图像处理技术是信息科学中近几十年来发展最为迅速的学科之一。目前，数字图像处理技术被广泛应用于航空航体、通信、医学及工业生产领域中。图像处理系统的硬件实现一般来讲有三种方式：专用的图像处理器件主要有专用集成芯片(Application SpecificIntegrated Circuit)、数字信号处理器(Digital Signal Process)和现场可编程门阵列(FieldProgrammable GateArray)以及相关电路组成。它们可以实时高速完成各种图像处理算法。图像处理中，低层的图像预处理的数据量很大，要求处理速度快，但运算结果相对比较简单。相对于其他两种系统，基于FPGA的图像处理系统非常合适用于图像的预处理。 本文设计了一种基于FPGA的图像处理系统。它的主要功能有：对摄像头送来的视频数据进行采集，并把它数字化；实现中值滤波和边缘检测这两种图像增强算法；将数字视频信号转换为模拟信号。 图像处理系统由主处理器单元、图像编码单元和图像解码单元三部分组成。FPGA作为整个系统的核心器件，不仅要模拟出12C总线协议，完成视频解码芯片和编码芯片的初始化；还要对视频流同步信号提取，实现图像采集控制，并将图像信号存储在SRAM中；图像增强算法也是在FPGA中实现。采用PHILIPS公司的专用视频解码芯片SAA7111A将模拟视频转化数字视频；视频编码芯片SAA7121完成数字视频到模拟视频的转化。
上传时间： 2013-07-19
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视频监控一直是人们关注的应用技术热点之一，它以其直观、方便、信息内容丰富而被广泛用于在电视台、银行、商场等场合。在视频图像监控系统中，经常需要对多路视频信号进行实时监控，如果每一路视频信号都占用一个监视器屏幕，则会大大增加系统成本。视频图像画面分割器主要功能是完成多路视频信号合成一路在监视器显示，是视频监控系统的核心部分。 传统的基于分立数字逻辑电路甚至DSP芯片设计的画面分割器的体积较大且成本较高。为此，本文介绍了一种基于FPGA技术的视频图像画面分割器的设计与实现。 本文对视频图像画面分割技术进行了分析，完成了基于ITU-RBT.656视频数据格式的画面分割方法设计；系统采用Xilinx公司的FPGA作为核心控制器，设计了视频图像画面分割器的硬件电路，该电路在FPGA中，将数字电路集成在一起，电路结构简洁，具有较好的稳定性和灵活性；在硬件电路平台基础上，以四路视频图像分割为例，完成了I2C总线接口模块，异步FIFO模块，有效视频图像数据提取模块，图像存储控制模块和图像合成模块的设计，首先，由摄像头采集四路模拟视频信号，经视频解码芯片转换为数字视频图像信号后送入异步FIFO缓冲。然后，根据画面分割需要进行视频图像数据抽取，并将抽取的视频图像数据按照一定的规则存储到图像存储器。最后，按照数字视频图像的数据格式，将四路视频图像合成一路编码输出，实现了四路视频图像分割的功能。从而验证了电路设计和分割方法的正确性。 本文通过由FPGA实现多路视频图像的采集、存储和合成等逻辑控制功能，I2C总线对两片视频解码器进行动态配置等方法，实现四路视频图像的轮流采集、存储和图像的合成，提高了系统集成度，并可根据系统需要修改设计和进一步扩展功能，同时提高了系统的灵活性。
上传时间： 2013-04-24
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基于FPGA的智能小车系统就是本地计算机通过接入Internet小车实现对远端工作现场、危险工作地段等特殊环境进行监视和控制的系统。智能小车是智能行走机器人的一种，这种智能小车可以适应不同环境，不受温度、湿度、空间、磁场辐射、重力等条件的影响，可以在人类无法进入或生存的环境中完成人类无法完成的探测任务。适用于国防及民用多个领域。整个系统以遥控小车装置为基础，通过配置在上面的摄像头实现图像的采集及对行车道的检测，通过配置的红外测温仪探测环境和目标的温度，具有一定的智能性。其明显的优点是可以通过网络远程控制小车运行及采集现场的温度、图像等相关信息，完成人类在特定条件下无法完成的工作。对人类的科学研究、探索未知领域、远程监控等有着重要的意义。 论文在深入研究SOPC和嵌入式操作系统的基础上，提出了基于FPGA的智能小车远程监控方案。采用FPGA来实现，可以充分利用现有的IP核，功能扩展容易，设计开发成本低，上市时间快，修改方便，甚至可以远程重构系统。与单片机相比，集成度高，可靠性好，调试和维护方便。 论文主要内容包括以下几个部分：在对智能小车功能分析的基础上，设计了硬件系统，并在FPGA上构建了基于Nios Ⅱ的嵌入式系统，配置了SPI、串行口和以太网接口模块和驱动程序，以及各种存储器。移植了μClinux操作系统，配置嵌入式Web服务器，编写CGI程序，设计了动态网页；并对行车道检测系统进行了研究，在DSP Builder中构建了该模块，并在Matlab中进行了仿真。在研究数码相机模块和红外测温模块的基础上，编写了图像采集和温度测量程序以及小车运动控制程序，并对系统进行了调试，初步达到通过Internet实现远程监控的目的。
上传时间： 2013-08-05
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人体血液成份的无创检测是生物医学领域尚未攻克的前沿课题之一，动态光谱法在理论上克服了其它检测方法难以逾越的障碍——个体差异和测量条件对检测结果的影响。实现动态光谱检测，其关键在于采集多波长的光电容积脉搏波信号，并对其进行处理。针对动态光谱检测中信号微弱、信噪比低、处理数据量大的特点，本文设计了基于FPGA和面阵CCD摄像头的动态光谱数据采集与预处理系统，提高检测精度，采集出满足动态光谱信号提取要求的光电脉搏波；并对动态光谱频域提取法的核心算法FFT的FPGA实现进行研究。 课题提出用高灵敏度的面阵CCD摄像头替代常规光栅光谱仪中的光电接收器，实现对多波长的光电容积脉搏波的检测。结合面阵CCD的二维图像特点，采用信号累加法去除噪声，提高信号的信噪比。 创新性的提出一种不同于以往的信号累加方法——将处于同一行的视频信号在采样过程中直接累加，然后再进行传输和存储。不同于帧累加和异行累加，这种同行累加方式不但大大的提高了信号的信噪比，同时减小了数据的传输速度和传输量，降低了对存储器容量的要求，改善了动态光谱信号检测系统的性能。 针对面阵CCD摄像头输出的复合视频信号的特点，设计视频信号解调电路，得到高速、高精度的数字视频信号和准确的视频同步信号，用于后续的视频信号采集与处理。 根据动态光谱信号检测和视频信号采集的要求，选择可编程逻辑器件FPGA作为硬件平台，设计并实现了基于FPGA和面阵CCD摄像头的光电脉搏波采集与预处理系统。该系统实现了视频信号的精确定位，通过光谱信号的高速同行累加，实现了光电脉搏波信号的高精度检测。系统采用基于FPGA的Nios II嵌入式处理器系统，通过对其应用程序的开发，可靠的实现了数据的采集、传输和存储，提高了系统的集成度，降低了开发成本。 为实现动态光谱信号的频域提取，研究了基于FPGA的FFT实现方案，对各关键模块进行设计，为动态光谱信号的进一步处理打下良好的基础。 最后，通过实验证明了系统数据采集的正确性和信号预处理的可行性，得到了符合动态光谱信号提取要求的脉搏波信号。
上传时间： 2013-04-24
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随着电子技术的快速发展，计算机的性能得到了极大的提高，使得利用计算机实现人类的视觉功能成为目前计算机领域中最热门的课题之一。基于视频的目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域中最主要的研究方向之一，它是智能监控、人机交互、移动机器人视觉导航、工业机器人手眼系统等应用的基础和关键技术。在科学研究和工程应用上都有十分诱人的前景。 论文提出了以FPGA为核心的思想，设计出一套应用于背景静止视频序列的动态目标检测与跟踪系统。通过位置固定的摄像头监控某一区域，分析摄像头采集到的动态视频序列，计算出目标的运动参数。与传统的基于PC机的视频动态目标跟踪系统相比，适应了目标跟踪系统对图像处理速度的实时性与数据带宽越来越高的要求，同时成本较低、设计更灵活，而且硬件重构性好、处理速度快、系统易于升级。 论文的主要工作包括：构建目运动标跟踪系统软件平台和硬件平台。应用MATLAB对目标检测算法进行仿真分析比较。采用Synplifty Pro、ModelSim和TimingDesigner等各种EDA软件工具对系统中各个层次的模块进行时序设计、代码编写、仿真验证等。最后使用QuartusⅡ将整个系统工程文件综合、布局布线。在察看时序报告无误后，将系统配置文件下载至FPGA开发板中。 实现结果表明：所设计的系统能很好地工作在FPGA中，实现了设计要求，为视觉智能监控打下基础。
上传时间： 2013-08-05
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·详细说明：机器人视觉处理程序，用摄像头记录图像，用于控制机器人分离目标物和障碍物- The robot vision disposal procedure, with 鎽勫儚澶?the record picture, uses in to control the robot separation sighting vane and the obstacle文件列表: 机器人视觉处理
上传时间： 2013-05-20
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·详细说明：超强手势识别程序，可识别手势，和手势的方向，还可以自己制作新的手势命令。需要摄像头，此源码可立即编译运行
上传时间： 2013-04-24
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Labview与单片机机通讯程序 介绍利用LabVIEW实现PC（上位机）与下位机（调制解调器（Modem）、串行打印机、各种监控模块、PLC、摄像头云台、数控机床、单片机及智能设备等）单片机串口通信的程序设计方法
上传时间： 2013-05-30
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该文件是OV7725即30万摄像头sensor的寄存器配置信息，内部的源码，针对不同的开发环境可以做适当修改
上传时间： 2013-04-24
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stm32与ov7670最常见的图像采集系统
上传时间： 2013-04-24
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