方面具有很大优势,适合部署在资源受限环境中,具有良好的星上应用前景和价值。 相似文献
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