合成孔径雷达的实时信号处理系统,可以分成相对独立的几个阶段,即A/D变换和缓存、距离向预处理器、方位向预处理器、距离向压缩处理、转置存储器、方位向压缩处理、逆转置存储器.合成孔径雷达预处理的目的,就是缓解高处理数据率和低传输数据率的矛盾,使得在不太影响成像质量的前提下,尽量减少传输的数据率,有利于后续处理的硬件实现,做到实时处理.论文结合电子所合成孔径雷达实时成像处理系统,设计开发了基于Xilinx Virtex-E FPGA的星载SAR高速预处理板,该信号处理板处理能力强,结构紧凑,运行效率高;其硬件电路的设计思路和结构形式有很强的通用性和使用价值.论文重点研究了预处理的核心部分—固定系数FIR滤波器的设计问题.而固定系数FIR滤波器的实现问题的重点又是FPGA内部的固定系数FIP滤波器实现问题,针对FPGA内部的查找表资源,我们选择目前流行的分布式算法来实现FIR滤波器的设计.对比于预处理器中其他滤波器设计方案,基于FPGA分布式算法的FIR滤波器的设计,避免了乘累加运算,提高了系统运行的速度并且节省了大量的FPGA资源.并且由于FPGA可编程的特性,所以可以灵活的改变滤波器的系数和阶数.所设计的电路简单高速,工作正常、可靠,完全满足了预处理器设计的技术要求.随着超大规模集成电路技术,高密度存储器技术,计算机技术的发展,一个全数字化的机载实时成像处理系统的研制,已经不是非常困难的事情了.而在现有条件下,全数字化的高分辨率星载实时成像处理系统的研制,将是一个非常具有挑战意义的课题,论文以星载SAR的预处理器设计为例,抛砖引玉,希望对未来全数字化星载实时成像处理系统的研制起到一定参考价值.
上传时间： 2013-07-03
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随着红外探测技术和超大规模专用集成电路的发展，实时红外成像系统得到了越来越广泛的应用。如何针对红外图像的特性对红外图像进行实时处理，得到能真实反映探测场景、适合观察分析的红外图像是目前红外成像技术的研究热点。针对红外图像在被采集后立即进行预处理，简化后级数字信号处理单元的繁重任务，在红外成像技术中具有重要意义。本论文主要工作如下： (1)对红外成像的原理、红外图像的形成过程、红外图像的特征以及红外图像与可见光图像的区别进行了阐述。 (2)简要介绍了频域中图像的增强算法，以及图像的灰度变换原理。 (3)通过对时域中各种算法的分析对比，以及时域处理与频域处理的对比，选择数种适合红外图像预处理的算法进行硬件实现，然后再根据硬件实现的难易程度和算法对硬件资源的占用率，以及最终对图像的处理效果，选择一种最佳的平滑和锐化方法。 (4)针对FPGA的特点，采用了模块化结构设计，方便构成并行运算，充分体现了实时处理的要求。 (5)分析了红外图像灰度变换的硬件构成，实现了对红外图像的直方图统计。 (6)阐述了I2C总线标准，使用I2C总线对SAA7115视频图像处理芯片的控制，对模拟的红外图像采集、量化成数字图像信号；由于采用SDRAM进行数据的存储，所以针对数据的存储及读取方式设计了SDRAM存储器的控制器，将量化后的数据存储到SDRAM存储器。 (7)详细阐述了图像频域处理的硬件实现方法，并特别说明了DFT的FPGA硬件构成方法及这种方法与DSP处理器构成方法的区别。然后针对整个系统的时序构成及时序要求，采用了PLL核构成了系统的时序部分，并对系统进行了优化，以提高运行速度及减少资源占用率。
上传时间： 2013-07-12
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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： 2013-05-30
上传用户：水瓶kmoon5
人体血液成份的无创检测是生物医学领域尚未攻克的前沿课题之一，动态光谱法在理论上克服了其它检测方法难以逾越的障碍——个体差异和测量条件对检测结果的影响。实现动态光谱检测，其关键在于采集多波长的光电容积脉搏波信号，并对其进行处理。针对动态光谱检测中信号微弱、信噪比低、处理数据量大的特点，本文设计了基于FPGA和面阵CCD摄像头的动态光谱数据采集与预处理系统，提高检测精度，采集出满足动态光谱信号提取要求的光电脉搏波；并对动态光谱频域提取法的核心算法FFT的FPGA实现进行研究。 课题提出用高灵敏度的面阵CCD摄像头替代常规光栅光谱仪中的光电接收器，实现对多波长的光电容积脉搏波的检测。结合面阵CCD的二维图像特点，采用信号累加法去除噪声，提高信号的信噪比。 创新性的提出一种不同于以往的信号累加方法——将处于同一行的视频信号在采样过程中直接累加，然后再进行传输和存储。不同于帧累加和异行累加，这种同行累加方式不但大大的提高了信号的信噪比，同时减小了数据的传输速度和传输量，降低了对存储器容量的要求，改善了动态光谱信号检测系统的性能。 针对面阵CCD摄像头输出的复合视频信号的特点，设计视频信号解调电路，得到高速、高精度的数字视频信号和准确的视频同步信号，用于后续的视频信号采集与处理。 根据动态光谱信号检测和视频信号采集的要求，选择可编程逻辑器件FPGA作为硬件平台，设计并实现了基于FPGA和面阵CCD摄像头的光电脉搏波采集与预处理系统。该系统实现了视频信号的精确定位，通过光谱信号的高速同行累加，实现了光电脉搏波信号的高精度检测。系统采用基于FPGA的Nios II嵌入式处理器系统，通过对其应用程序的开发，可靠的实现了数据的采集、传输和存储，提高了系统的集成度，降低了开发成本。 为实现动态光谱信号的频域提取，研究了基于FPGA的FFT实现方案，对各关键模块进行设计，为动态光谱信号的进一步处理打下良好的基础。 最后，通过实验证明了系统数据采集的正确性和信号预处理的可行性，得到了符合动态光谱信号提取要求的脉搏波信号。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：cknck
介绍了基于数字图像处理的QR码识别算法。该方案综合运用了图像灰度化、滤波去噪、二值化、边缘检测、图像旋转等多种图像处理方法对条码图像进行预处理。理论分析和实验结果表明：该算法提高了识读的灵活性和可靠性，为QR码识别提供了一种新途径。
上传时间： 2013-11-13
上传用户：cccole0605
模式识别的一些预处理，包括：图像压缩的例子：行程编码算法RCL， 手写体数据变换成像素位图的算法。
上传时间： 2014-01-12
上传用户：气温达上千万的
itkITK主要做图像的预处理，如滤波，分类，分割，配准，算法很多。本文详细介绍了itk的gui界面设计方面
上传时间： 2015-12-03
上传用户：bcjtao
指纹图像的预处理及特征提取，又详细地算法描述，适合于初学者，可以作为本科毕业设计的参考
上传时间： 2014-01-25
上传用户：asddsd
随着图像处理技术的不断发展，图像处理技术在国民经济和社会生活的各个方面都得到了广泛的运用。与此同时，人们对图像处理的要求也越来越高。传统的数字图像处理器件主要有专用集成芯片（Application Specific Integrated Circuit）和数字信号处理器（Digital Signal Process）。进入20世纪以来，伴随着半导体技术的发展，现场可编程门阵列FPGA以其应用灵活、集成度高、功能强大、设计周期短、开发成本低的特点，越来越多地被应用在图像处理领域。大量实践证明，FPGA的并行处理能力与流水线作业能显著地提高图像处理的速度，因此基于FPGA的图像处理系统有着广阔的发展前景。 本文研究的是一个在嵌入式视频监控系统下的图像预处理子系统。首先实现了一个通用可重复配置的图像处理算法研究硬件平台，完成图像的采集、接收、处理、存储、输出等功能。由于FPGA本身具有完全的可重复配置性，所以该架构的硬件平台可以很方便的升级和重复配置。其次在该平台上，本文使用Verilog HDL硬件语言在FPGA芯片上实现了多种图像预处理算法。在实现过程中，为了充分发挥FPGA在并行处理方面的强大功能，本文对算法做了一定的改进，使其尽量能使用并行处理的方式来完成。实验结果表明，本图像预处理系统能在毫秒级高速地完成多种图像算法，完全能够满足视频监控系统50帧/秒的输出要求。 最后根据视频监控系统在实际运用中出现的噪声类型多样化的情况，我们设计了一种基于反馈理论的图像处理效果控制模块。该模块能通过对处理后图像峰值信噪比（PSNR）的分析，控制FPGA对下一幅图像的噪声采用更有针对性的图像处理方法。
上传时间： 2013-05-20
上传用户：gundamwzc
人脸自动识别技术是模式识别、图像处理等学科的一个最热门研究课题之一。随着社会的发展,各方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切，而人脸识别技术作为各种生物识别技术中最重要的方法之一，已经越来越多的受到重视。对于具有实时，快捷，低误识率的高性能算法以及对算法硬件加速的研究也逐渐展开。 本文详细分析了智能人脸识别算法原理，发展概况和前景，包括人脸检测算法，人眼定位算法，预处理算法，PCA和ICA 算法，详细分析了项目情况，系统划分，软硬件平台的资源和使用。并在ISE软件平台上，用硬件描述语言(verilog HDL)对算法部分严格按照FPGA代码风格进行了RTL 硬件建模，并对C++算法进行了优化处理，通过仿真与软件算法结果进行比对，评估误差，最后在VirtexII Pro FPGA 上进行了综合实现。 主要研究内容如下： 首先，对硬件平台xilinx的VirtexII Pro FPGA 上的系统资源进行了描述和研究，对存储器sdram,RS-232 串口，JTAG 进行了研究和调试，对Coreconnect的OPB总线仲裁机理进行了两种算法的比较，RTL 设计，仿真和综合。利用ISE和VC++软件平台，对verilog和C++算法进行同步比较测试，使每步算法对应正确的结果。对软硬件平台的合理使用使得在项目中能尽可能多的充分利用硬件资源，制板时正确选型，以及加快设计和调试进度。其次，对人脸识别算法流程中的人脸检测，人眼定位，预处理，识别算法分别进行了比较研究，选取其中各自性能最好的一种算法对其原理进行了分析讨论。人脸检测采用adaboost 算法，因其速度和精度的综合性能表现优异。人眼定位采用小块合并算法，因为它具有快速，准确，弱时实的特点。预处理算法采用直方图均衡加平滑的算法，简单，高效。 识别算法采用PCA 加ICA 算法，它能最大的弱化姿态和光照对人脸识别的影响。 最后，使用Verilog HDL 硬件描述语言进行算法的RTL 建模，在C++算法的基础上，保证原来效果的前提下，根据FPGA 硬件特点对算法进行了优化。视频输入输出是人脸识别的前提，它提供FPGA 上算法需要处理的数据，预处理算法在C++算法的基础上进行了优化，最大的减少了运算量，提高了运算速度，16 位计算器模块使得在算法实现时可以根据系统要求，在FPGA的ip 核和自己设计的模块之间选择性能更好的一个来调用，FIFO的设计提供同步和异步时钟域的数据缓存。设计在ISE和VC++软件平台同时进行，随时对verilog和C++数据进行监测和比对。全部设计模块通过仿真，达到预定的性能要求，并在FPGA 上综合实现。
上传时间： 2013-07-13
上传用户：李梦晗
