当前我国正处在从模拟电视系统向数字电视系统的转型期，数字电视用户数量激增，其趋势是在未来的几年内数字电视将迅速普及。在应用逐渐广泛的数字电视系统中，监控数字电视服务正成为一种越来越迫切的需要。然而，目前对于数字电视并没有合适的监测仪器，因此无法及时方便地诊断出现问题的信号以及隔离需要维修的数字化设备。通常只有当电视屏幕上的图像消失时我们才知道数字信号系统出了问题。几乎没有任何线索可以用来找到问题的所在或原因，码流分析仪器在这种情况下应运而生。目前在数字电视系统的前端，通过监控了解数字视频广播(DVB)信号和服务的状况从而采取措施比通过观众的反映而采取措施要主动和及时得多。传输流(TS)的测试设备可使技术人员分析码流的内部情况，它们在决定未来服务质量和客户满意度方面将扮演更重要的角色。 本文着重研究了在DVB广播电视系统中，DVB-ASI信号的解码、MPEG-2TS的实时检错原理和基于现场可编辑门阵列(FPGA)的实现方法。文章首先阐述了数字电视系统的一些基本概念，介绍了MPEG-2/DVB标准、ETR101 290标准、异步串行接口(ASI)。然后介绍了FPGA的基本概念与开发FPGA所使用的软件工具。最后根据DVB-ASI接收系统的解码规则与MPEG-2TS码流的结构提出了一套基于FPGA的MPEG-2TS码流实时分析与检测系统设计方案并予以了实现。 在本系统中，FPGA起着核心的作用，主要完成DVB-ASI的解码、MPEG-2TS码流检错、以及数字电视节目专有信息(PSI)提取等功能。本文实现的系统与传统的码流分析仪相比具有集成度较高、易扩展、便于携带、稳定性好、性价比高等优点。
上传时间： 2013-06-04
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近年来，图像处理与识别技术得到了迅速的发展。人们已经充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前，图像识别技术已应用到很多领域，渗入到各行各业，在医学、公安、交通、工业等领域具有广阔的应用前景。 这篇论文介绍了一种基于DSP＋FPGA构架的实时图像识别系统。DSP作为图像识别模块的核心，负责图像识别算法的实现；FPGA作为图像采集模块的核心，负责图像的采集，并且完成预处理工作。图像识别算法的运算量大，并且控制复杂，对系统的性能要求很高。DSP的特殊结构和优良性能很好地满足了系统的需要，而FPGA的高速性和灵活性也保证了系统实时性，并且简化了外围电路，减少了系统设计难度。 系统使用模板匹配和神经网络算法对数字0～9进行识别。模板匹配一般适用于识别规范化的数字、字符等小型字符集（特别是同一字体的字符集）。由于结构比较简单，系统处理能力强，模板匹配的识别速度快并且识别率高，取得很好的效果。神经网络所具有的分布式存储、高容错性、自组织和自学习功能，使其对图像识别问题显示出极大的优越性。 研究表明，在DSP+FPGA的构架上实现的图像识别系统，具有结构灵活、通用性强的特点，适用于模块化设计，有利于提高算法的效率。系统可以充分发挥和结合DSP和FPGA的优势，准确快速地实现图像识别。通过软、硬件的灵活组合，系统可以实现图像处理大部分的相关功能，使之能够运用到工业视觉检测、汽车牌照识别等系统中。
上传时间： 2013-06-18
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图像缩放在图像处理领域中，发挥着重要作用。图像的分辨率调整和格式变换，都需要用到图像缩放技术。随着多媒体技术和大规模集成电路的发展，利用硬件实现视频图像无级缩放已成为图像处理研究的一个重要课题。 图像缩放通常由插值算法实现。传统的插值算法由于实现原理的局限性，在缩放时容易引起边缘锯齿或细节模糊现象。针对传统插值算法的这个不足，出现了许多基于边缘改进的算法。但这些算法一般只能完成2k倍数插值，无法真正做到基于边缘的无级缩放。 为了实现基于边缘改进的无级缩放，本文做了如下五个方面的研究工作： 1.系统回顾了图像缩放技术，包括传统图像缩放技术和多边缘检测插值，分析了这些图像缩放技术的优缺点。 2.重点研究了新兴的方向多项式插值算法，该算法能够真正完成基于边缘改进的无级缩放。 3.提出改进的方向多项式插值算法(IOPI算法)，该算法针对硬件实现，做了两个方面改进：提出EDV算法，简化边缘方向的确定；提出Cubic6逼近插值算法(A-Cubic6算法)，改善平坦区域缩放效果。其中的EDV算法通过加减、比较模块，完成边缘方向的确定。相比原算法中的乘除法、直方图计算，大大简化了硬件实现，降低了硬件实现成本。A-Cubic6算法利用查找表简化了Cubic6点插值算法的实现，而且明显改善了非边缘区域的缩放效果。 4.研究缩放算法与图像质量的评价方法。比较、分析各算法的软件仿真结果，得出结论：本文提出的IOPI算法在平坦区域和边缘区域都具有比其它算法更突出的效果。 5.结合实时视频处理要求，研究了IOPI算法的FPGA实现。已完成最近邻域插值和A-Cubic6算法的FPGA实现，可以在硬件平台上稳定工作。
上传时间： 2013-06-05
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本文研究特种LCD的图像处理方法和FPGA实现方案，并研制出基于FPGA的若干实际应用系统，有效地解决目前存在的问题。本文主要研究内容为： (1)给出一种基于彩色空间变换的色彩调整方法，在YCrCb空间内实现亮度和色度分离，避免了RGB空间两者同时变化造成偏色和失真的现象，并在FPGA内采用流水线结构改进3阶矩阵运算的逻辑结构，节省出2/3的逻辑资源，提高了模块的最高运行速度。 (2)研究利用FPGA实现图像实时缩放处理的方法，选择能够满足特种LCD要求的双线性插值法作为研究对象，实时计算插值系数dx和dy，并采用流水线结构进行插值计算，仅使用FPGA中的3个双端口RAM来缓冲图像数据，没有外扩大容量帧存储器，降低了成本，提高特种LCD的系统兼容性。 (3)设计一种针对特种LCD更为简捷、有效的隔行转逐行扫描的实现方案，即利用图像实时缩放的方法，把一场图像缩放到LCD的分辨率，实现复合视频图像在LCD的“满屏”显示，改善现有特种LCD在显示隔行扫描的复合视频信号时，遇到图像信息丢失或显示效果不佳的问题。 (4)设计出一种基于字符和位图的数字OSD控制核，合理使用分布式RAM和块RAM两种逻辑资源来存储字符和位图信息，OSD图像由数字逻辑自动合成，编程简单灵活，使特种LCD的参数调整更加方便。 (5)研制成功基于FPGA的特种LCD显示控制板，能显示三种分辨率640×480，800×600，1024×768的图像信号；支持宽范围的亮度、对比度、显示位置等参数的实时调整，并提供全功能的透明OSD菜单进行指示。 (6)研制成功基于FPGA的特种LCD图像调节板，用于对某型号机载特种LCD进行改造，增加宽范围的亮度、对比度、图像显示位置的实时调整功能，提供无信号输入检测与OSD指示功能，提高图像显示的性能，通过了环境温度试验与性能测试，并已装机。 (7)研制成功基于DSP和FPGA的图像采集显示板，实现了对全分辨率复合视频信号进行25帧/秒的实时采集和显示，在DSP内使用“三帧”轮换的图像数据缓冲方法提高了系统的实时处理能力，使之能够完成一定复杂度的实时图像处理。
上传时间： 2013-06-12
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随着微电子技术和计算机技术的发展，工业生产过程的自动化和智能化程度越来越高。就玻璃工业生产而言，以前浮法玻璃生产线上所用的质量检测都是通过利用人眼离线检验或专用仪器抽样检测，无法满足实时检测的要求，并且人眼检测只能发现较大的玻璃缺陷，所以玻璃质量无法提高。目前国内几家大型玻璃生产企业都开始采用进口检测设备，可以对玻璃实现100％在线全检，自动划分玻璃等级，并获得质量统计数据，指导玻璃生产，稳定玻璃质量水平。 但由于价格昂贵，加上国内浮法玻璃生产线现场条件复杂，需要很长时间的配套和适应，而且配件更换困难以及售后服务难以到位等问题，严重束缚了国内企业对此类设备的引进，无法提高国内企业在国际市场的竞争能力。 应对此一问题，本文主要研究了基于DSP+ARM的独立双核结构的嵌入式视频缺陷在线检测系统的可行性，提出了相应的开发目标和性能参数，并在此基础上主要给出了基于TI公司TMS320C6202B DSP的视频图像处理以及缺陷识别的总体方案、硬件设计和相应的底层软件模块；同时论述了嵌入式工业控制以及网络传输的实现方案——采用Samsung公司的基于ARM7内核的S3C4510B作为主控芯片，运行uClinux操作系统，设计出整个嵌入式系统的软件层次模型和数据处理流程，其中编程底层的软件模块为上层的应用程序提供硬件操作和流程，从而实现缺陷识别结果的控制与传输。同时，本文还对玻璃缺陷的识别原理进行了深入的探讨，总结出了图象处理，图象分割以及特征点提取等识别步骤。 本系统对于提高玻璃缺陷在线检测的工艺水平、灵敏度、精度等级；提高产品质量、生产效率和自动化水平，降低投资及运行成本都将有着极其重要的现实意义。
上传时间： 2013-07-02
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船舶机舱中集中了船上大部分的设备装置的仪表，是船舶航运的关键部分，随着网络、通讯技术以及电子制造工艺水平的快速发展，现代化船舶自动化程度越来越高，机舱的环境和自动监控水平也得到大大的提高。但由于某些仪器仪表并没有提供与计算机进行数据通信的接口，为了要实现检测自动化，需要利用数字图像处理技术来实现仪器仪表读数的高速自动识别。 传统的CCD图像采集系统具有速度慢、功能简单、体积大、功耗大等特点，不能满足日益发展的机器视觉应用的需要，尤其是在一些新型应用领域比如嵌入式视觉、智能监控方面的需要。本文利用ARM7的S3C44BOX处理器和CMOS图像传感器件设计并完成了一个数字图像采集系统。系统充分考虑了ARM技术与CMOS图像传感技术的优势及特点，把图像采集和图像处理识别功能集中在一个模块实现，具有功能丰富、处理能力强、接口灵活和扩展方便等优点。系统的特色为：构建了基于S3C44BOX的图像采集的硬件平台；研究并移植了引导程序Bootloader和操作系统uClinux；实现了实时多任务的处理，从而大幅提高系统的管理能力。 本论文研究如何使用低成本的CMOS图像传感器构建一个嵌入式图像识别系统的设计和解决方案。这种图像采集系统带图像采集、识别、存储、显示等功能，体积很小，可做在一块电路板上。除了可以做为单独的图像数据识别设备之外，也可以直接做为其它应用系统的一个智能集成部件使用。
上传时间： 2013-05-26
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现代自动化生产技术迅猛发展,对保证其产品质量的检测技术也提出了更高的要求,许多传统的检测手段已不能满足现代化大生产的需求.而在计算机视觉理论基础上发展起来的视觉检测技术以其高精度、非接触、自动化程度高等优点满足了现代生产过程在线检测的要求,逐渐由实验室走向工业现场,得到了日益广泛的应用.随着现代生产节拍的不断加快,以及检测节点的增多,处理数据量的增大,对视觉检测系统的测量速度提出了更高的要求,而在现有的检测系统中,实现100％实时在线检测的关键问题是提高视觉图像的处理速度,从而提高整个视觉检测系统的处理速度.因此该文提出基于FPGA的高速图像处理系统的设计方案,得到了国家"十五"攻关项目"光学数码柔性通用坐标测量机"的资助.该文针对以下三个方面进行研究并取得一定的成果:(一)高速图像处理硬件解决方案的研究通过分析现有的几种实现高速图像处理的方法的优缺点,提出了基于现场可编程逻辑器件FPGA(Field Programmable Gate Array)技术的高速图像处理系统的方案,并构建了其硬件平台.(二)基于USB总线的通讯采用USB专用接口芯片,实现高速图像处理系统与PC机的通讯验证硬件设计的正确性.(三)基于FPGA的图像处理的研究分析图像处理的特点及其基本的方法,初步研究了基于FPGA的图像低层次处理的硬件化方法的实现.
上传时间： 2013-04-24
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摘要:"红外弱小目标检测"是红外搜索跟踪系统、红外雷达预警系统、红外成像跟踪系统的核心技术,因此红外小目标的检测是当前一项重要的研究课题.目前的发展方向是研究运算量小、性能高、利于硬件实时实现的检测和跟踪算法.该文在前人研究的基础上,着重研究了Marr视觉计算理论在红外小目标检测技术中的应用.从Marr算法的理论基础——高斯平滑滤波器与拉普拉斯算子的相关知识以及Marr的计算视觉理论基础开始,进行了 2G(Laplacian of Gaussian,高斯—拉普拉斯)滤波器、LoG(Laplacian ofGaussian,高斯—拉普拉斯)模板以及 2G滤波器在人类视觉、边缘检测、边缘处理的物理意义以及神经生理学意义方面的分析讨论,提出了易于FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)实现的基于Marr计算视觉的红外图像小目标检测方法.该方法可根据目标大小自动设计检测模板,在滤除不相关的噪声的同时又保留闭合的目标边缘,从而检测出目标.将该方法用FPGA实现,满足了检测过程中的实时性.考虑到工程中的应用,该文对该方法在FPGA中的具体实现给出了设计总体思路和详细流程.由于FPGA具有对图像数据的实时处理能力,而且该算法在FPGA中的具体实现中对资源的合理使用进行了综合考虑,因此该算法能够实时、有效地实现目标检测.并在此基础上对小目标的检测研究前景进行展望.
上传时间： 2013-07-04
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在诸多行业的材料及材料制成品中，表面缺陷是影响产品质量的重要因素之一。研究具有显微图像实时记录、处理和显示功能的材料表面缺陷检测技术，对材料的分选和材料质量的检查及评价具有重要的意义。 本文以聚合物薄膜材料为被测对象，研究了适用于材料表面缺陷检测的基于现场可编程门阵列(FPGA)的缺陷数据实时处理技术，可实时提供缺陷显微图像信息，完成了对现有材料缺陷检测装置的数字化改造与性能扩展。本文利用FPGA并行结构、运算速度快的特点实现了材料缺陷的实时检测。搭建了以FPGA为核心的缺陷数据处理系统的硬件电路；重点针对聚合物薄膜材料缺陷信号的数据特征，设计了基于FPGA的缺陷图像预处理方案：首先对通过CCD获得的聚合物薄膜材料的缺陷信号进行处理，利用动态阈值定位缺陷区域，将高于阈值的数据即图像背景信息舍弃，保留低于阈值的数据，即完整保留缺陷显微图像的有用信息；然后按照预先设计的封装格式封装缺陷数据；最后通过USB2.0接口将封装数据传输至上位机进行缺陷显微图像重建。此方案大大减少了上传数据量，缓解了上位机的压力，提高了整个缺陷检测装置的检测速度。本文对标准模板和聚合物薄膜材料进行了实验验证。实验结果表明，应用了基于FPGA的缺陷数据实时处理技术的CCD扫描缺陷检测装置可对70μm～1000μm范围内的缺陷进行有效检测，实时重建的缺陷显微图像与实际缺陷在形状和灰度上都有很好的一致性。
上传时间： 2013-05-19
上传用户：Alibabgu
人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-04-24
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