Jitendra Patil / Ravindra Badgujar / Tushar Jaware
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Les dernières décennies ont vu des avancées significatives dans les algorithmes et l’architecture pour le traitement des signaux image, vidéo et audio. De nouvelles techniques algorithmiques ont été développées pour réduire la taille des données vidéo et audio. Ces méthodes sont très utiles dans de nombreuses applications qui manipulent, transmettent et stockent de grandes quantités de données numériques. Le processus de réduction de la taille est appelé processus de compression. L’estimation du mouvement est l’élément principal de nombreuses techniques de calcul vidéo. Cette technique tire parti de la redondance temporelle entre les images adjacentes qui, ensemble, forment une séquence vidéo. L’estimation de mouvement représente une part importante des efforts et des coûts de calcul. Dans cette simulation, nous calculons le vecteur de mouvement de l’image. L’image donnée est convertie en format binaire et les données sont utilisées comme entrée. À l’aide d’un algorithme en quatre étapes, nous avons mis en œuvre l’estimation de mouvement, ce qui permet de réduire le temps et le coût des efforts de calcul.
