随着红外探测技术和超大规模专用集成电路的发展，实时红外成像系统得到了越来越广泛的应用。如何针对红外图像的特性对红外图像进行实时处理，得到能真实反映探测场景、适合观察分析的红外图像是目前红外成像技术的研究热点。针对红外图像在被采集后立即进行预处理，简化后级数字信号处理单元的繁重任务，在红外成像技术中具有重要意义。本论文主要工作如下： (1)对红外成像的原理、红外图像的形成过程、红外图像的特征以及红外图像与可见光图像的区别进行了阐述。 (2)简要介绍了频域中图像的增强算法，以及图像的灰度变换原理。 (3)通过对时域中各种算法的分析对比，以及时域处理与频域处理的对比，选择数种适合红外图像预处理的算法进行硬件实现，然后再根据硬件实现的难易程度和算法对硬件资源的占用率，以及最终对图像的处理效果，选择一种最佳的平滑和锐化方法。 (4)针对FPGA的特点，采用了模块化结构设计，方便构成并行运算，充分体现了实时处理的要求。 (5)分析了红外图像灰度变换的硬件构成，实现了对红外图像的直方图统计。 (6)阐述了I2C总线标准，使用I2C总线对SAA7115视频图像处理芯片的控制，对模拟的红外图像采集、量化成数字图像信号；由于采用SDRAM进行数据的存储，所以针对数据的存储及读取方式设计了SDRAM存储器的控制器，将量化后的数据存储到SDRAM存储器。 (7)详细阐述了图像频域处理的硬件实现方法，并特别说明了DFT的FPGA硬件构成方法及这种方法与DSP处理器构成方法的区别。然后针对整个系统的时序构成及时序要求，采用了PLL核构成了系统的时序部分，并对系统进行了优化，以提高运行速度及减少资源占用率。
上传时间： 2013-07-12
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基于彩色路径识别的视觉导航方法是当前自动导航小车领域的研究热点和方向。视觉导航是指根据地面路径和被控对象之间的位置偏差控制其运行的方向，因此，地面彩色路径图像的摄取及其识别处理就成为视觉导航系统中的基础和关键。在当前的视觉导航系统设计中，图像处理的硬件平台都是基于通用微处理器，嵌入式微处理器或者DSP进行设计的。这些处理器一个共同的特点就是数据串行处理，而图像处理过程涉及大量的并行处理操作，因此传统的串行处理方式满足不了图像处理的实时性要求。 鉴于微处理器这方面的不足，作者提出一种使用FPGA实现图像识别的并行处理方案，并据此设计一个智能图像传感器。该传感器采用先进的FPGA技术，将图像采集及其显示，路径的识别处理以及通信控制等模块集成在一个芯片上，形成一个片上系统(SOC)。其主要功能是对所采集的彩色路径图像进行识别处理，获得彩色路径的坐标及其方向角，并将处理结果发送给上位机，为自动导航提供控制依据。 本文将彩色路径的识别处理过程划分为三个阶段，第一阶段为颜色聚类识别，以获得二值路径图像，第二阶段为数学形态学运算，用于对第一阶段中获得的二值图像进行去斑处理，第三阶段为路径中心线的定位及其方向角的测量。图像传感器与上位机的通信采用异步串行方式，由于上位机需要控制该传感器执行多种任务，作者定义一种基于异步串行通信的应用层协议，用于上位机对传感器的控制。在图像的显示中，为了弥补图像采集的速率和VGA显示速率的不匹配，作者提出一种基于单端口存储器的图像帧缓冲机制，通过VGA接口将采集的图像实时地显示出来。 根据上述思想，作者完成了系统的硬件电路设计，并对整个系统进行了现场调试。调试结果表明，传感器系统的各个模块都能正常工作，FPGA中的数字逻辑电路能够实时地将路径从图像中准确地识别出来，.充分体现了FPGA对路径图像的高速处理优势，达到了设计预期目标，在一定程度上丰富了路径图像识别处理的技术和方法。
上传时间： 2013-04-24
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随着科学技术的不断发展，视频图像处理的应用越来越广泛，各种图像处理算法日趋成熟，相关的硬件技术更是不断推陈出新。现代大规模集成电路VLSI技术的迅猛发展为视频图像处理技术提供了硬件基础。其中，现场可编程门阵列FPGA用于嵌入式视频图像处理有其独特优势。FPGA高性能、高集成度、低功耗的特点不仅使其具备高速CPU的性能，而且其可编程性使得设计者可以方便的通过对逻辑结构的修改和配置，完成对系统的升级。 本文根据FPGA的并行处理特点，以及其在实时图像处理方面的优势，进行了基于FPGA的全景图像处理系统的设计。在设计过程中，广泛查阅了相关资料，通过分析系统的功能，进行具体器件的选型，最后确定红色飓风Ⅱ代开发板及其扩展板作为本系统的硬件开发平台。然后通过编写相应的驱动程序(I2C总线控制器、SDRAM控制器)，应用程序(视频数据接收与存储逻辑模块)，实现系统图像采集、存储的功能。本文的所有逻辑模块均采用Verilog HDL语言进行描述设计。 本文最后对系统进行了调试。经实验验证，系统达到了图像实时采集、存储的功能，能进行正确可靠的工作。该系统为后续的图像处理打下了坚实的基础，同时整个系统的逻辑模块资源消耗只占FPGA(EP1C12)的百分之几，剩余资源还可以来用作一些硬件算法。
上传时间： 2013-07-02
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随着计算机科学和视频技术的广泛发展,数字图像采集在电子通信与信息处理领域得到了广泛的应用,例如广播电视的数字化、网络视频、监视监控系统等. 视频图像采集卡作为计算机视频应用的前端设备,承担着模拟视频信号向数字视频信号转换的任务,在多媒体时代占据着重要的位置.设计一种功能灵活,使用方便,便于嵌入到系统中的视频信号采集电路具有重要的实用意义. 本文首先介绍数字图像采集系统的发展现状和前景,提出了本次设计的目标: 完成基于PCI总线的高分辨率图像采集卡设计.然后简单介绍了本次设计用到的基本理论:数据采集理论,特别说明了采样和量化的定义与区别,以及量化的几种方式和量化与AD技术之间的关系. 图像采集系统的基本构成,是以数字信号处理器为核心,控制外围的A/D、D/A转换器和外围存储器.本文对比了当下流行的DSP芯片和IFPGA芯片作为数字处理核心的优缺点,并根据系统实际需要,选用FPGA作为数字信号处理器.然后列举了几款常用A/D视频芯片,还介绍了SDRAM控制的基本流程,最后提出了系统的整体设计方案. 图像采集卡的硬件设计分为A/D前端模拟通道设计和FPGA数字信号传输及外围电路设计.本文重点介绍了A/D芯片外围电路连接和使用方法,对PCI总线和它的控制电路也做了详细阐述.对图像采集卡的PCB布局布线也有详细说明. 图像采集卡FPGA内部程序构成也是本文的一个重点.本次的程序设计主要分为数据采集模块,即与A/D接口模块,数据暂存模块,即SDRAM读写控制模块,数据处理模块和数据传输模块,即PCI控制模块.重点在于对的SDRAM的连续读写控制和各个模块间的协调工作.说明了.A/D采集数据从接收到存储详细过程,以及对SDRAM读写状态机和PCI总线的操控. 最后介绍了硬件调试和FPGA程序验证结果.详细说明了以Modelsim为平台的前端功能仿真和后端时序仿真,以及以SignalTapⅡ为平台,程序下载到FPGA中进行的实时验证.结果表明整个图像采集系统基本达到了系统设计中所给出的性能指标,证明了整个系统设计的正确性和合理性.
上传时间： 2013-04-24
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光斑质心检测系统是APT精跟踪伺服系统的关键技术之一，目前的光斑检测系统大多是基于PC机的，存在着高速实时性、稳定性问题。在总结各种检测算法的基础上，本文提出了基于FPGA的图像处理算法，实现了激光光斑中心的高速实时检测。 文中主要采用3×3窗口模块和自适应阈值模块，先对CCD输入数据进行处理，判断光斑的范围，然后再运用光斑的质心算法对光斑所占的像元进行运算，得出光斑位置的脱靶量，最后用VGA格式将图像显示在LCD上。本文达到了的3000帧/s的脱靶量帧速，精度为2urad的技术指标，实现了高速率、高精度的精跟踪要求。
上传时间： 2013-04-24
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图像采集是数字化图像处理的第一步，开发图像采集平台是视觉系统开发的基础。视觉检测的速度是视觉检测要解决的关键技术之一，也是专用图像处理系统设计所要完成的首要目标
标签： 高速图像采集
上传时间： 2013-04-24
上传用户：waitingfy
随着红外焦平面阵列的不断发展，红外技术的应用范围将越来越广泛。焦平面面阵探测器的一个最大的缺点是固有的非均匀性。本文首先介绍了红外热成像技术的发展，讨论了红外焦平面阵列的基本原理和工作方式，分析了红外非均匀性产生的原因。其次研究了几种主要的非均匀校正方法以及焦平面阵列元的盲元检测和补偿的方法，对红外图像处理技术做了研究。 本文研究的探测器是法国ULIS公司的320×240非制冷微测辐射热计焦平面阵列探测器。主要研究对其输出信号进行非均匀性校正和图像增强。最后针对这一课题编写了基于FPGA的两点校正、两点加一点校正、全局非均匀校正算法和红外图像直方图均衡化增强程序，并对三种校正方法做了比较。
上传时间： 2013-08-03
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在图像处理及检测系统中，实时性要求往往影响着系统处理速度的性能。本文在分析研究视频检测技术及方法的基础上，应用嵌入式系统设计和图像处理技术，以交通信息视频检测系统为研究背景，展开了基于FPGA视频图像检测技术的研究与应用，通过系统仿真验证了基于FPGA架构的图像并行处理和检测系统具有较高的实时处理能力，能够准确并稳定地检测出运动目标的信息。可见FPGA对提高视频检测及处理的实时性是一个较好的选择。 本文主要研究的内容有： 1．分析研究了视频图像检测技术，针对传统基于PC构架和DSP处理器的视频检测系统的弊端，并从可靠性、稳定性、实时性和开发成本等因素考虑，提出了以FPGA芯片作为中央处理器的嵌入式并行数据处理系统的设计方案。 2．应用模块化的硬件设计方法，构建了新一代嵌入式视频检测系统的硬件平台。该系统由异步FIFO模块、图像空间转换模块、SRAM帧存控制模块、图像预处理模块和图像检测模块等组成，较好地解决了图像采样存储、处理和传输的问题，并为以后系统功能的扩展奠定了良好的基础。 3．在深入研究了线性与非线性滤波几种图像处理算法，分析比较了各自的优缺点的基础上，本文提出一种适合于FPGA的快速图像中值滤波算法，并给出该算法的硬件实现结构图，应用VHDL硬件描述语言编程、实现，仿真结果表明，快速中值滤波算法的处理速度较传统算法提高了50％，更有效地降低了系统资源占用率和提高了系统运算速度，增强了检测系统的实时性能。 4．研究了基于视频的交通车流量检测算法，重点讨论背景差分法，图像二值化以及利用直方图分析方法确定二值化的阈值，并对图像进行了直方图均衡处理，提高图像检测精度。并结合嵌入式系统处理技术，在FPGA系统上研究设计了这些算法的硬件实现结构，用VHDL语言实现，并对各个模块及相应算法做出了功能仿真和性能分析。 5．系统仿真与验证是整个FPGA设计流程中最重要的步骤，针对现有仿真工具用手动设置输入波形工作量大等弊病，本文提出了一种VHDL测试基准(TestBench)方法解决系统输入源仿真问题，用TEXTIO程序包设计了MATLAB与FPGA仿真软件的接口，很好地解决了仿真测试中因测试向量庞大而难以手动输入的问题。并将系统的仿真结果数据在MATLAB上还原为图像，方便了系统测试结果的分析与调试。系统测试的结果表明，运动目标的检测基本符合要求，可以排除行走路人等移动物体(除车辆外)的噪声干扰，有效地检测出正确的目标。 本文主要研究了基于FPGA片上系统的图像处理及检测技术，针对FPGA技术的特点对某些算法提出了改进，并在MATLAB、QuartusⅡ和ModelSim软件开发平台上仿真实现，仿真结果达到预期目标。本文的研究对智能化交通监控系统的车流量检测做了有益探索，对其他场合的图像高速处理及检测也具有一定的参考价值。
上传时间： 2013-07-13
上传用户：woshiayin
随着数字技术的高速发展，越来越多的针对数字视频压缩、传送、显示等的设备涌入市场。要从这些良莠不齐的产品中挑选出令人满意的商品，一套良好的数字视频测试设备就必不可少。然而，现阶段大多数数字视频信号源都存在不同的缺点，如测试图像种类太少、没有动态测试源、缺乏专用测试信号等。为有效克服这些缺陷，作者设计并开发了一套基于FPGA的数字视频信号发生器。整个系统包括硬件平台和图像格式转换软件两大部分。硬件平台本身即为独立的信号发生器，可以生成多种测试图像。配备了图像格式转换软件，就可以实现硬件平台从PC机接收各种静态测试图像、动态测试序列，不断更新测试图像库。整个系统具有良好的硬件体系结构、便捷的输入接口，稳定的信号输出，同时操作灵活、方便，易于升级更新。 在系统的开发过程中，使用了多种硬件、软件开发工具，如PROTEL DXP、ISE、MODEL SIM、MATLAB、C＃．NET等。由于软硬件调试均由同一人完成，因此整个系统具备良好的统一性和兼容性。 另外，作者还研究并设计了一种针对H.264编解码器压缩损伤的测试信号。评估一个编码器的性能可采用主观评价或客观评价两种方法。其中主观评价最为直接、有效。本文在依托主观评价方法的基础上，结合客观参数的指导性，研究并设计一种通过人眼就可以方便的观测到实际存在的压缩损伤的测试信号，以达到直接对编解码器性能进行比较的目的。
上传时间： 2013-07-19
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本文以“机车车辆轮对动态检测装置”为研究背景，以改进提升装置性能为目标，研究在Altera公司的FPGA(Field Programmable Gate Array)芯片Cyclone上实现图像采集控制、图像处理算法、JPEG(Joint Photographic Expert Group)压缩编码标准的基本系统。本文使用硬件描述语言Verilog，以RedLogic的RVDK开发板作为硬件平台，在开发工具OUARTUS2 6.0和MODELSIM SE 6.1B环境中完成软核的设计与仿真验证。 数据采集部分完成的功能是将由模拟摄像机拍摄到的图像信号进行数字化，然后从数据流中提取有效数据，加以适当裁剪，最后将奇偶场图像数据合并成帧，存储到存储器中。数字化及码流产生的功能由SAA7113芯片完成，由FPGA对SAA7113芯片初始化设置、控制，并对数字化后的数据进行操作。 图像处理算法部分考虑到实时性与算法复杂度等因素，从装置的图像处理流程中有选择性地实现了直方图均衡化、中值滤波与边缘检测三种图像处理算法。 压缩编码部分依据JPEG标准基本系统顺序编码模式，在FPGA上实现了DCT(Discrete Cosine Transform)变换、量化、Zig-Zag扫描、直流系数DPCM(Differential Pulse Code Modulation)编码、交流系数RLC(Run Length code)编码、霍夫曼编码等主要步骤，最后用实际的图像数据块对系统进行了验证。
上传时间： 2013-04-24
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