Comparing FPGA and GPU Performance for an Image Watermarking Algorithm
eBook - PDF
Nicht mehr verfügbar |Weitere Informationen

Comparing FPGA and GPU Performance for an Image Watermarking Algorithm

Alireza Ahmadi Mohammadabadi

  1. 116 Seiten
  2. English
  3. PDF
  4. Über iOS und Android verfügbar
eBook - PDF
Nicht mehr verfügbar |Weitere Informationen

Comparing FPGA and GPU Performance for an Image Watermarking Algorithm

Alireza Ahmadi Mohammadabadi

Angaben zum Buch
Inhaltsverzeichnis
Quellenangaben

Über dieses Buch

Image watermarking in DCT domain has a high computational complexity especially for color and high resolution images, where usage of them has been significantly grown. To address this issue, a DCT watermarking algorithm for color images is selected and modified, to implement on FPGA and GPU, reducing execution time. For this, a hardware watermarking system is proposed to implement on FPGA and a data-parallel watermarking algorithm is proposed to implement on the GPU. To implement on FPGA, a new hardware architecture for inner product calculation is proposed and used in DCT and color space transformer modules. The architecture is based on integer computations and does not need to any ROM, floating point or any complicated circuit. Also, the architecture is two-dimensional pipelined, to operate at a high operating frequency. Furthermore, using the architecture, a 2D-DCT module is designed and used in the hardware watermarking system. Hardware architectures are synthesized on FPGA Virtex 7 and Spartan 3. Also, the GPU-based parallel watermarking algorithm is implemented on Geforce GT 540M and GTX 580.

Häufig gestellte Fragen

Wie kann ich mein Abo kündigen?
Gehe einfach zum Kontobereich in den Einstellungen und klicke auf „Abo kündigen“ – ganz einfach. Nachdem du gekündigt hast, bleibt deine Mitgliedschaft für den verbleibenden Abozeitraum, den du bereits bezahlt hast, aktiv. Mehr Informationen hier.
(Wie) Kann ich Bücher herunterladen?
Derzeit stehen all unsere auf Mobilgeräte reagierenden ePub-Bücher zum Download über die App zur Verfügung. Die meisten unserer PDFs stehen ebenfalls zum Download bereit; wir arbeiten daran, auch die übrigen PDFs zum Download anzubieten, bei denen dies aktuell noch nicht möglich ist. Weitere Informationen hier.
Welcher Unterschied besteht bei den Preisen zwischen den Aboplänen?
Mit beiden Aboplänen erhältst du vollen Zugang zur Bibliothek und allen Funktionen von Perlego. Die einzigen Unterschiede bestehen im Preis und dem Abozeitraum: Mit dem Jahresabo sparst du auf 12 Monate gerechnet im Vergleich zum Monatsabo rund 30 %.
Was ist Perlego?
Wir sind ein Online-Abodienst für Lehrbücher, bei dem du für weniger als den Preis eines einzelnen Buches pro Monat Zugang zu einer ganzen Online-Bibliothek erhältst. Mit über 1 Million Büchern zu über 1.000 verschiedenen Themen haben wir bestimmt alles, was du brauchst! Weitere Informationen hier.
Unterstützt Perlego Text-zu-Sprache?
Achte auf das Symbol zum Vorlesen in deinem nächsten Buch, um zu sehen, ob du es dir auch anhören kannst. Bei diesem Tool wird dir Text laut vorgelesen, wobei der Text beim Vorlesen auch grafisch hervorgehoben wird. Du kannst das Vorlesen jederzeit anhalten, beschleunigen und verlangsamen. Weitere Informationen hier.
Ist Comparing FPGA and GPU Performance for an Image Watermarking Algorithm als Online-PDF/ePub verfügbar?
Ja, du hast Zugang zu Comparing FPGA and GPU Performance for an Image Watermarking Algorithm von Alireza Ahmadi Mohammadabadi im PDF- und/oder ePub-Format sowie zu anderen beliebten Büchern aus Commerce & Commerce Général. Aus unserem Katalog stehen dir über 1 Million Bücher zur Verfügung.

Information

Jahr
2017
ISBN
9786202093378

Inhaltsverzeichnis

    Zitierstile für Comparing FPGA and GPU Performance for an Image Watermarking Algorithm

    APA 6 Citation

    Mohammadabadi, A. A. (2017). Comparing FPGA and GPU Performance for an Image Watermarking Algorithm (1st ed.). LAP LAMBERT Academic Publishing. Retrieved from https://www.perlego.com/book/3404030/comparing-fpga-and-gpu-performance-for-an-image-watermarking-algorithm-pdf (Original work published 2017)

    Chicago Citation

    Mohammadabadi, Alireza Ahmadi. (2017) 2017. Comparing FPGA and GPU Performance for an Image Watermarking Algorithm. 1st ed. LAP LAMBERT Academic Publishing. https://www.perlego.com/book/3404030/comparing-fpga-and-gpu-performance-for-an-image-watermarking-algorithm-pdf.

    Harvard Citation

    Mohammadabadi, A. A. (2017) Comparing FPGA and GPU Performance for an Image Watermarking Algorithm. 1st edn. LAP LAMBERT Academic Publishing. Available at: https://www.perlego.com/book/3404030/comparing-fpga-and-gpu-performance-for-an-image-watermarking-algorithm-pdf (Accessed: 15 October 2022).

    MLA 7 Citation

    Mohammadabadi, Alireza Ahmadi. Comparing FPGA and GPU Performance for an Image Watermarking Algorithm. 1st ed. LAP LAMBERT Academic Publishing, 2017. Web. 15 Oct. 2022.