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
上传用户:ghostparker
激光测距是一种非接触式的测量技术,已被广泛使用于遥感、精密测量、工程建设、安全监测以及智能控制等领域。早期的激光测距系统在激光接收机中通过分立的单元电路处理激光发、收信号以测量光脉冲往返时间,使得开发成本高、电路复杂,调试困难,精度以及可靠性相对较差,体积和重量也较大,且没有与其他仪器相匹配的标准接口,上述缺陷阻碍了激光测距系统的普及应用。 本文针对激光测距信号处理系统设计了一套全数字集成方案,除激光发射、接收电路以外,将信号发生、信号采集、综合控制、数据处理和数据传输五个部分集成为一块专用集成电路。这样就不再需要DA转换和AD转换电路和滤波处理等模块,可以直接对信号进行数字信号处理。与分立的单元电路构成的激光测距信号处珲相比,可以大大降低激光测距系统的成本,缩短激光测距的研制周期。并且由于专用集成电路带有标准的RS232接口,可以直接与通信模块连接,构成激光遥测实时监控系统,通过LED实时显示测距结果。这样使得激光测距系统只需由激光器LD、接收PD和一片集成电路组成即可,提出了桥梁的位移监测技术方法,并设计出一种针对桥梁的位移监测的具有既便携、有效又经济实用的监测样机。 本文基于xil inx公司提供的开发环境(ise8.2)、和Virtex2P系列XC2VP30的开发版来设计的,提出一种基于方波的利用DCM(数字时钟管理器)检相的相位式测距方法;采用三把侧尺频率分别是30MHz、3MHz、lOkHz,对应的测尺长度分别为5米、50米和15000米,对应的精度分别为±0.02米、±0.5米和±5米。设计了一套激光测距全数字信号处理系统。为了证明本系统的准确性,另外设计了一套利用延时的方法来模拟激光光路,经过测试,证明利用DCM检相的相位式测距方法对于桥梁的位移监测是可行的,测量精度和测量结果也满足设计方案要求。
上传时间: 2013-06-12
上传用户:fanboynet
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: 2013-04-24
上传用户:大融融rr
近年来,随着网络技术的发展和视频编码标准受到广泛接受,视频点播、视频流和远程教育等基于网络的多媒体业务逐渐普及。为了对拥有不同终端资源,不同接入网络以及不同兴趣的用户提供灵活的多媒体数据访问服务,多媒体数据的内容需要根据应用环境动态调整,转码正是实现这一挑战性任务的关键技术之一。 视频转码对时间的要求非常苛刻,以至于用高速的通用微处理器芯片也无法在规定的时间内完成必要的运算。因此,必须为这样的运算设计一个专用的高速硬线逻辑电路,在高速FPGA器件上实现或制成高速专用集成电路。用高密度的FPGA来构成完成转码算法所需的电路系统,实现专用集成电路的功能,因其成本低、设计周期短、功耗小、可靠性高、使用灵活等优点而成为适合本课题的最佳选择。 本文根据MPEG-2中可变长编码(VLC)理论,采用了两级查找表减少了VLC存储空间的使用,完成VLC编码的实现。根据MPEG-2中关于System Packet的定义,针对FPGA可实现性,以空间换取复杂度的减少,实现了PES包的打包模块。根据MPEG-2相应的转码理论,完成了对系统解码模块相应的连接和调试,对解码模块以真实的bit流进行了贴近板级的情况的仿真。根据MPEG-2中TM5的算法的局限性,分析得出只需要对P帧进行相应处理即可改进场景变换对视频质量的影响,完成对TM5的算法的改进。通过性能估算和电路仿真,各模块的吞吐率能够满足转码系统的要求。
上传时间: 2013-07-22
上传用户:shinesyh
图像增强技术是数字图像处理领域中的一项重要内容,随着数字图像处理应用领域的不断扩大,快速、实时图像处理技术成为研究的热点。超大规模集成电路技术的飞速发展为数字图像实时处理技术提供了硬件基础,尤其是FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)凭借其高速并行、可重配置的架构和基于查找表的独特结构等优点使得在数字信号处理领域的应用持续上升。国内外,越来越多的实时图像处理应用逐渐转向FPGA平台。 本文基于FPGA的图像增强技术研究主要是针对空间域方法,这种方法是指在空间域内直接对像素灰度值进行运算处理,算法简单并且存在并行性,非常适合于用硬件实现。FPGA可以灵活地实现并行、实时处理图像数据,正是利用这一特点,本文提出了一种基于FPGA的图像增强处理系统设计。该系统采用SOPC技术,完成图像增强处理。文中给出了系统设计思路,并分析了该系统的结构及功能实现,说明了系统实现过程。其硬件平台的核心部分是Altera公司Stratix系列的.FPGA EPlS40芯片,采用自顶向下的设计方法构造图像增强处理功能模块,利用硬件描述语言vHDL对图像增强模块进行电路描述,并进行设计优化、仿真,在生成系统配置文件后加载到FPGA上进行板级调试。完成了基于FPGA的图像增强算法模块的设计,重点设计实现了点运算增强处理模块、中值滤波器模块,并对中值滤波器进行了改进设计实现,采用FPGA完成了对图像增强算法的硬件加速。
上传时间: 2013-06-16
上传用户:songrui
随着 EDA 技术及微电子技术的飞速发展,现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称 FPGA)的性能有了大幅度的提高,FPGA的设计水平也达到了一个新的高度。基于FPGA的嵌入式系统设计为现代电子产品设计带来了更大的灵活性,以Nios Ⅱ软核处理器为核心的SOPC(System on Programmable Chip)系统便是把嵌入式系统应用在FPGA上的典型例子,本文设计的指纹识别模块就是基于FPGA的Nios Ⅱ处理器为核心的SOPC设计。通过IP核技术和灵活的软硬件编程,实现Nios Ⅱ对FPGA外围器件的控制,并对指纹处理算法进行了改进,研究了指纹识别算法到Nios Ⅱ系统的移植。 本文首先阐述了指纹识别模块的SOPC设计方案,然后是对模块的详细设计。在硬件方面,完成了指纹识别模块的 FPGA 硬件设计,包括 FPGA 内部的Nios Ⅱ系统硬件设计和 FPGA 外围电路设计。前者利用 SOPC Builder将Nios Ⅱ处理器、指纹读取接口 UART、键盘与LCD显示接口、FLASH接口、SDRAM控制器构建成NiosⅡ硬件系统,后者是电源和时钟电路、SDRAM存储器电路、FLASH存储器电路、LCD显示电路、指纹传感器电路、FPGA 配置电路这些纯实物硬件设计,给出了设计方法和电路连接图。 在软件方面,包括下面两个内容: 完成 FPGA 外围器件程序设计,实现对外围器件的操作。 深入的研究了指纹识别算法。对指纹图像识别算法中的指纹图像滤波和匹配算法进行了分析,提出了指纹图像增强改进算法和匹配改进算法,通过试验,改进后的指纹图像滤波算法取得了较好的指纹图像增强效果。改进后的匹配算法速度较快,误识率较低。最后研究了指纹识别算法如何在FPGA中的Nios Ⅱ系统的实现。
上传时间: 2013-06-12
上传用户:yx007699
嵌入式图像采集、处理与传输系统具有体积小、稳定性高等优点,在智能交通、电力、通讯、计算机视觉等领域应用广泛。随着DSP技术的发展,在DSP上用软件实现实时视频压缩成为数字视频压缩标准应用的亮点,这种应用比起专门的压缩芯片更具有灵活性和升级潜力。 本文主要研究一种基于DSP TMS320VC5402脱机视频采集、压缩编码和视频数据通信的方法和DSP外围硬件系统设计。 在本设计中,图像采集部分利用SAA7111视频采集芯片完成视频信号的精确采集;利用FPGA完成复杂且高速的逻辑控制及时序设计,完成DSP外扩RAM,Flash等高速硬件电路设计,同时完成DSP的地址译码电路,将采集的数字视频信号存储在DSP外扩存储空间中;用FPGA基于N1OSⅡ来虚拟设计了I
上传时间: 2013-07-02
上传用户:亚亚娟娟123
MSP430单片机常用模块与综合系统实例精讲,MSP430单片机常用模块与综合系统实例精讲,MSP430单片机常用模块与综合系统实例精讲
上传时间: 2013-07-21
上传用户:ma1301115706
JPEG是联合图像专家组(Joint Picture Expert Group)的英文缩写,是国际标准化组织(ISO)和CCITT联合制定的静态图像压缩编码标准。JPEG的基于DCT变换有损压缩具有高压缩比特点,被广泛应用在数据量极大的多媒体以及带宽资源宝贵的网络程序中。 动态图像的JPEG编解码处理要求图像恢复质量高、实时性强,本课题就是针对这两个方面的要求展开的研究。该系统由图像编码服务器端和图像解码客户端组成。其中,服务器端实时采集摄像头传送的动态图像,进行JPEG编码,通过网络传送码流到客户端;客户端接收码流,经过JPEG解码,恢复出原始图像送VGA显示。设计结果完全达到了实时性的要求。 本文从系统实现的角度出发,首先分析了系统开发平台,介绍FPGA的结构特点以及它的设计流程和指导原则;然后从JPEG图像压缩技术发展的历程出发,分析JPEG标准实现高压缩比高质量图像处理的原理;针对FPGA在算法实现上的特点,以及JPEG算法处理的原理,按照编码和解码顺序,研究设计了基于改进的DA算法的FDCT和IDCT变换,以及按发生频率进行优化的霍夫曼查找表结构,并且从系统整体上对JPEG编解码进行简化,以提高系统的处理性能。最后,通过分析Nios嵌入式微处理器可定制特性,根据SOPC Builder中Avalon总线的要求,把图像采集,JPEG图像压缩和网络传输转变成用户自定义模块,在SOPC Builder下把用户自定义模块添加到系统中,由Nios嵌入式软核的控制下运行,在FPGA芯片上实现整个JPEG实时图像编解码系统(soc)。 在FPGA上实现硬件模块化的JPEG算法,具有造价低功耗低,性能稳定,图像恢复后质量高等优点,适用于精度要求高且需要对图像进行逐帧处理的远程微小目标识别和跟踪系统中以及广电系统中前期的非线性编辑工作以及数字电影的动画特技制作,对降低成本和提高图像处理速度两方面都有非常重大的现实意义。通过在FPGA上实现JPEG编解码,进一步探索FPGA在数字图像处理上的优势所在,深入了解进行此类硬件模块设计的技术特点,是本课题的重要学术意义所在。
上传时间: 2013-04-24
上传用户:shangdafreya
MG323华为四频GPSRS模块GTM900C和EM310升级版
上传时间: 2013-06-19
上传用户:haobin315