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
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随着数字图像处理的应用领域不断扩大，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)的特点使其在图像采集和处理方面的应用显得更加经济、灵活、方便。 本文设计了一种以FPGA为工作核心，并实现了PCI接口的图像采集压缩系统。整个系统采用了自顶向下的设计方案，先把系统分成了三大块，即图像采集、PCI接口和图像压缩，然后分别设计各个大模块中的子模块。 首先，利用FPGA对专用视频转换器SAA7111A进行控制，因为SAA7111A是采用IC总线模块，从而完成了对SAA7111A的控制，并通过设计图像采集模块、读/写数据模块、总线管理模块等，实现把标准的模拟视频信号转换成数字视频信号并采集的功能。 其次，在了解PCI规范的前提下，深入地分析了PCI时序和地址配置空间等，设计了简化逻辑的状态机，并用VHDL硬件描述语言设计了程序，完成了简化逻辑的PCI接口设计在FPGA芯片内部的实现，达到了一33MHz、32位数据宽度、支持猝发传输的PCI从设备模块的接口功能，与传统的使用PCI专用接口芯片来实现的PCI接口比较来看，更加节约了系统的逻辑资源，降低了成本，增加了设计的灵活性。 再次，设计了WINDOWS下对PCI接口的驱动程序。驱动程序可以选择不同的方法来完成，当然每个方法都有自己的特点，对几种主要设计驱动程序的方法作以比较之后，本文选择了使用DRIVER WORKS工具来完成。通过对配置空间的设计、系统端口和内存映射的设计、中断服务的设计等，用VC++语言编写了驱动程序。 最后，考虑到增加系统的实用性和完备性，还填加设计了图像的压缩部分。这部分需要完成的工作是在上述系统完成后，再额外地把采集来的视频数据通过另一路数据通道按照一定的格式压缩后存储到硬盘中。本系统中，这部分设计是利用Altera公司提供的IP核来完成压缩的，同时还用VHDL语言在FPGA上设计了IDE硬盘接口，使压缩后的数据存储到硬盘中。
上传时间： 2013-06-01
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随着微电子技术的高速发展，实时图像处理在多媒体、图像通信等领域有着越来越广泛的应用。FPGA就是硬件处理实时图像数据的理想选择，基于FPGA的图像处理专用系统的研究将成为信息产业的新热点。 本文详细介绍了一种实时监控图像处理系统的设计方案，实现了具有前端视频采集系统、图像预处理功能系统、图像显示系统。该系统采用Altera公司的FPGA芯片作为中央处理器，由视频采集模块、异步FIFO模块、视频解码模块、I
上传时间： 2013-06-20
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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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本文研究的视频处理系统是上海市科委技术攻关基金项目“计算机视觉及其芯片化实现”的一部分，主要完成计算机视觉系统的一些基本工作，即视频图像的采集、预处理和显示等。 视频图像采集和预处理系统以Xilinx公司Virtex-ⅡPro系列的FPGA为核心控制器件，结合视频模数转换芯片和VGA显示器，完成视频图像的实时采集、预处理和显示。采集和显示部分作为同外界交流信息的渠道，是构成计算机视觉系统必不可少的一部分；图像预处理则是计算机视觉系统进行高层处理的基础，优秀的预处理算法能有效改善图像质量，提高系统分析判断的准确性。 本文在介绍基于FPGA的视频采集、预处理系统整体架构的基础上，围绕以下四个方面展开了工作： 1.研究并给出了两种基于FPGA的设计方案用于实现YCrCb色度空间到RGB色度空间的转换； 2.针对采集的视频图像，根据VGA显示的要求，给出了一种实现图像去隔行的方案； 3.分析了一系列图像滤波的预处理算法，如均值滤波、中值滤波和自适应滤波等，在比较和总结各算法特点的基础上，提出了一种新的适用于处理混合噪声的滤波算法：混合自适应滤波法； 4.根据算法特点设计了多种采用FPGA实现的图像滤波算法，并对硬件算法进行RTL级的功能仿真和验证，还给出了各种滤波算法的实验结果，在此基础上对各种算法的效果进行直观的比较。 文中，预处理算法的实现充分利用了FPGA的片内资源，体现了FPGA在图像处理方面的特点及优势。同时，视频采集和显示的控制模块也由同一FPGA芯片实现，从而简化了系统整体结构。视频采集和预处理系统在FPGA上的成功实现为“计算机视觉及其芯片化实现”奠定了必要的基础、提供了一定理论依据。
上传时间： 2013-04-24
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·艾海舟的《数字图像处理讲义》教你如何对图像进行处理，轻松入门
上传时间： 2013-06-09
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这是一些设计程序，如果你会一些调试方面的东西，把这个看懂了，结合硬件就可以实现了
上传时间： 2013-11-19
上传用户：lixinxiang
CPU在处理某一事件时，发生了另一事件请求CPU迅速去处理。CPU暂时中断当前的工作，转去处理事件B。待CPU将事件B处理完毕后，再回到原来事件A被中断的地方继续处理事件A。这一处理过程称为中断。介绍用汇编和C语言两语言的源程序，愿给大家带来帮助。 前面我已经上传了几个程序，没几天却失踪了。但这次的不会失踪，能保留上几天。
上传时间： 2014-12-31
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这是一些设计程序，如果你会一些调试方面的东西，把这个看懂了，结合硬件就可以实现了
上传时间： 2013-11-18
上传用户：lml1234lml
字处理演示程序 实现书上程序已经有的字处理功能，即左移，右移和插入的功能 扩展该字处理程序的功能，使其拥有上移，下移和删除的功能
上传时间： 2014-12-05
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