随着多媒体技术和网络技术的发展，嵌入式图像采集系统的研究与实现越来越受到人们的重视。传统的图像采集系统一般采用基于PC机平台和视频采集卡的形式，该方案系统体积大、成本高，在远距离、多点系统中实现困难。在这种背景下，设计一种轻便小巧的采集系统来采集、存储并显示所需的图像成为市场所需。 本论文研究设计了一种基于嵌入式的图像采集与传输系统，具有体积小、成本低、稳定性高等优点。该系统硬件平台采用基于ARM920T核的S3C2410X处理器，软件采用嵌入式Linux操作系统，利用USB摄像头采集图像并在目标板的LCD上进行显示，通过网络还可将采集到的图像传输到PC机上显示。该方案大大降低了系统的复杂性，同时提高了系统的稳定性和图像质量，可以扩展应用在远程监控系统等诸多领域，具有广阔的市场和应用前景。 本论文首先介绍了课题研究的时代背景、实践意义和研究现状，并对嵌入式系统开发的基础理论知识作了介绍，在此基础上给出了嵌入式图像采集与传输系统的总体结构设计；接着详细分析了嵌入式Linux操作系统的开发技术，包括嵌入式开发环境的建立、Bootloader移植、Linux内核移植和根文件系统的制作，并介绍了嵌入式Linux下的设备驱动程序，实现了USB摄像头驱动的移植，完成了利用摄像头采集图像的功能；然后完成了MiniGUI图形用户界面的移植和图像在LCD上的显示；最后实现了基于socket的网络通信，完成了视频采集和传输系统的整体功能，并给出了最终的实验结果。 论文的最后是对全文的一个总结，对系统设计所完成的工作进行了概括，指出所存在的不足，对后续的研究工作做了进一步的展望，并给出了改进方法。
上传时间： 2013-04-24
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随着网络、通信和微电子技术的快速发展和人民物质生活水平的提高，视频监控系统以其直观、方便和信息内容丰富的特点而被广泛的应用。本文利用ARM+DSP的双核结构，对基于ARM+DSP嵌入式的视频监控系统进行了设计和研究。 本系统大致分成两部分-DSP图像采集处理部分和ARM实时控制应用部分两部分。子系统分别选用TMS320DM642和AT91RM9200作为两部分的主控芯片，利用它们各自的优势在系统中发挥不同的功能。 DSP的图像采集处理部分通过CCD摄像头对特定的区域采集视频图像，并由视频解码芯片进行视频解码处理。处理后的数字视频信号放入DSP内通过视频运动检测算法进行图像处理，以掌握是否有异常的情况发生。如果有异常情况发生，则立刻由DSP向ARM实时控制应用部分施加中断信号，并将识别处理后的结果全部发送过去。 ARM的实时控制应用部分实现对DSP图像采集处理部分的实时控制，实现支持Linux平台的硬件架构，实现网口、串口和USB等接口用于数据传输，实现图像的显示和友好的人机界而等等。ARM实时控制应用部分本身不参与图像识别和处理相关的算法实现，而只是配合DSP将图像处理的结果显示出来，并在恰当的时机触发外部控制器实现一定的对外控制功能。 基于ARM+DSP架构的视频监控系统的设计思想与实现原理，本系统分为控制模块和视频处理模块，二者独立开发和调试，通过HPI并行方式连接，提高了软硬件任务的模块化程度，增加了系统的稳定性、可靠性和灵活性，符合嵌入式视频监控的功能要求，可以面对日益复杂的视频应用。本文还介绍了基于AT91RM9200处理器子系统开发板的底层BootLoader程序的开发和对Linux操作系统移植的过程。最后论文在设计并实现的基础上对系统的改进提出了一些新的方法和建议。
上传时间： 2013-06-19
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条码技术是随通信技术，计算机技术的发展应运而生的自动识别技术的一种。根据二进制编码规则对应形成的由对光反映率不同的条、空组成的图形，经光电扫描识读器扫描，将采集的信息经处理器进行处理，从而达到自动识别的目的。条码技术自出现以来，得到了人们的普遍关注，发展十分迅速，已广泛用于交通运输、商业、医疗卫生、制造业、仓储业、邮电业等领域，极大的提高了数据采集和信息处理的速度，提高了工作效率，并为管理的科学化、信息化和现代化作出了贡献。目前常用的是一维条码，但一维条码最大的弱点就是表征的信息量是有限的，需要依赖外部数据库支持，离开这个数据库条码本身就没有意义了。二维条码克服了这一弱点，它是在一维条码基础上形成的高密度、高信息量的条码，可以将大量信息在小区域内编码，它本身就是一个完整的数据文件，是实现证件、卡片等信息存储、携带并可以通过机器自动识读的理想方法。 本课题采用流行的嵌入式技术，采用S3C44BOX作为二维条码PDF417识别器的数据采集终端，该终端内嵌μC/OS-Ⅱ操作系统，将应用分解成多任务，简化了应用系统软件设计；使控制系统的实时性得到了保证，提高了系统的可靠性和稳定性；同时也增强了系统的可扩展性和产品开发的可延续性。 本课题的主要任务是PDF417(Portable Data File)二维条码图像的识别。先由扫描仪或照相机获取二维条码的原始图像，再由PC(Personal Computer)计算机中的图象处理程序对图象数据进行处理，然后在条码中定位单个码字符号的图像，利用算法识别出单个码字符号。本文在条码图像的预处理方面进行了算法改进，取得了较好的成果，能够有效的去掉干扰噪声和图像定位。通过实验结果表明：本课题研究的二维条码识别系统是比较令人满意的。
上传时间： 2013-08-01
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传统的基于PC机的图像处理系统，体积庞大，不具有便携性，而限制了其在移动通信、便携设备等领域的应用。开发低功耗、小型化、便携性的嵌入式图像处理系统具有现实的意义和广泛的应用用前景。本文对系统进行功能分析和总体设计，选取LPC2104作为核心单元，介绍了ARM的嵌入式硬件平台的设计与实现，包括系统基本模块的硬件设计和开发过程，具体有电源电路和时钟电路、存储电路、USB摄像头接口电路和LCD电路等，完成了Linux操作系统内核的定制和交叉编译、BootLoader、驱动程序的开发，对图像进行灰度化和均衡化等预处理，得到比较清晰的图像。最后总结了本课题研究所取得的成果及其不足之处，对研究进行了总结和展望。
上传时间： 2013-07-20
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嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究；嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号：04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号：0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面： 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。
上传时间： 2013-05-18
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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： 2013-07-28
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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： 2013-04-24
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随着 EDA 技术及微电子技术的飞速发展，现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称 FPGA)的性能有了大幅度的提高，FPGA的设计水平也达到了一个新的高度。基于FPGA的嵌入式系统设计为现代电子产品设计带来了更大的灵活性，以Nios Ⅱ软核处理器为核心的SOPC(System on Programmable Chip)系统便是把嵌入式系统应用在FPGA上的典型例子，本文设计的指纹识别模块就是基于FPGA的Nios Ⅱ处理器为核心的SOPC设计。通过IP核技术和灵活的软硬件编程，实现Nios Ⅱ对FPGA外围器件的控制，并对指纹处理算法进行了改进，研究了指纹识别算法到Nios Ⅱ系统的移植。 本文首先阐述了指纹识别模块的SOPC设计方案，然后是对模块的详细设计。在硬件方面，完成了指纹识别模块的 FPGA 硬件设计，包括 FPGA 内部的Nios Ⅱ系统硬件设计和 FPGA 外围电路设计。前者利用 SOPC Builder将Nios Ⅱ处理器、指纹读取接口 UART、键盘与LCD显示接口、FLASH接口、SDRAM控制器构建成NiosⅡ硬件系统，后者是电源和时钟电路、SDRAM存储器电路、FLASH存储器电路、LCD显示电路、指纹传感器电路、FPGA 配置电路这些纯实物硬件设计，给出了设计方法和电路连接图。 在软件方面，包括下面两个内容： 完成 FPGA 外围器件程序设计，实现对外围器件的操作。 深入的研究了指纹识别算法。对指纹图像识别算法中的指纹图像滤波和匹配算法进行了分析，提出了指纹图像增强改进算法和匹配改进算法，通过试验，改进后的指纹图像滤波算法取得了较好的指纹图像增强效果。改进后的匹配算法速度较快，误识率较低。最后研究了指纹识别算法如何在FPGA中的Nios Ⅱ系统的实现。
上传时间： 2013-06-12
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指纹识别作为生物特征识别的一种，在身份识别上有着其他手段不可比拟的优越性：人的指纹具有唯一性和稳定性；随着指纹传感器性能的提高和价格的降低．指纹的采集相对容易；指纹识别算法已经比较成熟
上传时间： 2013-07-28
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