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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人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-07-01
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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： 2013-07-25
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随着图像分辨率的越来越高，软件实现的图像处理无法满足实时性的需求；同时FPGA等可编程器件的快速发展使得硬件实现图像处理变得可行。如今基于FPGA的图像处理研究成为了国内外的一个热门领域。 本文在FPGA平台上，用Verilog HDL实现了一个研究图像处理算法的可重复配置的硬件模块架构，架构包括PC机预处理和通信软件，控制模块，计算单元，存储器模块和通信适配模块五个部分。其中的计算模块负责具体算法的实现，根据不同的图像处理算法可以独立实现。架构为计算模块实现了一个可添加、移出接口，不同的算法设计只要符合该接口就可以方便的加入到模块架构中来进行调试和运行。 在硬件架构的基础上本文实现了排序滤波，中值滤波，卷积运算及高斯滤波，形态学算子运算等经典的图像处理算法。讨论了FPGA的图像处理算法的设计方法及优化策略，通过性能分析，FPGA实现图像处理在时间上比软件处理有了很大的提高；通过结果的比较，发现FPGA的处理结果达到了软件处理几乎同等的效果水平。最后本文在实现较大图片处理和图像处理窗口的大小可配置性方面做了一定程度的讨论和改进，提高了算法的可用性，同时为进一步的研究提供了更加便利的平台。 整个设计都是在ISE8.2和ModelSim第三方仿真软件环境下开发的，在xilinx的Spartan-3E XC3S500E硬件平台上实现。在软件仿真过程中利用了ISE8.2自带仿真工具和ModelSim结合使用。 本课题为制造FPGA的专用图像处理芯片做了有益的探索性研究，为实现FPGA为核心处理芯片的实时图像处理系统有着积极的作用。
上传时间： 2013-07-29
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随着信息技术和计算机技术的飞速发展，数字信号处理已经逐渐发展成一门关键的技术科学。图像处理作为一种重要的现代技术，己经在通信、航空航天、遥感遥测、生物医学、军事、信息安全等领域得到广泛的应用。图像处理特别是高分辨率图像实时处理的实现技术对相关领域的发展具有深远意义。另外，现场可编程门阵列FPGA和高效率硬件描述语言Verilog HDL的结合，大大变革了电子系统的设计方法，加速了系统的设计进程，为图像压缩系统的实现提供了硬件支持和软件保障。 本文主要包括以下几个方面的内容： (1)结合某工程的具体需求，设计了一种基于FPGA的图像压缩系统，核心硬件选用XILINX公司的Virtex-Ⅱ Pro系列FPGA芯片，存储器件选用MICRON公司的MT48LC4M16A2SDRAM，图像压缩的核心算法选用近无损压缩算法JPEG-LS。 (2)用Verilog硬件描述语言实现了JPEG-LS标准中的基本算法，为课题组成员进行算法改进提供了有力支持。 (3)用Verilog硬件描述语言设计并实现了SDRAM控制器模块，使核心压缩模块能够方便灵活地访问片外存储器。 (4)构建了图像压缩系统的测试平台，对实现的SDRAM控制器模块和JPEG-LS基本算法模块进行了软件仿真测试和硬件测试，验证了其功能的正确性。
上传时间： 2013-04-24
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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的图像处理专用芯片的研究将成为信息产业的新热点。 本文以FPGA为平台，使用VHDL硬件描述语言设计并实现了中值滤波、顺序滤波、数学形态学、卷积运算和高斯滤波等图像处理算法。在设计过程中，通过改进算法和优化结构，在合理地利用硬件资源的条件下，有效地挖掘出算法内在的并行性，采用流水线结构优化算法，提高了顶层滤波模块的处理速度。在中值滤波器的硬件设计中，本文提出了一种快速中值滤波算法，该算法大大节省了硬件资源，处理速度也很快。在数学形态学算法的硬件实现中，本文提出的最大值滤波和最小值滤波算法大大减少了硬件资源的占用率，适应了流水线设计的要求，提高了图像处理速度。 整个设计及各个模块都在Altera公司的开发环境QuartusⅡ以及第三方仿真软件Modelsim上进行了逻辑综合以及仿真。综合和仿真的结果表明，使用FPGA硬件处理图像数据不仅能够获得很好的处理效果，达到较高的工作频率，处理速度也远远高于软件法处理图像，可满足实时图像处理的要求。 本课题为图像处理专用FPGA芯片的设计做了有益的探索性尝试，对今后完成以FPGA图像处理芯片为核心的实时图像处理系统的设计有着积极的意义。
上传时间： 2013-06-07
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近年来，图像处理与识别技术得到了迅速的发展。人们已经充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前，图像识别技术已应用到很多领域，渗入到各行各业，在医学、公安、交通、工业等领域具有广阔的应用前景。 这篇论文介绍了一种基于DSP＋FPGA构架的实时图像识别系统。DSP作为图像识别模块的核心，负责图像识别算法的实现；FPGA作为图像采集模块的核心，负责图像的采集，并且完成预处理工作。图像识别算法的运算量大，并且控制复杂，对系统的性能要求很高。DSP的特殊结构和优良性能很好地满足了系统的需要，而FPGA的高速性和灵活性也保证了系统实时性，并且简化了外围电路，减少了系统设计难度。 系统使用模板匹配和神经网络算法对数字0～9进行识别。模板匹配一般适用于识别规范化的数字、字符等小型字符集（特别是同一字体的字符集）。由于结构比较简单，系统处理能力强，模板匹配的识别速度快并且识别率高，取得很好的效果。神经网络所具有的分布式存储、高容错性、自组织和自学习功能，使其对图像识别问题显示出极大的优越性。 研究表明，在DSP+FPGA的构架上实现的图像识别系统，具有结构灵活、通用性强的特点，适用于模块化设计，有利于提高算法的效率。系统可以充分发挥和结合DSP和FPGA的优势，准确快速地实现图像识别。通过软、硬件的灵活组合，系统可以实现图像处理大部分的相关功能，使之能够运用到工业视觉检测、汽车牌照识别等系统中。
上传时间： 2013-06-18
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图像缩放在图像处理领域中，发挥着重要作用。图像的分辨率调整和格式变换，都需要用到图像缩放技术。随着多媒体技术和大规模集成电路的发展，利用硬件实现视频图像无级缩放已成为图像处理研究的一个重要课题。 图像缩放通常由插值算法实现。传统的插值算法由于实现原理的局限性，在缩放时容易引起边缘锯齿或细节模糊现象。针对传统插值算法的这个不足，出现了许多基于边缘改进的算法。但这些算法一般只能完成2k倍数插值，无法真正做到基于边缘的无级缩放。 为了实现基于边缘改进的无级缩放，本文做了如下五个方面的研究工作： 1.系统回顾了图像缩放技术，包括传统图像缩放技术和多边缘检测插值，分析了这些图像缩放技术的优缺点。 2.重点研究了新兴的方向多项式插值算法，该算法能够真正完成基于边缘改进的无级缩放。 3.提出改进的方向多项式插值算法(IOPI算法)，该算法针对硬件实现，做了两个方面改进：提出EDV算法，简化边缘方向的确定；提出Cubic6逼近插值算法(A-Cubic6算法)，改善平坦区域缩放效果。其中的EDV算法通过加减、比较模块，完成边缘方向的确定。相比原算法中的乘除法、直方图计算，大大简化了硬件实现，降低了硬件实现成本。A-Cubic6算法利用查找表简化了Cubic6点插值算法的实现，而且明显改善了非边缘区域的缩放效果。 4.研究缩放算法与图像质量的评价方法。比较、分析各算法的软件仿真结果，得出结论：本文提出的IOPI算法在平坦区域和边缘区域都具有比其它算法更突出的效果。 5.结合实时视频处理要求，研究了IOPI算法的FPGA实现。已完成最近邻域插值和A-Cubic6算法的FPGA实现，可以在硬件平台上稳定工作。
上传时间： 2013-06-04
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本文研制了一套基于数码相机的图像采集系统，用于拍摄作物叶片。该系统采用漫反射式的多光源正面照明设计方案，具有实时、高效、可控的特点。研究通过正交试验对照明系统参数进行优化，运用matlab 对
标签： 图像采集系统
上传时间： 2013-07-30
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本课题设计和完成了一套基于DSP+FPGA结构的小波变换实时图像处理系统。采用小波算法对图像进行边缘提取、图像增强、图像融合等处理，并在ADSP-BF535上实现了小波算法，分析了其运行小波算法的性能。图像处理的数据量比较大，而且运算比较复杂，DSP的特殊结构和性能很好地满足了系统实现的需要，而FPGA的高速性和灵活性也满足了系统实时性和稳定性的需要，所以采用DSP+FPGA来实现图像处理系统是可靠的，也是可行的。系统的硬件设计以DSP和FPGA为平台，DSP实现算法、管理系统运行、并实现了系统的自启动；FPGA实现一些接口、时序控制等，简化了外围电路，提高了系统的可靠性。结果表明，在ADSP-BF535上实现小波算法，效果良好，而且满足系统实时性的要求。最后，总结了系统的设计和调试经验，对调试时遇到的一些问题进行了分析。
上传时间： 2013-04-24
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