【摘 要】
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为了解决灰度共生矩阵对遥感云图特征提取实时图像处理过程中算法复杂度高,运算时间长,数据运算量大等问题,提出了一种Vivado HLS实现卫星遥感云图特征提取算法的硬件加速方法。通过对灰度共生矩阵纹理特征提取算法以及Vivado HLS硬件加速设计进行研究,利用Vivado HLS对灰度共生矩阵纹理特诊提取进行硬件加速,并且封装为可调用的IP核,将PC端遥感云图处理结果与Zynq7020硬件加速后的
【机 构】
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南京理工大学瞬态物理国家重点实验室 南京210094;淮海工业集团 长治046012
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为了解决灰度共生矩阵对遥感云图特征提取实时图像处理过程中算法复杂度高,运算时间长,数据运算量大等问题,提出了一种Vivado HLS实现卫星遥感云图特征提取算法的硬件加速方法。通过对灰度共生矩阵纹理特征提取算法以及Vivado HLS硬件加速设计进行研究,利用Vivado HLS对灰度共生矩阵纹理特诊提取进行硬件加速,并且封装为可调用的IP核,将PC端遥感云图处理结果与Zynq7020硬件加速后的处理结果进行比较,实验结果表明,该方法能够快速的解算遥感云图纹理特征,加快遥感云图处理速度,同时克服了F
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