期刊文献+

邻域图像帧存储体的理论及其实现 被引量:7

Principle and Realization of Neighborhood Image Frame Buffer
下载PDF
导出
摘要 本文针对高速图像处理的数据流问题,特别是邻域图像数据的并行存取问题,提出了邻域图像帧存储体的体系结构,实现了帧存储体邻域图像数据的并行存取,极大地提高了图像处理的速度.本文描述了邻域图像帧存储体的特征,论述了它独特的存储结构,给出了轮换矩阵、地址标识轮换矩阵定义,揭示了邻域存取规律.本文给出了结构邻域图像帧存储体的具体方法并给出了实例. System structure of the Neighborhood Image Frame Buffer is presented,aiming at the problem of the data stream of high speed image processing,especially the storing and accessing of the neighborhood image data.Based on this,parallel storing and accessing of the neighborhood image data are realized,which greatly enhance the speed of high speed image processing.With the discussion of the character and the unique storage structure,the idea of rotating matrix and neighborhood addressing based on it is drawn forth,revealing the storing and accessing disciplinarian of neighborhood image.Specific methods of neighborhood image frame storage and concrete examples are also given in this paper.
出处 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期83-86,共4页 Acta Electronica Sinica
基金 清华大学校基金
关键词 高速图像处理 图像邻域处理 轮换矩阵 High speed image processing,Image neighborhood processing,Rotate matrix,Incomplete rotate matrix
  • 相关文献

参考文献5

  • 1赵元吉 等.从对Schank理论的探讨讨论智能存储[J].计算机研究与发展,1988,25(3).
  • 2苏光大 丁晓青.高效率的图像存储体.中国自动化学会第六届模式识别与机器智能学术会议[M].北京,1987,10..
  • 3舒清明,徐葭生,陈弘毅.一种新的用于图象处理的存储系统[J].电子学报,1996,24(2):50-55. 被引量:1
  • 4赵元吉,计算机研究与发展,1988年,25卷,3期
  • 5苏光大,中国自动化学会第六届模式识别与机器智能学术会议,1987年

二级参考文献1

  • 1Song P J,IEEE JSSC,1991年,26卷,1184页

同被引文献30

  • 1贾庆轩,阮瑞卿,孙汉旭,宋荆洲,张号.多投影面显示系统亮度均衡的实现[J].系统仿真学报,2006,18(z2):478-482. 被引量:5
  • 2吴小平,刘万春,朱玉文,贾云得.基于TMS320C32的视觉图像处理系统[J].探测与控制学报,2000,22(1):18-22. 被引量:3
  • 3黄宁,张家谋.图象中值滤波的硬件实现[J].电视技术,1996,20(8):6-12. 被引量:3
  • 4巨安丽,郝重阳,徐建荣.边缘融合组合屏图像显示技术与系统研究[J].计算机仿真,2006,23(2):267-269. 被引量:3
  • 5王虎元,刘永昌.实时双模图像跟踪系统技术研究[J].中国图象图形学报(A辑),1997,2(2):113-118. 被引量:6
  • 6Phillips P J, Grother P, Ross J, et al. Face Recognition Vendor Test 2002: Evaluation Report, NISTIR 6965[R]. Gaithersburg: National Institute of Standard and Technology, 2003.
  • 7Wiskott L, Fellous J M, Kruger N, et al. Face recognition by elastic bunch graph matching [J]. IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1997,19(7) : 775 - 779.
  • 8Liu C, Wechsler H. Gabor feature based classification using the enhanced Fisher linear discriminant model for face recognition [J]. IEEE Trans Image Processing, 2002, 11(4): 467 - 476.
  • 9Shan S, Yang P, Chen X, et al. AdaBoost Gabor Fisher classifier for face recognition [C]// Proe IEEE Int Workshop on Analysis and Modeling of Faces and Gestures. Beijing: Springer, 2005, LNCS 3723:278 - 291.
  • 10XIANG Yan, SU Guangda. Multi-parts and multi-feature fusion in face verification [C]// Proc IEEE CVPR Workshop on Biometrics. Anchorage: IEEE Computer Society, 2008: 1-6.

引证文献7

二级引证文献28

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部