活动
从 2017-02-21 到 2017-03-22
2017-03-22
- 测试了用三种算A的方法跑出来的结果,内容详见word
2017-03-21
- done:
1.在Linux下使用HM
2.阅读HM中帧内预测部分函数的代码
doing:
1.阅读HM中帧间预测部分函数的代码 - h2. Done:
# 阅读关于水下去雾的论文“Underwater Image Restoration using Single Color Channal Prior”
*预处理:将RGB图像转化为HSV图像,对V通道进行... - h2. Done
* 看了Stereo Matching via CNN的几篇相关文献,整理总结了下文章的思路
* 在Linux下安装好了Torch和Caffe
* 在学计算机视觉,了解一些CV的常用算法
h2. To... - done:
1.继续学习了opencv
2.学习了一篇关于图像拼接的论文,了解了sift算法,高斯金字塔方面的内容。
to do:
继续学习。 - h2. Done
* 成功将F265代码移植到Linux下并执行
* 掌握SystemC的基本语法
h2. Doing
* 整理F265的代码(是否有必要?)
* 继续阅读Spec和一些改进算法 - h2. Done:
# 安装Vivado 16.3;
# 阅读了陈珂学姐论文中的软件设计部分(Chapter 6-7);
# 结合Xilinx的文档和《Xilinx FPGA权威设计指南》熟悉了Vivado的设计流程。
...
doing:
学习opencv,这周做得比较少。
2017-03-20
- h1. Acknowledgement
(请添加下述申明至文章末尾)
This work was supported in part by the National Key R&D Program of China (2023...
2017-03-14
- done:
1.阅读关于提高水下拍摄图像质量的论文“Multi-scale Underwater Descattering”。
对于均匀光照,可继续采用暗通道先验假设,通过估计传输图和大气光照亮度实现水下图像去雾,其中大气光照亮度... - h2. Done
* 从雷瑞雪学姐处获得改进版HM 15.0以及稳定版F265
* 成功编译并运行F265(解决了几个小问题)
h2. Doing
* 研究RDO算法,对比HM中的实现与学姐毕业论文中的区别
* ...
done:
看完了涂学长的论文,对图像拼接有了比较系统的认识;
看了opencv的书,并在电脑上安装配置,并用一些初步程序测试。
to do:
继续了解opencv;
看一看关于C/C...- h2. Done
* 看完“Computing the Stereo Matching Cost with a Convolutional Neural Network”,文章中用CNN来评估和计算代价,代价聚合用的Cross-... - done:
1.在VS2013下使用HM
2.阅读HM中帧内预测部分函数的代码
doing:
1.继续阅读HM中帧内预测部分函数的代码
2.在Linux下使用HM - done:
1、阅读并仿真了d5m模块下的raw2rgb.v、rgb2ycrcb.v代码;
2、阅读了DW_APB_I2C和DW_X2P的文档;
3、在黄磊磊学长的指导下学习了搭载了H.265的SoC平台的演示步骤。
do... - Done:
1.初步了解了关于opencv的一些知识;
2.初步了解了图像拼接的内容;
Doing:
1.继续学习opencv;
2.看关于图像拼接的论文。
2017-03-07
Done:
SIFT算法的详细了解;视频拼接简略流程。
Doing:
继续看学长的论文。
- h2. Done
* 下载并配置HM与测试序列,实践编解码的过程;
* 阅读论文《H265 编码参考软件及快速算法研究》,对提出的新算法有一定的了解。
h2. Doing
* 温习H.265编码的相关教材;
* ... - done:
1、阅读雷瑞雪学姐的论文《H265 编码参考软件及快速算法研究》。
2、完成HM15.0的下载与配置。
doing:
1、复习寒假看的H.265的书。 - h2. Done
* 搭建CUDA平台,学习《CUDA并行程序设计》和《CUDA实战》(还未读完)
* 看论文,主要围绕“On Building an Accurate Stereo Matching System on Gr... - done:
回顾寒假前的内容:
1、重新阅读了AXI和gm总线的文档。
2、重新阅读了陈珂学姐毕业论文中的1-4章的内容。
3、重新阅读并仿真了clkgen、d5m部分的verilog代码。
doing:
1、继续完成... - done:
1.考虑到硬件实现,简化估计大气光照强度A的matlab算法(只考虑区块中所有像素值的平均值),比较简化前后的去雾测试图(具体测试图见附件)。
2.阅读《Guided Image Filtering》,运行相关matl...
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