利用几何成像原理建立起CCD 双目立体视觉测量系统的数学模型,从提高系统测 量精度出发,在理论上重点对系统结构参数、图像识别误差与系统测量精度的关系进行了深入的分析和探讨,并通过实验对结论进行了验证。研究内容对实际建立该测量系统具有很强的指导作用。
上传时间： 2017-07-02
上传用户：watch100
文档为数字图像处理与识别系统的开发总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
标签： 数字图像
上传时间： 2022-06-27
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随着我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高，智能交通系统( IntelligentTransportation Systems，简称ITS)已成为当前交通管理发展的主要方向，而车牌识别系统(License Plate Recognition System，简称LPRS)技术作为智能交通系统的核心，起着举足轻重的作用，可以被广泛地应用于高速公路自动收费(ElectronicToll Collection，简称ETC)、停车场安全管理、被盗车辆的追踪、车流统计等。 目前，车牌识别系统大多都是基于PC平台的，其优势是实现容易，但是成本高、实时性不强、稳定性不高等缺点使其不能广泛推广。为了克服以上的缺点，且满足识别速度和识别率的要求，本文在原有车牌识别硬件系统设计的基础上做了一定的改进(原系统在图像采集、接口通信、系统稳定、脱机工作等方面存在一定问题)，与团队成员一起设计出了新的车牌识别硬件系统，采用单DSP+FPGA和双DSP+FPGA双板子的方式来共同实现(本人负责单DSP+FPGA的原理图和PCB绘制，另一成员负责双DSP+FPGA的原理图和PCB绘制)。 本文所涉及的该车牌硬件系统，主要工作由以下几个部分组成： 1.团队共同完成了新车牌识别系统的硬件设计，采用两个板子实现。其中，本人负责单DSP+FPGA板子绘制。 2.团队一起完成了整个系统的硬件电路调试。主要分为如下模块进行调试：电源，DSP，FPGA，SAA7113H视频解码器，LCD液晶显示和UART接口等。 3.负责完成了整个系统的DSP应用程序设计。采用DSP/BIOS操作系统来构建系统的框架，添加了多个任务对象进行管理系统的调度；用CSL编写了DSP上的底层驱动：完成了车牌识别算法在DSP上的移植与优化。 4.参与完成了部分FPGA程序的开发，主要包括图像采集、存储、传输几个模块等。 最终，本系统实现了高效、快速的车牌识别，各模块工作稳定，能脱机实现图像采集、传输、识别、结果输出和显示为一体化的功能；为以后进行高性能的车牌识别算法开发提供了一个很好的硬件平台。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：slforest
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
上传用户：fudong911
随着交通工具的迅猛发展，智能交通系统(Intelligent TransportationSystems，简称ITS)在交通管理中受到广泛的关注。而在ITS中，车牌识别(LicensePlate Recognition，简称LPR)是其核心技术。车牌识别系统主要由数据采集和车牌识别算法两个部分组成。由于车牌清晰程度、摄像机性能、气候条件等因素的影响，牌照中的字符可能出现不清楚、扭曲、缺损或污迹干扰，这都给识别造成一定难度。因此，在复杂背景中快速准确地进行车牌定位成为车牌识别系统的难点。 本文研究和设计了一种集图象采集，图象识别，图象传输等于一体的实时嵌入式系统。该平台包括硬件系统设计与应用程序开发两个方面，充分利用TI公司的C6000系列DSP强大的并行运算能力、以及FPGA的灵活时序逻辑控制技术，从硬件方面实现系统的高速运行。 本文的主要工作有两部分组成，具体如下： (1) 在硬件设计方面：实现由A/D、电源、FPGA、DSP以及SDRAM和FLASH所组成的车牌识别系统；设计并完成系统的原理图和印制板图；完成电路板调试，以及完成FPGA．在高速图像采集中的veriIog应用程序开发。 (2) 在软件开发方面：完成Philips公司的SAA7113H的配置代码开发，以及DSP底层的部分驱动程序开发。 该系统能够实现25帧每秒的数字视频流图像数据的输出，并由FPGA负责完成一幅720×572数据量的图像采集。DSP负责系统的嵌入式操作，包括系统的控制和车牌识别算法的实现。 目前，嵌入式车牌识别系统硬件平台已经搭建成功，系统软件代码程序也已经开发完成。本系统能够实现高速图像采集、嵌入式操作与车牌识别算法、UART数据通信等功能，具有速度快、稳定性高、体积小、功耗低等特点，为车牌识别算法提供一个较好的验证平台。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：yangbo69
随着科学技术的发展，指纹识别技术被广泛应用到各种不同的领域。对于一般的指纹识别系统，其设计要求具有很高的实时性和易用性，因此识别算法应该具有较低的复杂度，较快的运算速度，从而满足实时性的要求。所以有必要根据不同的识别算法采用不同的实现平台，使得指纹识别系统具有较高的可靠性、实时性、有效性等性能要求。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera．公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核，可以将它嵌入到FPGA内部，与用户自定义逻辑组建成一个基于FPGA的片上专用系统。 本文在综合考虑各种应用情况的基础上，以网络技术、数据库技术、指纹识别技术和嵌入式系统技术为理论基础，提出了一种有效可行的系统架构方案。对指纹识别技术中各个环节的算法和原理进行了深入研究，合理的改进了部分指纹识别算法；同时为了提高系统的实时性，采用NiosⅡ嵌入式处理器和FPGA硬件模块实现指纹图像处理主要算法。论文主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、特征提取和特征匹配算法原理进行阐述，同时改进了指纹图像的细化算法，提高了算法的性能，并设计了一套实用的指纹特征数据结构； 2、针对指纹图像预处理模块，包括图像的归一化、频率提取、方向提取以及方向滤波，采用基于FPGA的硬件电路的方式实现。实验结果表明，在保证系统误识率较低、可靠性高的基础上，大大提高了系统的执行速度； 3、改变了传统的单枚指纹识别方法，提出采用多枚指纹唯一标识身份，大大降低了识别系统的误识率； 4、改进了传统的基于三角形匹配中获取基准点的方法，同时结合可变界限盒思想进行指纹特征匹配。 5、结合COM+技术、数据库技术和网络技术，开发了后台指纹特征匹配服务系统，实现了嵌入式指纹识别系统同数据库的实时信息交换。 实验结果表明，本文所提出的系统构架方案有效可行，基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、扩展性等方面具有独特的优势，拥有广阔的发展前景。
上传时间： 2013-08-04
上传用户：laozhanshi111
生物特征识别是指通过计算机，利用人体固有的生理特征，如指纹，静脉来进行个人身份鉴别的技术。由于生物特征唯一性和不变性，使得生物特征识别与传统的方法如数字密码和身份证相比，具有更高的安全性和易用性。传统的高性能自动识别系统大多基于PC平台联机应用，然而在实际应用中往往对自动识别系统要求有更高的便携性和易用性，嵌入式技术的快速发展使得实现这样的系统变为了可能。 生物特征识别系统主要由通用模块的控制系统与非通用模块的图像采集设备与识别算法组成。本文针对通用模块与非通用模块接口问题进行研究和设计，实现了一个工作良好的嵌入式平台。 本课题在设计核心板、扩展板、转接板的硬件基础上，移植实时操作系统Linux，编写各种接口与模块的驱动、多路摄像头切换程序，并很好的解决了摄像头采集生物特征时光强控制问题，为很好的采集到清晰图像提供了一个良好稳定的硬件平台。 本课题所设计的嵌入式系统通过测试，做了大量的实验，并将所采集到的手指静脉图像进行讨论分析，具有实用价值。
上传时间： 2013-06-03
上传用户：lguotao
人脸识别技术作为生物识别技术之一，是模式识别在图像领域中的具体运用，其应用前景非常广阔，可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全，图片检索等领域。 人脸识别系统主要分为人脸检测定位，特征提取和人脸分类三部分。人脸的检测和定位，即从输入的图像中找到人脸及人脸存在的位置，并将人脸从背景中分离出来。在特征提取部分，先对原始人脸数据进行特征提取，之后原始数据由维数较少的有效特征数据表示并存储在数据库中，接下来进行人脸分类，在识别待测人脸图像时，将待测图像的特征数据与数据库中存储数据相比对，判断是否为库中的某一人，从而实现自动识别人脸的目的。 在过去的十年里，人脸识别技术一直是图像处理领域里具有挑战性的课题，随着研究的深入，许多人脸检测及识别算法被提出来。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其变形已经成为测试人脸识别系统性能的基准算法；同时Adaboost人脸检测算法，在PC上基本可以达到实时，在嵌入式产品广泛应用的今天，只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现，才能获得更广阔的应用，本文研究了在嵌入式平台上Adaboost人脸检测算法的性能。 嵌入式是后PC时代的一个亮点，目前已经应用在社会生活的方方面面。嵌入式产品的开发平台分为包括很多，如：DSP，ARM，PowerPC等等。本文采用的ARM9作为嵌入式开发平台，研究人脸识别在ARM平台的性能，为实用的嵌入式人脸识别系统的设计提供参考。 本文从PC平台的软件实现入手，分别实现了PC平台下的AdaBoost人脸检测算法和PCA人脸识别算法,分析了现象及结果，接下来搭建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台，对AdaBoost人脸检测算法进行了硬件平台的移植，并得出相应实验效果。
上传时间： 2013-05-31
上传用户：saharawalker
生物识别技术是根据人体自身所固有的生理特征或行为特征来进行身份识别。与传统识别方法相比，生物特征的身份识别技术不存在携带不便、丢失、遗忘等问题。虹膜识别以其精确度高、稳定性好、高独特性、非接触等特点作为一种新兴的生物识别技术使它受到国内外研究人员的重视。 近年虹膜识别理论的发展十分迅速，到目前为止已经有虹膜识别系统投入了商业应用，但大多数此类系统都需要PC作为运行平台而缺乏灵活性。但是嵌入式应用是虹膜识别技术走向实际应用的必然趋势。因此本文提出了一个利用DSP+ARM实现虹膜识别嵌入式应用的一个方案。本系统由6个模块组成：电源管理和监控、虹膜图像采集、虹膜图像处理(DSP)、存储器(SDRAM和FLASH)、人机交互(ARM)以及数据传输部分。 在硬件设计方面介绍了DSP的有关知识和DSP系统硬件设计的过程，讲解了DSP系统各硬件模块的设计与调试。在软件设计方面介绍了利用CCS开发的设计流程和调试经验并且对于如何固化代码使系统硬件自举进行详细阐述，另外还介绍了如何基于WINCE利用ARM系统进行人机界面快速开发。 最后，文章对未来工作方向进行了简要的说明。
上传时间： 2013-04-24
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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
