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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随着电子技术和计算机技术的飞速发展,视频图像处理技术近年来得到极大的重视和长足的发展,其应用范围主要包括数字广播、消费类电子、视频监控、医学成像及文档影像处理等领域。当前视频图像处理主要问题是当处理的数据量很大时,处理速度慢,执行效率低。而且视频算法的软件和硬件仿真和验证的灵活性低。 本论文首先根据视频信号的处理过程和典型视频图像处理系统的构成提出了基于FPGA的视频图像处理系统总体框图;其次选择视频转换芯片SAA7113,完成视频图像采集模块的设计,主要分三步完成:1)配置视频转换芯片的工作模式,完成视频转化芯片SAA7113的初始化:2)通过分析输出数据流的格式标准,来识别奇偶场信号、场消隐信号和有效行数据的开始和结束信号三种控制信号,并根据控制信号,用Verilog硬件描述语言编程实现图像数据的采集;3)分析SRAM的读写控制时序,采用两块SRAM完成图像数据的存储。然后编写软件测试文件,在ISE Simulator仿真环境进行程序测试与运行,并分析仿真结果,验证了数据采集和存储的正确性;最后,对常用视频图像算法的MATLAB仿真,选择适当的算子,采用工具MATLAB、System Generator for DSP和ISE,利用模块构建方式,搭建视频算法平台,实现图像平滑滤波、锐化滤波算法,在Simulink中仿真并自动生成硬件描述语言和网表,对资源的消耗做简要分析。 本论文的创新点是采用新的开发环境System Generator for DSP实现视频图像算法。这种开发视频图像算法的方式灵活性强、设计周期短、验证方便、是视频图像处理发展的必然趋势。
上传时间: 2013-05-20
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近年来微光、红外、X光图像传感器在军事、科研、工农业生产、医疗卫生等领域的应用越来越为广泛,但由于这些成像器件自身的物理缺陷,视觉效果很不理想,往往需要对图像进行适当的处理,以得到适合人眼观察或机器识别的图像。因此,市场急需大量高效的实时图像处理器能够在传感器后端对这类图像进行处理。而FPGA的出现,恰恰解决了这个问题。 近十年来,随着FPGA(现场可编程门阵列)技术的突飞猛进,FPGA也逐渐进入数字信号处理领域,尤其在实时图像处理方面。Xilinx的研究表明,在2000年主要用于DSP应用的FPGA的发货量,增长了50%;而常规的DSP大约增长了40%。由于FPGA可无比拟的并行处理能力,使得FPGA在图像处理领域的应用持续上升,国内外,越来越多的实时图像处理应用都转向了FPGA平台。与PDSP相比,FPGA将在未来统治更多前端(如传感器)应用,而PDSP将会侧重于复杂算法的应用领域。可以说,FPGA是数字信号处理的一次重大变革。 算法是图像处理应用的灵魂,是硬件得以发挥其强大功能的根本。”共轭变换”图像处理方法是一种新型的图像处理算法,由郑智捷博士上个世纪90年代初提出。这种算法使用基元形状(meta-shape)技术,而这种技术的特征正好具备几何与拓扑的双重特性,使得大量不同的基于形态的灰度图像处理滤波器可用这种方法实现。该种算法在空域进行图像处理,无需进行大量复杂的算术运算,算法简单、快速、高效,易于硬件实现。通过十多年来的实验与实践证明,在微光图像,红外图像,X光图像处理领域,”共轭变换”图像处理方法确实有其独特的优异性能。本篇论文就针对”共轭变换”图像处理方法在微光图像处理领域的应用,就如何在FPGA上实现”共轭变换”图像处理方法展开研究。首先在Matlab环境下,对常用的图像增强算法和”共轭变换”图像处理方法进行了比较,并且在设计制作“FPGA视频处理开发平台”的基础上,用VHDL实现了”共轭变换”图像处理方法的基本内核并进行了算法的硬件实现与效果验证。此外,本文还详细地讨论了视频流的采集及其编码解码问题以及I2C总线的FPGA实现。
上传时间: 2013-04-24
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数字超声诊断设备在临床诊断中应用十分广泛,研制全数字化的医疗仪器已成为趋势。尽管很多超声成像仪器设计制造中使用了数字化技术,但是我们可以说现代VLSI 和EDA 技术在其中并没有得到充分有效的应用。随着现代电子信息技术的发展,PLD 在很多与B 型超声成像或多普勒超声成像有关的领域都得到了较好的应用,例如数字通信和相控雷达领域。 在研究现代超声成像原理的基础上,我们首先介绍了常见的数字超声成像仪器的基本结构和模块功能,同时也介绍了现代FPGA 和EDA 技术。随后我们详细分析讨论了B 超中,全数字化波束合成器的关键技术和实现手段。我们设计实现了片内高速异步FIFO 以降低采样率,仿真结果表明资源使用合理且访问时间很小。正交检波方法既能给出灰度超声成像所需要的回波的幅值信息,也能给出多普勒超声成像所需要的回波的相移信息。我们设计实现了基于直接数字频率合成原理的数控振荡器,能够给出一对幅值和相位较平衡的正交信号,且在FPGA 片内实现方案简单廉价。数控振荡器输出波形的频率可动态控制且精度较高,对于随着超声在人体组织深度上的穿透衰减,导致回波中心频率下移的声学物理现象,可视作将回波接收机的中心频率同步动态变化进行补偿。 还设计实现了B 型数字超声诊断仪前端发射波束聚焦和扫描控制子系统。在单片FPGA 芯片内部设计实现了聚焦延时、脉宽和重复频率可动态控制的发射驱动脉冲产生器、线扫控制、探头激励控制、功能码存储等功能模块,功能仿真和时序分析结果表明该子系统为设计实现高速度、高精度、高集成度的全数字化超声诊断设备打下了良好的基础,将加快其研发和制造进程,为生物医学电子、医疗设备和超声诊断等方面带来新思路。
上传时间: 2013-06-18
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随着电子技术的不断发展,各种智能核仪器逐步走向自动化、智能化、数字化和便携式的方向发展。针对传统的多道脉冲幅度分析器体积大,人机交互不友好,不方便现场分析等的缺陷[5]。新型的高速、集成度高、界面友好的多道脉冲幅度分析器的陆续出现填补了这一缺点。 随着电子技术的发展,以ARM为核的处理器技术的应用领域不断扩大,相比较单片机而言,它的主频高、运算速度快,可以满足多道脉冲幅度分析器的苛刻的时间上的要求。而且ARM处理器功耗小,适合于功耗要求比较苛刻的地方,这些方面的特点正好满足了便携式多道脉冲幅度分析器野外勘察的要求。同时,由于以ARM为核的处理器具有丰富的外设资源,这样就简化了外设电路及芯片的使用,降低了功耗并增强了产品的信赖性。另外,ARM芯片可以方便的移植操作系统,为多道脉冲幅度分析器多任务的管理和并行的处理,甚至硬实时功能的实现提供了前提。而且在ARM平台使用嵌入式linux操作系统使多道脉冲幅度分析器的软件易于升级。 智能化和小型化是多道脉冲幅度分析器的发展趋势。智能化要求系统的自动化程度高、操作简便、容错性好。智能化除了需要控制软件外,还需要软件命令的执行者即硬件控制电路来实现相应的控制逻辑,两者的结合才能真正的实现智能化。小型化要求系统的体积小、功耗小、便于携带;小型化除了要求采用微功耗的器件,还要求电路板的尺寸尽量的小且所用元件尽量的少,但小型化的同时必须保持系统的智能化,即不能减少智能化所要求的复杂的逻辑和时序的控制功能。为此采用高集成度的ARM芯片实现控制电路能满意地同时满足智能化和小型化的要求。在研制的多道脉冲幅度分析器中,几乎所有的控制都可以用控制芯片来实现,如阈值设定、自动稳谱以及多道数据采集,在节省了元件的数目和电路板的尺寸的同时仍能保持系统的智能化程度。 Linux内核精简而高效,可修改性强,支持多种体系结构的处理器等,使得它是一个非常适合于嵌入式开发和应用的操作系统。嵌入式Linux可以运行的硬件平台十分广泛,从x86、MIPS、POWERPC到ARM,以及其他许多硬件体系结构。目前在世界范围内,ARM体系结构的SOC逐渐占领32位嵌入式微处理器市场,ARM处理器及技术的应用几乎已经深入到各个领域,例如:工业控制,无线通讯,网络,消费类电子,成像等。 本课题采用三星公司生产的ARM(Advanced RISC Machines,先进精简指令集机器)芯片S3C2410A设计并研制了一种便携式的核数据采集系统设计方案。利用ARM芯片丰富的外设资源对传统的多道脉冲幅度分析器进行改进和简化。系统由前端探测器系统,以及由线性脉冲放大器、甄别电路、控制电路、采样保持电路组成的前置电路,中央处理器模块,显示模块,用户交互模块,存储模块,网络传输模块等多个模块组成。本设计基于ARM9芯片S3C2410,并在此平台上移植了嵌入式linux操作系统来进行任务的调度和处理等。 电路板核心板部分设计采用6层PCB板结构,这样增加了系统可靠性,提高了电磁兼容的稳定性。数据采集系统是多道脉冲幅度分析器的核心,A/D转换直接使用了S3C2410内置的ADC(Analog to Digital Converter,模数转换器),在2.5 MHz的转换时钟下最大转换速度500 KSPS(Kilo-Samples per second,千采样点每秒),满足了系统最低转换时间≤5 μs的要求,并且控制简单,简化了外部接口电路。由于SD(Secure Digital Card,安全数码卡)卡存储容量大、携带方便、成本低等优点,所以设计中采用其作为外部的数据存储设备,其驱动部分采用SD卡软件包,为开发带来了方便。本设计采用640*480的6.4寸LCD(Liquid Crystal Display,液晶显示)屏作为人机交互的显示部分,并且通过Qt/Embedded为系统提供图形用户界面的应用框架和窗口系统。其中包括了波形显示部分和用户菜单设置部分,这样方便了用户操作。系统的数据存取方面是基于SQLite嵌入式小型数据库而进行的。为了方便数据向上位机的传输,系统设计中采用XML(Extensible Markup Language,可扩展标记语言)格式来组织传输的数据,通过基于TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)协议的Linux下Socket套接字编程,来进行与上位机或PC(Personal Computer,个人计算机或桌面机)等的连接和数据传输。
上传时间: 2013-04-24
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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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随着电子技术和计算机技术的飞速发展,视频图像处理技术近年来得到极大的重视和长足的发展,其应用范围主要包括数字广播、消费类电子、视频监控、医学成像及文档影像处理等领域。当前视频图像处理主要问题是当处理的数据量很大时,处理速度慢,执行效率低。而且视频算法的软件和硬件仿真和验证的灵活性低。 本论文首先根据视频信号的处理过程和典型视频图像处理系统的构成提出了基于FPGA的视频图像处理系统总体框图;其次选择视频转换芯片SAA7113,完成视频图像采集模块的设计,主要分三步完成:1)配置视频转换芯片的工作模式,完成视频转化芯片SAA7113的初始化:2)通过分析输出数据流的格式标准,来识别奇偶场信号、场消隐信号和有效行数据的开始和结束信号三种控制信号,并根据控制信号,用Verilog硬件描述语言编程实现图像数据的采集;3)分析SRAM的读写控制时序,采用两块SRAM完成图像数据的存储。然后编写软件测试文件,在ISE Simulator仿真环境进行程序测试与运行,并分析仿真结果,验证了数据采集和存储的正确性;最后,对常用视频图像算法的MATLAB仿真,选择适当的算子,采用工具MATLAB、System Generator for DSP和ISE,利用模块构建方式,搭建视频算法平台,实现图像平滑滤波、锐化滤波算法,在Simulink中仿真并自动生成硬件描述语言和网表,对资源的消耗做简要分析。 本论文的创新点是采用新的开发环境System Generator for DSP实现视频图像算法。这种开发视频图像算法的方式灵活性强、设计周期短、验证方便、是视频图像处理发展的必然趋势。
上传时间: 2013-07-28
上传用户:lingzhichao
数字超声诊断设备在临床诊断中应用十分广泛,研制全数字化的医疗仪器已成为趋势。尽管很多超声成像仪器设计制造中使用了数字化技术,但是我们可以说现代VLSI 和EDA 技术在其中并没有得到充分有效的应用。随着现代电子信息技术的发展,PLD 在很多与B 型超声成像或多普勒超声成像有关的领域都得到了较好的应用,例如数字通信和相控雷达领域。 在研究现代超声成像原理的基础上,我们首先介绍了常见的数字超声成像仪器的基本结构和模块功能,同时也介绍了现代FPGA 和EDA 技术。随后我们详细分析讨论了B 超中,全数字化波束合成器的关键技术和实现手段。我们设计实现了片内高速异步FIFO 以降低采样率,仿真结果表明资源使用合理且访问时间很小。正交检波方法既能给出灰度超声成像所需要的回波的幅值信息,也能给出多普勒超声成像所需要的回波的相移信息。我们设计实现了基于直接数字频率合成原理的数控振荡器,能够给出一对幅值和相位较平衡的正交信号,且在FPGA 片内实现方案简单廉价。数控振荡器输出波形的频率可动态控制且精度较高,对于随着超声在人体组织深度上的穿透衰减,导致回波中心频率下移的声学物理现象,可视作将回波接收机的中心频率同步动态变化进行补偿。 还设计实现了B 型数字超声诊断仪前端发射波束聚焦和扫描控制子系统。在单片FPGA 芯片内部设计实现了聚焦延时、脉宽和重复频率可动态控制的发射驱动脉冲产生器、线扫控制、探头激励控制、功能码存储等功能模块,功能仿真和时序分析结果表明该子系统为设计实现高速度、高精度、高集成度的全数字化超声诊断设备打下了良好的基础,将加快其研发和制造进程,为生物医学电子、医疗设备和超声诊断等方面带来新思路。
上传时间: 2013-05-30
上传用户:tonyshao
论文研究了基于Bayer格式的CCD原始图像的颜色插值算法,并将设计的改进算法应用到以FPGA为核心的图像采集前端。出于对成本和体积的考虑,一般的数字图像采集系统采用单片CCD或CMOS图像传感器,然后在感光表面覆盖一层颜色滤波阵列(CFA),经过CFA后每个像素点只能获得物理三基色(红、绿、蓝)其中一种分量,形成马赛克图像。为了获得全彩色图像,就要利用周围像素点的值近似地计算出被滤掉的颜色分量,称这个过程为颜色插值。由于当前对图像采集系统的实时性要求越来越高,业内已经开始广泛采用FPGA来进行图像处理,充分发挥硬件并行运算的速度优势,以求在处理速度和成像质量两方面均达到满意的效果。。主要的工作内容如下: 本文首先介绍了彩色滤波阵列、图像色彩恢复和插值算法的概念,然后分析和研究了当下常用的颜色插值算法,如双线性插值算法、加权系数法等等,指出了各个算法的特点和不足;接下来针对硬件系统并行运算的特性和实时性处理的要求,结合其中两种算法的思路设计了适用于硬件的改进算法,该算法主要引入了方向标志位的概念以及平滑的边界仲裁法则来检测边界,借鉴利用梯度的三角函数关系来判断边界方向,通过简化且适用于硬件的方法计算加权系数,从而选择合适的方向进行插值。 在介绍了FPGA用于图像处理的优势后,针对FPGA的特点采用模块化结构设计,详细阐述了本文算法的软件实现过程及所使用到的关键技术;文章设计了一个以FPGA为核心的前端图像采集平台,并将改进插值算法应用到整个系统当中。详细分析了采集前端的硬件需求,讨论了核心芯片的选型和硬件平台设计中的注意事项,完成了印制电路板的制作。 文章通过MATLAB仿真得到了量化的性能评估数据,并选取几种算法在硬件平台上运行,得到了实验图片。最后结合图片的视觉效果和仿真数据对几种不同算法的效果进行了评估和比较,证明改进的算法对图像质量有所增强,取得了良好的效果。
上传时间: 2013-06-11
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触摸屏主要有八种不同的技术-电阻式、表面电容式、投射电容式、表面声波式、红外式、弯曲波式、有源数字转换器式和光学成像式。
上传时间: 2013-05-25
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