这是一篇博士论文，关于三位重构方法的研究，里面涉及到了各种重构的方法和优化算法比如，摄像机的标定，对应点的匹配，图像的与处理，去噪以及重构的方法。对很多研究三位重构的人非常有用！
标签： 论文
上传时间： 2016-12-11
上传用户：偷心的海盗
相位算法移植技术，需要的人可以拿去，大家共享，这是我在做相位去噪时的备份
上传时间： 2014-01-16
上传用户：nanfeicui
这是三边滤波器算法实现的有关工具，主要用来实现图像降噪等有关应用
上传时间： 2017-02-10
上传用户：klin3139
个人整理 基于TV和小波的图像去模糊，使用了FISTA算法。
标签： tv wavelet image restoration FISTA
上传时间： 2015-03-11
上传用户：CCXZCCXZCCXZ
适用于图像分类的算法，很有用，很适合初学者适用于图像分类的算法，很有用，很适合初学者适用于图像分类的算法，很有用，很适合初学者适用于图像分类的算法，很有用，很适合初学者
标签： 图像处理
上传时间： 2015-12-25
上传用户：choosebank
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
上传用户：zhengjian
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
上传用户：ynsnjs
自适应滤波器的硬件实现一直是自适应信号处理领域研究的热点。随着电子技术的发展，数字系统功能越来越强大，对器件的响应速度也提出更高的要求。 本文针对用通用DSP 芯片实现的自适应滤波器处理速度低和用HDL语言编写底层代码用FPGA实现的自适应滤波器开发效率低的缺点，提出了一种基于DSP Builder系统建模的设计方法。以随机2FSK信号作为研究对象，首先在matlab上编写了LMS去噪自适应滤波器的点M文件，改变自适应参数，进行了一系列的仿真，对算法迭代步长、滤波器的阶数与收敛速度和滤波精度进行了研究，得出了最佳自适应参数，即迭代步长μ=0.0057，滤波器阶数m=8，为硬件实现提供了参考。 然后，利用最新DSP Builder工具建立了基于LMS算法的8阶2FSK信号去噪自适应滤波器的模型，结合多种EDA工具，在EPFlOKl00EQC208-1器件上设计出了最高数据处理速度为36.63MHz的8阶LMS自适应滤波器，其速度是文献[3]通过编写底层VHDL代码设计的8阶自适应滤波器数据处理速度7倍多，是文献[50]采用DSP通用处理器TMS320C54X设计的8阶自适应滤波器处理速度25倍多，开发效率和器件性能都得到了大大地提高，这种全新的设计理念与设计方法是EDA技术的前沿与发展方向。 最后，采用异步FIFO技术，设计了高速采样自适应滤波系统，完成了对双通道AD器件AD9238与自适应滤波器的高速匹配控制，在QuartusⅡ上进行了仿真，给出了系统硬件实现的原理框图，并将采样滤波控制器与异步FIF0集成到同一芯片上，既能有效降低高频可能引起的干扰又降低了系统的成本。
上传时间： 2013-06-01
上传用户：ynwbosss
数字识别系统源代码 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。 具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。 注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
上传时间： 2013-06-25
上传用户：wzr0701
心血管系统疾病是现今世界上发病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作为一种非稳态的心电变异性现象，是指心电T波段振幅、形态甚至极性逐拍交替变化。大量研究表明，TWA与室性心律失常、心脏性猝死等有直接密切的关系，已成为一种无创独立性预测指标。随着数字信号处理技术和计算机技术的迅速发展，微伏级的TWA已经可以被检出，并且精度越来越高。本文以T波交替检测为中心，基于ARM给出了T波交替检测技术原理性样机的硬件及软件，实现实时监护的目的。 在TWA检测研究中，需要对心电信号进行预处理，即信号去噪和特征点检测。小波分析以其多分辨率的特性和表征时频两域信号局部特征的能力成为我们选取的心电信号自动分析手段。文中采用小波变换将原始心电信号分解为不同频段的细节信号，根据三种主要噪声的不同能量分布，采用自适应阈值和软硬阈值折衷处理策略用阈值滤波方法对原始信号进行去噪处理：同时基于心电信号的特征点R峰对应于Mexican-hat小波变换的极值点，因此我们使用Mexican-hat小波检测R峰，通过附加检测方案确保了位置的准确性，并根据需要提出了T波矩阵提取方法。 随后文章介绍了T波交替的产生机理及研究进展，分别从临床应用和检测方法上展现了目前TWA的发展进程，并利用了谱分析法、相关分析法和移动平均修正算法分别从时域和频域对一些样本数据进行T波交替检测。在检测中谱分析法抗噪能力较强，但作为一种频域检测方法，无法检测非稳态TWA信号，而相关分析法受呼吸、噪声影响较大，数据要求较高，因此可以在谱分析检测为阳性TWA基础上，再对信号进行相关分析，从而克服自身算法缺陷，确定交替幅度和时间段。最后对影响检测结果的因素进行讨论研究，从而降低检测误差。 文章还设计了T波交替检测技术原理性样机的关键部分电路和软件框架。硬件部分围绕ARM核的Samsung S3C44BOX为核心，设计了该样机的关键电路，包括采集模块、数据处理模块(外部存储电路、通信接口电路等)。其中在采集模块中针对心电信号是微弱信号并且干扰大的特点，采用了具有高共模抑制比和高输入阻抗的分级放大电路，有效的提取了信号分量：A/D转换电路保证了信号量化的高精度。利用USB接口芯片和删内部异步串行通讯实现系统与外界联系。系统软件中首先介绍了系统的软件开发环境，然后给出了心电信号分析及处理程序设计流程图及实现，使它们共同完成系统的软件监护功能。
上传时间： 2013-07-27
上传用户：familiarsmile
