随着图像处理技术的不断发展，图像处理技术在国民经济和社会生活的各个方面都得到了广泛的运用。与此同时，人们对图像处理的要求也越来越高。传统的数字图像处理器件主要有专用集成芯片（Application Specific Integrated Circuit）和数字信号处理器（Digital Signal Process）。进入20世纪以来，伴随着半导体技术的发展，现场可编程门阵列FPGA以其应用灵活、集成度高、功能强大、设计周期短、开发成本低的特点，越来越多地被应用在图像处理领域。大量实践证明，FPGA的并行处理能力与流水线作业能显著地提高图像处理的速度，因此基于FPGA的图像处理系统有着广阔的发展前景。 本文研究的是一个在嵌入式视频监控系统下的图像预处理子系统。首先实现了一个通用可重复配置的图像处理算法研究硬件平台，完成图像的采集、接收、处理、存储、输出等功能。由于FPGA本身具有完全的可重复配置性，所以该架构的硬件平台可以很方便的升级和重复配置。其次在该平台上，本文使用Verilog HDL硬件语言在FPGA芯片上实现了多种图像预处理算法。在实现过程中，为了充分发挥FPGA在并行处理方面的强大功能，本文对算法做了一定的改进，使其尽量能使用并行处理的方式来完成。实验结果表明，本图像预处理系统能在毫秒级高速地完成多种图像算法，完全能够满足视频监控系统50帧/秒的输出要求。 最后根据视频监控系统在实际运用中出现的噪声类型多样化的情况，我们设计了一种基于反馈理论的图像处理效果控制模块。该模块能通过对处理后图像峰值信噪比（PSNR）的分析，控制FPGA对下一幅图像的噪声采用更有针对性的图像处理方法。
上传时间： 2013-05-20
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图像是人类智能活动重要的信息来源之一，是人类相互交流和认识世界的主要媒体。随着信息高速公路、数字地球概念的提出，人们对图像处理技术的需求与日剧增，同时VLSI技术的发展给图像处理技术的应用提供了广阔的平台。图像处理技术是图像识别和分析的基础，所以图像处理技术对整个图像工程来说就非常重要，对图像处理技术的实现的研究也就具有重要的理论意义与实用价值，包括对传统算法的改进和硬件实现的研究。仿生算法的兴起为图像处理问题的解决提供了一条十分有效的新途径；FPGA技术的发展为图像处理的硬件实现提供了有效的平台。 @@ 本文在详细介绍邻域图像处理算法及其数据结构、遗传算法和蚁群算法基本原理的基础上，将其应用于图像增强和图像分割的图像处理问题之中，并将其用FPGA技术实现。论文中采用遗传算法自适应的确定非线性变换函数的参数对图像进行增强，在采用FPGA来实现的过程中先对系统进行模块划分，主要分为初始化模块、选择模块、适应度模块、控制模块等，然后利用VHDL语言描述各个功能模块，为了提高设计效率，利用IP核进行存储器设计，利用DSP Builder进行数学运算处理。时序控制是整个系统设计的核心，为尽量避免毛刺现象，各模块的时序控制都是采用单进程的Moore状态机实现的。在图像分割环节中，图像分割问题转换为求图像的最大熵问题，采用蚁群算法对改进的最大熵确定的适应度函数进行优化，并对基于FPGA和蚁群算法实现图像分割的各个模块设计进行了详细介绍。 @@ 对实验结果进行分析表明遗传算法和蚁群算法在数字图像处理中的使用明显改善了处理的效果，在利用FPGA实现遗传算法和蚁群算法的整个设计过程中由于充分发挥了FPGA的并行计算能力及流水线技术的应用，大大提高算法的运行速度。 @@关键词：图像处理；遗传算法；蚁群算法；FPGA
上传时间： 2013-06-03
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随着数码技术的不断发展，数字图像处理的应用领域不断扩大，其实时处理技术成为研究的热点。VLSI技术的迅猛发展为数字图像实时处理技术提供了硬件基础。其中FPGA(现场可编程门阵列)的特点使其非常适用于进行一些基于像素级的图像处理。 传统的图像显示系统必须连接到PC才能观察图像视频，存在着高速实时性、稳定性问题。本设计脱离高清晰工业相机必须与PC连接才可以观看到高清晰图像的束缚，实现系统的小型化。针对130万像素彩色1/2英寸镁光CMOS图像传感器，提出用硬件实现Bayer格式到RGB格式转换的设计方案，完成由黑白图像到高清彩色图像的转换，用SDRAM作缓存，输出标准VGA信号，可直接连接VGA显示器、投影仪等设备进行实时的视频图像观看，与模拟相机740X576分辨率(480线)图像相比，设计图像画质相当于1280X1024分辨率(750线)，最高帧率25fps，整个结构应用FPGA作为主控制器，用少量的缓存代替传统的大容量存储，加快了运算速率，减小了电路规模，满足图像实时处理的要求，使展现出来的视频图像得到质的飞跃。可以广泛应用于工业控制和远程监控等领域。 论文研究的重点是采用altera公司EP2C芯片前端驱动CMOS图像传感器，实时采集Bayer图像象素，分析研究CFA图像插值算法，实现了基于FPGA的实时线性插值算法，能够对输入是每像素8bit、分辨率为1280×1204的Bayer模式图像数据进行实时重构，输出彩色RGB图像。由端口FIFO作为数据缓冲，存储一帧图像到高速SDRAM，构建VGA显示控制器，实现对输入是每像素24bit(RGB101010)、分辨率为640×480、帧频25HZ彩色图像进行实时显示。 整个模块结构包括电源模块单元等、CMOS成像单元、FPGA数据处理单元、SDRAM控制单元、VGA显示接口单元。 最后，对系统进行了调试。经实验验证，系统达到了实时性，能正确和可靠的工作。整个设计模块能够满足高帧率和高清晰的实时图像处理，占用系统资源很少，用较少的时间完成了图像数据的转换，提高了效率。
上传时间： 2013-06-08
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随着图像处理技术和投影技术的不断发展，人们对高沉浸感的虚拟现实场景提出了更高的要求，这种虚拟显示的场景往往由多通道的投影仪器同时在屏幕上投影出多幅高清晰的图像，再把这些单独的图像拼接在一起组成一幅大场景的图像。而为了给人以逼真的效果，投影的屏幕往往被设计为柱面屏幕，甚至是球面屏幕。当图像投影在柱面屏幕的时候就会发生几何形状的变化，而避免这种几何变形的就是图像拼接过程中的几何校正和边缘融合技术。 一个大场景可视化系统由投影机、投影屏幕、图像融合机等主要模块组成。在虚拟现实应用系统中，要实现高临感的多屏幕无缝拼接以及曲面组合显示，显示系统还需要运用几何数字变形及边缘融合等图像处理技术，实现诸如在平面、柱面、球面等投影显示面上显示图像。而关键设备在于图像融合机，它实时采集图形服务器，或者PC的图像信号，通过图像处理模块对图像信息进行几何校正和边缘融合，在处理完成后再送到显示设备。 本课题提出了一种基于FPGA技术的图像处理系统。该系统实现图像数据的AiD采集、图像数据在SRAM以及SDRAM中的存取、图像在FPGA内部的DSP运算以及图像数据的D/A输出。系统设计的核心部分在于系统的控制以及数字信号的处理。本课题采用XilinxVirtex4系列FPGA作为主处理芯片，并利用VerilogHDL硬件描述语言在FPGA内部设计了A/D模块、D/A模块、SRAM、SDRAM以及ARM处理器的控制器逻辑。 本课题在FPGA图像处理系统中设计了一个ARM处理器模块，用于上电时对系统在图像变化处理时所需参数进行传递，并能实时从上位机更新参数。该设计在提高了系统性能的同时也便于系统扩展。 本文首先介绍了图像处理过程中的几何变化和图像融合的算法，接着提出了系统的设计方案及模块划分，然后围绕FPGA的设计介绍了SDRAM控制器的设计方法，最后介绍了ARM处理器的接口及外围电路的设计。
上传时间： 2013-04-24
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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： 2013-07-01
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随着图像处理和模式识别技术的进步，基于生物特征的识别技术成为蓬勃发展的高技术之一，根据IBG(InternationalBiometricGroup)组织对生物特征市场的统计和预测，该领域的收入的年增长率30-50％，到2008年，全球总收入将达到46.39亿美元。而基于指纹特征的识别技术由于其独特的可靠性，稳定性，方便快捷的特点，恰好符合了市场的需求。目前指纹识别技术是生物识别领域中应用最广泛的识别技术，也是研究与应用的一个热点。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核，可以将它嵌入FPGA内部，与用户自定义逻辑结合构成一个基于FPGA的片上系统。与嵌入式硬核相比较，嵌入式软核具有更大的灵活性。而FPGA的高速性、恰恰满足了指纹识别系统对速度的要求。 本文对指纹识别技术中各个环节的算法进行了较为深入的研究，结合NiosⅡ嵌入式处理器的特点，对算法进行了合理的选择与优化，形成了一套完整的指纹识别算法，并提出了一种基于FPGA的指纹识别系统硬件设计方案。 论文的内容主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、后处理和匹配算法进行了改进，提高了算法的性能；设计了一种适用于快速匹配的指纹特征数据结构；提出了一套基于特征点匹配的指纹识别算法。实验结果表明该算法速度快、误识率较低、可靠性较高，可以满足实用的要求。 2、本着增加系统集成度、减小系统体积、提高便携性、降低功耗和成本，同时提升系统的性能的原则，使用Altera公司提供的外围设备IP核配合NiosⅡ处理器软核搭建了一个单片嵌入式系统，然后以内嵌NiosⅡ软核的FPGA和FPS200指纹采集器为核心芯片，外配片外RAM和Flash存储器以及小键盘和LCD显示屏等器件，设计了一个便携式指纹识别系统，提出了一套基于FPGA的硬件设计方案。 3、利用NiosⅡ开发板对硬件设计方案进行了初步的验证，实现了指纹采集芯片FPS200与FPGA的接口，并进行了算法的移植。 实验结果表明本文所提出的系统设计方案是可行的。基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、体积、扩展性方面有着独特的优势，具有广阔的发展空间。最后提出了对这一设计继续改进的思路和下一步研究的内容。
上传时间： 2013-06-07
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射击训练是基本的军事训练科目，改善训练环境、改进训练质量，在现代军队建设中具有重要的意义。本文首先从国内外自动报靶技术的研究现状出发论述了自动报靶技术的发展，在此基础上提出了基于嵌入式机器视觉的智能报靶系统设计实现。 本文讨论了基于机器视觉的嵌入式报靶系统终端硬件组成、相关图像格式和Linux操作系统，分析了嵌入式Linux操作系统、Qt/E和开源计算机视觉库OpenCV关于ARM9处理器的移植，研究了图像校正、图像灰度化及二值化、图像分割与裁剪和识别判靶的相关算法，提出了颜色模板判靶的理论，并通过以ARM嵌入式图像处理识别模块为核心，采用功能模块设计理念的实现方案，从底层的操作系统及相关软件的移植入手到图像采集传输、图像处理、识别判靶等步骤，解决了依托ARM处理器结合USB摄像头完成自动图像识别报靶的问题。文中给出了报靶系统的详细硬件组成方案，并在嵌入式Linux操作系统下依托Qt库和开源计算机视觉库（OpenCV）解决了软件组成与具体实现，最终在此基础上论述了本课题设计的实验装置及详细的实验结果。
上传时间： 2013-07-18
上传用户：yuanyuan123
本文研究了基于ARM的嵌入式微处理器构成的传感图像液晶显示系统，该系统充分利用ARM9的嵌入式微处理器芯片S3C2410内部丰富的接口资源，采取软硬件协同设计的方法完成设计，使系统更易集成。本文首先针对系统需求设计了各相关模块的接口电路，然后对Linux系统下整个图像采集系统的程序设计作了详细的分析，重点设计完成了LCD驱动程序与USB接口驱动程序。在完成各相关模块驱动的基础上设计完成了图像采集与显示程序，实现了图像数据的采集、传输和图像正常显示。系统设计采集速率为30帧/秒，图像画面流畅，功能稳定，并且数据传输采用DMA传输方式，使显示数据不经过CPU而直接传送到显示缓冲区，加快了数据传输速度。本系统结构紧凑，运行过程中不需PC机介入，使配置更灵活，显示界面更友好。基于嵌入式系统的图像采集处理技术在当前正处于起步阶段，研究前景广阔，可广泛应用于工业自动化生产，监护、防盗系统，机器人视觉等技术领域中。
上传时间： 2013-08-05
上传用户：guh000
随着汽车技术的不断发展，越来越多的的人拥有了自己的汽车，基于汽车安全的汽车辅助系统也日益受到了人们的重视。汽车辅助安全系统可以对汽车驾驶过程中出现的紧急情况进行报警和控制。可以预见，基于汽车安全的辅助驾驶系统有着良好的发展前景和广阔的应用空间。 本文通过将图像检测技术和激光测距技术相结合，应用ARM+DSP的双核架构，设计出一款高性能的汽车主动安全系统。系统通过图像识别技术对行车路况进行监控，并通过激光测距技术对前方车距进行检测。当自车与前方的车距小于系统计算出来的安全车距，并有可能发生碰撞时，系统将予以报警，提醒驾驶员注意减速或制动，从而达到有效预防追尾碰撞事故发生的目的。本文的主要内容包括以下几个方面： 1)完成系统的整体硬件设计工作。针对汽车安全系统对准确性和实时性的要求，系统设计采用S3C2410作为系统的主控制器、TMS320DM6437作为系统的协处理器。双核架构的应用将大幅度提升系统在图像检测方面的运算能力。 2)为提高系统与各子模块的通信效率，系统采用CAN总线作为主控制器与其他子模块的主要通信总线。并开发出相应的驱动软件。 3)系统采用嵌入式Linux操作系统，应用Linux强大的事务管理能力，来提高系统的处理能力和响应速度。 4)通过对汽车碰撞过程的分析，研究开发出一套汽车防撞决策算法，对驾驶员预警和对车辆进行辅助制动，保障驾驶人员的安全。 最后，论文在总结全文工作的基础上，指出了系统的不足之处和进一步研究的工作方向。 总之，在汽车安全技术在国内刚刚起步的今天，对该系统的研究对于中国自主的汽车主动安全系统无论是在理论研究还是实际应用上都具有一定的价值。
上传时间： 2013-07-08
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随着现代计算机技术和互联网技术的飞速发展，嵌入式系统成为当前最热门的焦点之一；ARM以其高性能低功耗等特性成为目前应用最广泛的32位嵌入式处理器。近年来得到快速发展的机电一体化设备的人民币纸币清分机系统，是嵌入式系统的典型应用；它的主要工作流程是：人民币图像通过图像传感器采集得到的模拟信号，经过放大、A/D转换和FPGA协调之后得到数字图像，经缓存后进入到主CPU--S3C2410，通过图像识别，实现面向、面值、新旧分级、破损程度等特征的识别，最后送出结果到控制CPU对识别结果进行相应的显示和机械动作。论文主要涉及以下这些内容： 1):基于ARM的嵌入式系统和清分机系统介绍。 2):人民币清分机的硬件系统基本构架，清分机的各关键硬件的选型及主要原理；着重介绍清分机的处理核心--S3C2410。 3):图像处理基础。介绍了清分机系统中各类图像的特点，图像分析中的常用工具--灰度直方图，从而为识别算法做好准备。 4):介绍了人民币的特征识别算法原理及实现基本流程，通过MATLAB对算法进行仿真研究。 5):嵌入式linux设备驱动的开发。针对清分机设备种类繁多而又是多任务的特点，本文提出使用可裁剪而又稳定的linux操作系统来管理整个清分机系统；而实现操作系统对清分机的管理首先就要实现设备与操作系统的连接--设备驱动。
上传时间： 2013-06-01
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