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
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论文通过分析国内外数字水印的发展现状，针对目前市场上假冒伪劣商品泛滥的实际问题，介绍了一种基于ARM9（S3C2410X）的数字水印商标检测仪的设计。 为了选择鲁棒性好的数字水印提取算法，论文介绍了用MATLAB对离散余弦变换、小波变换和基于主要特征方向向量的DCT和DWT相结合的算法的仿真过程，包括三种检测算法在无噪声且无攻击、有噪声、滤波以及RST攻击（旋转、放缩、平移）等情况。通过仿真结果的对比，最后选择了基于主要特征方向向量的DCT和DWT相结合的算法作为商标检测仪数字水印的提取算法。 在商标检测仪的软硬件实现过程中，论文首先介绍了检测仪的硬件设计，包括ARM9处理芯片及其外围扩展电路，采集设备，人机接口等部分。然后研究了基于ARM9的关于Bootload启动代码的引导以及Linux操作系统的移植，并建立了嵌入式交叉编译环境，为检测仪的设计和研究构建了一个良好的平台。在软件设计方面，主要介绍了用C语言实现基于主要特征方向向量的DCT和DWT相结合的算法，其中包括小波变换、离散余弦变换、Zigzag排列和相关检测程序等，另外，论文还对数字水印商标检测仪的图像采集、人机交互、终端显示等程序的设计方法进行了论述。
上传时间： 2013-07-02
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随着数字化和网络化的发展，传统的门禁系统由于鉴别方式、速度和性能等方面的限制，很难满足安全可靠和网络化的控制需求。由于识别技术的不断成熟，基于人体生理特征的身份识别系统逐渐被人们开始采用，目前，从实用的角度看，指纹识别技术要比其它生物识别技术更安全和方便，这是因为人的指纹具有唯一性、不变性以及贴身性的特点。传统的门禁控制器常采用单片机开发，利用串行通信接口向远程上位机传送数据，多个门禁控制器一般组成RS485网络，通信线路专用且不易于实现网络控制和远程控制，而基于TCP/IP网络通信的门禁系统通过局域网传递数据，很容易实现远程控制和分布式管理。 文中设计了基于指纹识别和以太网的智能网络型门禁控制器。在ARM9和Linux操作系统上采用FPS200指纹传感器采集指纹图像和USB摄像头采集视频图像，以及采用以太网控制器芯片AX88796，实现了基于TCP/IP协议的网络门禁系统。 论文首先分析了门禁系统的研究背景、意义及国内外的发展现状，然后介绍了指纹识别网络门禁系统的总体结构，阐述了系统各个重要功能模块的硬件资源。根据系统的硬件资源搭建了嵌入式Linux的软件平台，移植了相关模块的驱动程序。论文研究了指纹识别算法，包括指纹图像预处理和指纹图像的特征提取和匹配，重点分析了指纹图像分割法，利用灰度梯度和灰度方差的结合设置一个合适的局部阈值对指纹进行分割。然后，阐述了门禁控制系统软件的总体设计，并重点介绍Video4Linux采集图像、指纹图像采集、GoAhead Web Server的应用以及系统运用TCP/IP实现系统门禁控制器和上位机PC之间的网络通信。 系统测试部分介绍了测试环境、测试方法以及测试内容。测试结果表明，本课题设计的指纹识别网络型门禁系统在稳定性、可靠性以及实时性方面达到了较好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的总结与展望，指出了指纹识别网络型门禁系统未来的研究方向。
上传时间： 2013-07-23
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近年来，随着现代社会对军用和民用设备需求的不断扩大及要求的不断提高，运动目标的识别和跟踪技术已经迅速发展成为现代信息处理领域中一项非常重要的技术，并在许多领域内发挥着不可替代的作用，但是在面向应用的目标跟踪系统却不尽如人意，不能很好的满足应用的要求。 本文简述了传统的基于桌面PC机的目标跟踪系统实现方法。目标跟踪具有两个突出的特点，一是计算数据量大，一是对处理速度要求高。传统上，运动目标跟踪系统的实现是基于桌面PC机，但工业应用的快速发展使传统的目标跟踪系统越来越不能满足应用的需要。 本文提出了一种基于ARM嵌入式平台的目标跟踪解决方案。研究了如何将嵌入式平台和目标跟踪结合起来，并对系统的设计思想和设计方法进行了详述。首先进行了功能分析和总体设计，分析了将嵌入式平台作为目标跟踪解决方案的关键性问题，包括采用ARM嵌入式平台的必要性，系统框架的设计，对于嵌入式处理器和操作系统的选择：然后在总体设计的基础上完成了系统的设计，包括软硬件平台的设计，完成了BootLoader的设计，Linux内核的定制，USB摄像头驱动程序的设计和OpenCV视觉库的建立；最后分析了目标跟踪的过程，利用背景差法实现了运动的检测，提取了行人的特征，利用Mean-Shift算法实现了对运动目标的跟踪。 本文提出的基于嵌入式平台的目标跟踪系统的应用潜力巨大，有待进一步的研究和探索。在论文最后对研究进行了总结和展望，提出了未来的研究方向。
上传时间： 2013-05-27
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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
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嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究；嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号：04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号：0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面： 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。
上传时间： 2013-05-18
上传用户：我们的船长
生物识别技术代表了未来身份验证技术的发展方向，而指纹识别技术又是最可靠、最有效的生物识别技术之一。目前，指纹识别技术是优于其它生物识别技术的身份鉴别方法。这是因为人的指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认，特别是现有的指纹识别算法已达到识别迅速、准确可靠的水平，是完全可以商业化的生物识别技术。 传统的指纹识别系统多是基于PC平台，这种系统将指纹图像处理和指纹匹配甚至指纹采集控制都放在PC平台上，在获得了较高速度和开发效率的同时，缺点也是显而易见的，其体积庞大，成本较高。而已有的嵌入式指纹识别系统多是基于单片机和DSP的，不是在运算速度上受到硬件限制，就是在系统的扩展性、可维护性及用户交互上有诸多不足。 近年来指纹识别应用的普及对自动指纹识别系统的便携性和易用性提出了更高的要求，指纹识别技术正向着小型化和嵌入式的方向发展。在微电子领域，以ARM、DSP、FPGA为代表的嵌入式微处理器的性能飞速提高，为构建嵌入式系统提供了硬件保证。 ARM是当前最为流行的32位RISC处理器架构，目前ARM占RISC处理器市场的七成左右。三星公司的S3C2410是基于ARM920T内核的通用32位微处理器，它具有高性能和低功耗的特性，被设计用于手持设备和通用嵌入式系统。 嵌入式系统对操作系统和其上运行的软件有特别的要求。针对本课题所采用的ARM硬件平台，详细介绍了嵌入式操作系统Arm-Linux的移植。分别说明了交叉编译工具链的安装、引导装载器的移植和Linux内核的裁减和交叉编译过程。为了运行应用程序，还介绍了文件系统的构建。 指纹识别系统需要指纹采集设备。FPS200是Veridicom公司推出的第三代半导体指纹传感器，是一款专为嵌入式系统设计的高性能、低成本、低功耗的电容式固态指纹传感器。本文详细阐述了基于FPS200的USB接口指纹采集卡的设计与实现。 指纹图像处理与匹配是整个系统的重要环节，论文介绍了图像处理与匹配的一般概念，并提出了新的指纹匹配方法。指纹匹配是自动指纹识别中的一个难点。现有的指纹匹配方法大致可以归结为图形匹配和人工神经网络匹配两大类，本文提出的基于线段的特征点匹配算法属于图形匹配。 嵌入式系统需要完善的软件支持。随着嵌入式技术的飞速发展，用户交互界面也由传统的字符界面向图形界面转变，图形用户界面系统得到了长足的发展。MiniGUI 是一个非常适合于工业控制实时系统以及嵌入式系统的可定制的、小巧的图形用户界面支持系统。本文介绍了基于MiniGUI的可视化指纹识别软件设计。 综上所述，本文针对特定硬件条件，构建了定制的嵌入式操作系统；设计了支持USB数据传输的指纹采集卡；指纹图像的滤波、提取特征和指纹特征匹配均针对嵌入式系统的实际情况进行了优化；利用MiniGUI图形支持库完成了界面美观友好的可视化指纹识别程序。系统具有安全可靠、易于扩展、性价比高等优点。
上传时间： 2013-08-02
上传用户：小儒尼尼奥
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
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： 2013-04-24
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纹理映射在计算机图形计算中属于光栅化阶段，处理的是像素，主要的特点是数据的吞吐量大，对实时系统来说转换的速度是一个关键的因素，人们寻求各种加速算法来提高运算速度。传统的方法是用更快的处理器，并行算法或专用硬件。随着数字技术的发展，尤其是可编程逻辑门阵列(FPGAs)的发展，提供了一种新的加速方法。FPGAs在密度和性能上都有突破性的发展，当前的FPGA芯片已经能够运算各种图形算法，而在速度上与专用的图形卡硬件相同。因此，FPGA芯片非常适合这项工作。 本文主要工作包括以下几个方面： 1、本文提出了一种MIPmapping纹理映射优化方法，改进了MIPmapping映射细化层次算法及纹理图像的存储方式，减少纹理寻址的计算量，提高纹理存储的相关性。详细内容请阅读第三章。 2、提出了一种MIPmapping纹理映射优化方法的硬件实现方案，该方案针对移动设备对功耗和面积的要求，以及分辨率不高的特点，在参数空间到纹理地址的计算中用定点数来实现。详细内容请阅读第四章。 3、实现了纹理映射流水线单元纹理地址产生电路，及纹理滤波电路的FPGA设计，并给出设计的综合和仿真结果。详细内容请阅读第五章4、实现了符合IEEE 754单精度标准的乘法、乘累加及除法运算器电路。乘法器采用改进型Booth编码电路以减少部分积数量，用Wallace对部分积进行压缩；乘累加器采用multiply-add fused算法，对关键路径进行了优化；除法器为基于改进型泰勒级数展开的查找表结构实现，查找表尺寸只有208字节，电路为固定时延，在电路尺寸、延时及复杂度方面进行了较好的平衡。
上传时间： 2013-04-24
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