基于小波分析的图像压缩以其重建，代码很好的实现了这一功能。
上传时间： 2013-12-22
上传用户：清风冷雨
IEEE上关于人耳识别的论文：基于二维图像的人耳识别
上传时间： 2014-01-10
上传用户：维子哥哥
常用函数参考以及相关函数的应用以及二维三维图像的绘制
上传时间： 2014-12-07
上传用户：lanhuaying
随着当今科学技术的迅猛发展，数字图像处理技术正在各个行业得到广泛的应用，而FPGA技术的不断成熟改变了通常采用并行计算机或数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)等作为嵌入式处理器的惯例。可编程逻辑器件(FPGA)凭借其较低的开发成本、较高的并行处理速度、较大的灵活性及其较短的开发周期等特点，在图像处理系统中有独特的优势。 本文提出了一种基于FPGA的图像采集处理系统解决方案，并选用低成本高性能的Altera公司的CycloneIII系列FPGA EP3C40F324为核心，设计开发了图像采集处理的软硬件综合系统。文章阐述了如何在FPGA中嵌入NiosII软核处理器并完成图像采集处理系统功能的设计方案。硬件电路上，系统设计了三块电路板：FPGA核心处理板、图像采集卡、图像显示卡，其中通过I2C总线对采集卡的工作模式进行配置，在采集模块控制下，将采集到的图像数据存储到SDRAM；根据VGA显示原理及其时序关系，设计了VGA显示输出控制模块，合成了VGA工作的控制信号，又根据VGA显示器的工业标准，合成VGA接口的水平和帧同步信号。逻辑硬件上，应用SOPCBuilder工具生成了FPGA内部的逻辑硬件功能模块，定制了NiosII IP core、CMOS图像采集模块、VGA Controller及其I2C总线接口，系统各模块间通过Avalon总线连接起来。软件部分，在NiosII内核处理器上实现了彩色图像颜色空间转换、二值化、形态学腐蚀处理及其目标定位等算法。实验结果证明了本文提出的方案及算法的正确性，可行性。
上传时间： 2013-08-05
上传用户：woshiyaosi
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
在卫星遥感设备中，随着遥感技术的发展和对传输式观测卫星遥感图像质量要求的不断提高，航天遥感图像的分辨率和采样率也越来越高，由此引起高分辨率遥感图像数据存储量和传输数据量的急剧增长，然而卫星信道带宽有限。为了尽量保持高分辨率遥感图像所具有的信息，必须解决输入数据码率和传输信道带宽之间的矛盾。所以星载高分辨率遥感图像数据的高保真、实时、大压缩比压缩技术就成了解决这一矛盾的关键技术。FPGA器件为实现数据压缩提供了一种压缩算法的硬件实现的一个理想的平台。FPGA器件集成度高，体积小，通过用户编程实现专门应用的功能。它允许电路设计者利用基于计算机的开发平台，经过设计输入，仿真，测试和校验，直到达到预期的结果，减少了开发周期。小波变换能够适应现代图像压缩所需要的如多分辨率、多层质量控制等要求，在较大压缩比下，小波图像压缩质量明显好于DCT变换，因此小波变换成为新一代压缩标准JPEG2000的核心算法。同时，小波变换的提升算法结构简单，能够实现快速算法，有利于硬件实现，因此提升小波变换对于采用FPGA或ASIC来实现图像变换来说是很好的选择。本文针对卫星遥感图像的数据流，主要研究可以对卫星图像进行实时二维小波变换的方案。针对提升小波变换的VLSI结构和FPGA设计中的关键技术，从边界延拓、滤波器结构、整数小波、定点运算、原位运算等方面进行了研究和讨论，并且完成了针对卫星遥感图像的分块二维9/7提升小波变换的FPGA实现。采用VerIlog语言对设计进行了仿真验证，并将仿真结果同matlab仿真结果进行了比较，比较结果表明该方案能实现对卫星遥感图像数据流的二维提升小波变换的功能。同时QuartusII综合结果也表明，系统时钟能够工作在很高的频率，可以满足高速实时对卫星图像的小波变换处理。
上传时间： 2013-06-15
上传用户：00.00
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
现代自动化生产技术迅猛发展,对保证其产品质量的检测技术也提出了更高的要求,许多传统的检测手段已不能满足现代化大生产的需求.而在计算机视觉理论基础上发展起来的视觉检测技术以其高精度、非接触、自动化程度高等优点满足了现代生产过程在线检测的要求,逐渐由实验室走向工业现场,得到了日益广泛的应用.随着现代生产节拍的不断加快,以及检测节点的增多,处理数据量的增大,对视觉检测系统的测量速度提出了更高的要求,而在现有的检测系统中,实现100％实时在线检测的关键问题是提高视觉图像的处理速度,从而提高整个视觉检测系统的处理速度.因此该文提出基于FPGA的高速图像处理系统的设计方案,得到了国家"十五"攻关项目"光学数码柔性通用坐标测量机"的资助.该文针对以下三个方面进行研究并取得一定的成果:(一)高速图像处理硬件解决方案的研究通过分析现有的几种实现高速图像处理的方法的优缺点,提出了基于现场可编程逻辑器件FPGA(Field Programmable Gate Array)技术的高速图像处理系统的方案,并构建了其硬件平台.(二)基于USB总线的通讯采用USB专用接口芯片,实现高速图像处理系统与PC机的通讯验证硬件设计的正确性.(三)基于FPGA的图像处理的研究分析图像处理的特点及其基本的方法,初步研究了基于FPGA的图像低层次处理的硬件化方法的实现.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：tb_6877751
近年来，随着计算机和通信技术的飞速发展，特别是网络的迅速普及和3C(计算机、通信、消费电子)合一的加速，微型化和专业化成为发展的新趋势，嵌入式产品已经成为了信息产业的主流，嵌入式系统技术也成为目前电子产品设计领域最为热门的技术之一，目前已经广泛地应用于军事国防、消费电子、网络通信、工业控制等各个领域。本文在研究视频采集发展现状和趋势的基础上，设计了一种基于32位处理器的嵌入式图像采集和传输系统。此套硬件系统可应用于LCD显示屏、桌面视频、多媒体、数字电视机、图像处理、可视电话和远程户外图像采集等领域。 该图像采集系统在硬件系统上以ARM芯片S3C44BOX为核心，利用CMOS图像传感器采集图像；以FIFO帧存储器暂存图像数据，解决了ARM芯片与图像传感器之间速率的不同步问题；并充分利用了FPGA/CPLD高性能、低功耗、低成本的优点，用CPID器件控制整个图像采集的时序逻辑。在软件平台移植了嵌入式操作系统’uClinux,并在此基础上开发了底层的驱动程序和应用程序。体积小巧，具备图像采集、显示和远程传输功能和良好的可扩展性。 全文共分为五个章节，第一章主要介绍了论文的课题背景和图像采集技术的发展现状，介绍了论文的研究目标和研究内容。第二章从硬件和软件两方面阐述了嵌入式图像采集系统的总体设计方案，详细介绍了硬件开发平台嵌入式系统和软件开发平台嵌入式操作系统各自的定义和特点。第三章主要介绍基于ARM的图像采集系统硬件设计方面的内容，包括各个模块的具体实现方案、系统硬件性能分析和硬件电路的抗干扰设计等。第四章研究了基于uClinux平台的几个主要模块的软件设计，主要包括图像传感芯片的初始化和采集程序的实现、LCD控制器的初始化和图像显示程序的实现、以太网控制器的初始化和图像数据传输程序的实现。第五章是对全文的一个总结，概括了作者所做的工作，提出所存在的不足并对后续的研究工作做了进一步的展望。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：wangxuan
基于彩色路径识别的视觉导航方法是当前自动导航小车领域的研究热点和方向。视觉导航是指根据地面路径和被控对象之间的位置偏差控制其运行的方向，因此，地面彩色路径图像的摄取及其识别处理就成为视觉导航系统中的基础和关键。在当前的视觉导航系统设计中，图像处理的硬件平台都是基于通用微处理器，嵌入式微处理器或者DSP进行设计的。这些处理器一个共同的特点就是数据串行处理，而图像处理过程涉及大量的并行处理操作，因此传统的串行处理方式满足不了图像处理的实时性要求。 鉴于微处理器这方面的不足，作者提出一种使用FPGA实现图像识别的并行处理方案，并据此设计一个智能图像传感器。该传感器采用先进的FPGA技术，将图像采集及其显示，路径的识别处理以及通信控制等模块集成在一个芯片上，形成一个片上系统(SOC)。其主要功能是对所采集的彩色路径图像进行识别处理，获得彩色路径的坐标及其方向角，并将处理结果发送给上位机，为自动导航提供控制依据。 本文将彩色路径的识别处理过程划分为三个阶段，第一阶段为颜色聚类识别，以获得二值路径图像，第二阶段为数学形态学运算，用于对第一阶段中获得的二值图像进行去斑处理，第三阶段为路径中心线的定位及其方向角的测量。图像传感器与上位机的通信采用异步串行方式，由于上位机需要控制该传感器执行多种任务，作者定义一种基于异步串行通信的应用层协议，用于上位机对传感器的控制。在图像的显示中，为了弥补图像采集的速率和VGA显示速率的不匹配，作者提出一种基于单端口存储器的图像帧缓冲机制，通过VGA接口将采集的图像实时地显示出来。 根据上述思想，作者完成了系统的硬件电路设计，并对整个系统进行了现场调试。调试结果表明，传感器系统的各个模块都能正常工作，FPGA中的数字逻辑电路能够实时地将路径从图像中准确地识别出来，.充分体现了FPGA对路径图像的高速处理优势，达到了设计预期目标，在一定程度上丰富了路径图像识别处理的技术和方法。
上传时间： 2013-04-24
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