FPGA，图像处理，采用 FPGA 实现视频和图像处理设计。
上传时间： 2013-11-11
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介绍了外置式USB无损图像采集卡的设计和实现方案，它用于特殊场合的图像处理及其相关领域。针对图像传输的特点，结合FPCA/CPLD和USB技术，给出了硬件实现框图，同时给出了PPGA/CPLD内部时序控制图和USB程序流程图，结合框图和部分程序源代码，具体讲述了课题中遇到的难点和相应的解决方案。
上传时间： 2013-10-29
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设计了一种基于FPGA纯硬件方式实现方向滤波的指纹图像增强算法。设计采用寄存器传输级（RTL）硬件描述语言（Verilog HDL），利用时分复用和流水线处理等技术，完成了方向滤波指纹图像增强算法在FPGA上的实现。整个系统通过了Modelsim的仿真验证并在Terasic公司的DE2平台上完成了硬件测试。设计共消耗了3716个逻辑单元，最高处理速度可达92.93MHz。以50MHz频率工作时，可在0.5s以内完成一幅256×256指纹图像的增强处理。
上传时间： 2013-11-06
上传用户：rishian
介绍了基于Xilinx Spartan- 3E FPGA XC3S250E 来完成分辨率为738×575 的PAL 制数字视频信号到800×600 的VGA 格式转换的实现方法。关键词: 图像放大; PAL; VGA; FPGA 目前, 绝大多数监控系统中采用的高解析度摄像机均由47 万像素的CCD 图像传感器采集图像, 经DSP 处理后输出的PAL 制数字视频信号不能直接在VGA 显示器上显示, 而在许多场合需要在VGA 显示器上实时监视, 这就需要将隔行PAL 制数字视频转换为逐行视频并提高帧频, 再将每帧图像放大到800×600 或1 024×768。常用的图像放大的方法有很多种, 如最临近赋值法、双线性插值法、样条插值法等[ 1] 。由于要对图像进行实时显示, 本文采用一种近似的双线性插值方法对图像进行放大。随着微电子技术及其制造工艺的发展, 可编程逻辑器件的逻辑门密度有了很大提高, 现场可编程逻辑门阵列( FPGA) 有着逻辑资源丰富和可重复以及系统配置的灵活性, 同时随着微处理器、专用逻辑器件以及DSP 算法以IP Core 的形式嵌入到FPGA 中[ 2] , FPGA 的功能越来越强, 因此FPGA 在现代电子系统设计中发挥着越来越重要的作用。本课题的设计就是采用VHDL 描述, 基于FPGA 来实现的。
上传时间： 2014-02-22
上传用户：a1054751988
首先分析了细长轴车削加工时造成的位移，理论上分析了误差的大小与位移量的关系，然后运用材料力学公式得出切削点位移量与切削力的关系，又根据径向切削力经验公式获得切削力与进刀量的关系，推出了理论进刀量与实际进刀量的关系，提出了用进刀量补偿法减小细长轴车削加工误差的模型。最后通过试验验证了采用进刀量补偿方法，在不改变机床精度的前提下显著提高细长轴的加工精度。
上传时间： 2013-10-18
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讨论了交-交变频调速系统故障诊断的重要性，针对目前变频系统输出电流谐波比较大，用常规方法不易判断的问题，提出了用新型小波包频带能量法提取电机断条故障信号的特征量，并运用该算法对变频调速系统电机断条时和正常时输出电流波形特征量进行分析。仿真结果表明，新型小波包频带能量特征法与常规诊断方法相比，具有准确度高、诊断速度快等优点。
上传时间： 2015-01-02
上传用户：hgmmyl
导线法
上传时间： 2013-10-08
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针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题，提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像，并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化，然后将得到的两种二值化图像进行或运算，最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。实验结果表明，该算法简单、易实现、实时性强
上传时间： 2013-10-08
上传用户：yqs138168
人脸特征是最自然直接的生物特征，它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。人脸识别由于其在监控、罪犯识别、人机交互等方面广泛潜在的应用，已成为图像处理、模式识别和计算机视觉等学科最活跃的研究领域。线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。近年来，在小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征一直是许多研究者关心的问题。文中阐述了应用Fisher 判别法在人脸图像样本分类方面的运用。在标准数据库ORL人脸库和Yale人脸数据库上仿真的试验结果证实了方法的有效性和稳定性。
上传时间： 2013-12-04
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人脸图像检测在实际运行中，复杂的背景、和人脸选择位置与大小都会影响到人脸识别率。为了克服这些因素并减少环境的干扰，设计了一种人脸图像检测与正规化的方法，详细论述了实现的关键技术。通过实验表明，人脸图像识别率和速度都有很大的改善，满足了实际环境中实时处理的需要。
上传时间： 2015-01-03
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