在圖像處理及檢測系統(tǒng)中，實時性要求往往影響著系統(tǒng)處理速度的性能。本文在分析研究視頻檢測技術(shù)及方法的基礎(chǔ)上，應(yīng)用嵌入式系統(tǒng)設(shè)計和圖像處理技術(shù)，以交通信息視頻檢測系統(tǒng)為研究背景，展開了基于FPGA視頻圖像檢測技術(shù)的研究與應(yīng)用，通過系統(tǒng)仿真驗證了基于FPGA架構(gòu)的圖像并行處理和檢測系統(tǒng)具有較高的實時處理能力，能夠準確并穩(wěn)定地檢測出運動目標的信息。可見FPGA對提高視頻檢測及處理的實時性是一個較好的選擇。 本文主要研究的內(nèi)容有： 1．分析研究了視頻圖像檢測技術(shù)，針對傳統(tǒng)基于PC構(gòu)架和DSP處理器的視頻檢測系統(tǒng)的弊端，并從可靠性、穩(wěn)定性、實時性和開發(fā)成本等因素考慮，提出了以FPGA芯片作為中央處理器的嵌入式并行數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的設(shè)計方案。 2．應(yīng)用模塊化的硬件設(shè)計方法，構(gòu)建了新一代嵌入式視頻檢測系統(tǒng)的硬件平臺。該系統(tǒng)由異步FIFO模塊、圖像空間轉(zhuǎn)換模塊、SRAM幀存控制模塊、圖像預(yù)處理模塊和圖像檢測模塊等組成，較好地解決了圖像采樣存儲、處理和傳輸?shù)膯栴}，并為以后系統(tǒng)功能的擴展奠定了良好的基礎(chǔ)。 3．在深入研究了線性與非線性濾波幾種圖像處理算法，分析比較了各自的優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，本文提出一種適合于FPGA的快速圖像中值濾波算法，并給出該算法的硬件實現(xiàn)結(jié)構(gòu)圖，應(yīng)用VHDL硬件描述語言編程、實現(xiàn)，仿真結(jié)果表明，快速中值濾波算法的處理速度較傳統(tǒng)算法提高了50％，更有效地降低了系統(tǒng)資源占用率和提高了系統(tǒng)運算速度，增強了檢測系統(tǒng)的實時性能。 4．研究了基于視頻的交通車流量檢測算法，重點討論背景差分法，圖像二值化以及利用直方圖分析方法確定二值化的閾值，并對圖像進行了直方圖均衡處理，提高圖像檢測精度。并結(jié)合嵌入式系統(tǒng)處理技術(shù)，在FPGA系統(tǒng)上研究設(shè)計了這些算法的硬件實現(xiàn)結(jié)構(gòu)，用VHDL語言實現(xiàn)，并對各個模塊及相應(yīng)算法做出了功能仿真和性能分析。 5．系統(tǒng)仿真與驗證是整個FPGA設(shè)計流程中最重要的步驟，針對現(xiàn)有仿真工具用手動設(shè)置輸入波形工作量大等弊病，本文提出了一種VHDL測試基準(TestBench)方法解決系統(tǒng)輸入源仿真問題，用TEXTIO程序包設(shè)計了MATLAB與FPGA仿真軟件的接口，很好地解決了仿真測試中因測試向量龐大而難以手動輸入的問題。并將系統(tǒng)的仿真結(jié)果數(shù)據(jù)在MATLAB上還原為圖像，方便了系統(tǒng)測試結(jié)果的分析與調(diào)試。系統(tǒng)測試的結(jié)果表明，運動目標的檢測基本符合要求，可以排除行走路人等移動物體(除車輛外)的噪聲干擾，有效地檢測出正確的目標。 本文主要研究了基于FPGA片上系統(tǒng)的圖像處理及檢測技術(shù)，針對FPGA技術(shù)的特點對某些算法提出了改進，并在MATLAB、QuartusⅡ和ModelSim軟件開發(fā)平臺上仿真實現(xiàn)，仿真結(jié)果達到預(yù)期目標。本文的研究對智能化交通監(jiān)控系統(tǒng)的車流量檢測做了有益探索，對其他場合的圖像高速處理及檢測也具有一定的參考價值。
上傳時間： 2013-07-13
上傳用戶：woshiayin
基于圖形處理器單元（GPU）提出了一種幀間差分與模板匹配相結(jié)合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT（基于統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點的基礎(chǔ)上，優(yōu)化隨機采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標運動部分產(chǎn)生的誤匹配點，運用背景補償?shù)姆椒▽㈧o態(tài)背景下的幀間差分目標檢測算法應(yīng)用于動態(tài)情況，實現(xiàn)了動態(tài)背景下的運動目標檢測，通過提取目標特征與后續(xù)多幀圖像進行特征匹配的方法最終實現(xiàn)自動目標檢測。實驗表明該方法對運動目標較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標檢測效果。
上傳時間： 2013-10-09
上傳用戶：ifree2016
誤區(qū)一：認為差分信號不需要地平面作為回流路徑，或者認為差分走線彼此為對方提供回流途徑。造成這種誤區(qū)的原因是被表面現(xiàn)象迷惑，或者對高速信號傳輸?shù)臋C理認識還不夠深入。雖然差分電路對于類似地彈以及其它可能存在于電源和地平面上的噪音信號是不敏感的。地平面的部分回流抵消并不代表差分電路就不以參考平面作為信號返回路徑，其實在信號回流分析上，差分走線和普通的單端走線的機理是一致的，即高頻信號總是沿著電感最小的回路進行回流，最大的區(qū)別在于差分線除了有對地的耦合之外，還存在相互之間的耦合，哪一種耦合強，那一種就成為主要的回流通路。
上傳時間： 2014-12-22
上傳用戶：tiantian
當你認為你已經(jīng)掌握了PCB 走線的特征阻抗Z0，緊接著一份數(shù)據(jù)手冊告訴你去設(shè)計一個特定的差分阻抗。令事情變得更困難的是，它說：“……因為兩根走線之間的耦合可以降低有效阻抗，使用50Ω的設(shè)計規(guī)則來得到一個大約80Ω的差分阻抗！”這的確讓人感到困惑！這篇文章向你展示什么是差分阻抗。除此之外，還討論了為什么是這樣，并且向你展示如何正確地計算它。 單線：圖1(a)演示了一個典型的單根走線。其特征阻抗是Z0，其上流經(jīng)的電流為i。沿線任意一點的電壓為V=Z0*i（ 根據(jù)歐姆定律）。一般情況，線對：圖1(b)演示了一對走線。線1 具有特征阻抗Z11，與上文中Z0 一致，電流i1。線2具有類似的定義。當我們將線2 向線1 靠近時，線2 上的電流開始以比例常數(shù)k 耦合到線1 上。類似地，線1 的電流i1 開始以同樣的比例常數(shù)耦合到線2 上。每根走線上任意一點的電壓，還是根據(jù)歐姆定律，
標簽： 差分阻抗
上傳時間： 2013-10-20
上傳用戶：lwwhust
誤區(qū)一：認為差分信號不需要地平面作為回流路徑，或者認為差分走線彼此為對方提供回流途徑。造成這種誤區(qū)的原因是被表面現(xiàn)象迷惑，或者對高速信號傳輸?shù)臋C理認識還不夠深入。雖然差分電路對于類似地彈以及其它可能存在于電源和地平面上的噪音信號是不敏感的。地平面的部分回流抵消并不代表差分電路就不以參考平面作為信號返回路徑，其實在信號回流分析上，差分走線和普通的單端走線的機理是一致的，即高頻信號總是沿著電感最小的回路進行回流，最大的區(qū)別在于差分線除了有對地的耦合之外，還存在相互之間的耦合，哪一種耦合強，那一種就成為主要的回流通路。
上傳時間： 2013-10-25
上傳用戶：zhaiyanzhong
當你認為你已經(jīng)掌握了PCB 走線的特征阻抗Z0，緊接著一份數(shù)據(jù)手冊告訴你去設(shè)計一個特定的差分阻抗。令事情變得更困難的是，它說：“……因為兩根走線之間的耦合可以降低有效阻抗，使用50Ω的設(shè)計規(guī)則來得到一個大約80Ω的差分阻抗！”這的確讓人感到困惑！這篇文章向你展示什么是差分阻抗。除此之外，還討論了為什么是這樣，并且向你展示如何正確地計算它。 單線：圖1(a)演示了一個典型的單根走線。其特征阻抗是Z0，其上流經(jīng)的電流為i。沿線任意一點的電壓為V=Z0*i（ 根據(jù)歐姆定律）。一般情況，線對：圖1(b)演示了一對走線。線1 具有特征阻抗Z11，與上文中Z0 一致，電流i1。線2具有類似的定義。當我們將線2 向線1 靠近時，線2 上的電流開始以比例常數(shù)k 耦合到線1 上。類似地，線1 的電流i1 開始以同樣的比例常數(shù)耦合到線2 上。每根走線上任意一點的電壓，還是根據(jù)歐姆定律，
標簽： 差分阻抗
上傳時間： 2013-11-10
上傳用戶：KSLYZ
采用首次適應(yīng)法、最佳適應(yīng)法或最差適應(yīng)法，編寫一內(nèi)存分配和回收模擬程序。 動態(tài)地隨機產(chǎn)生新的“內(nèi)存分配”或“內(nèi)存回收”請求，再按照你選定的分配算法修改這個數(shù)組。由于這個實驗的重點在于內(nèi)存分配，所以不考慮與某內(nèi)存區(qū)相關(guān)的進程情況。
標簽：
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：離殤
可實現(xiàn)硬幣的分法，一分，二分，五分硬幣。內(nèi)附有for循環(huán)版
標簽： 分
上傳時間： 2015-04-02
上傳用戶：ztj182002
一個一維潰壩模擬動畫，使用復(fù)合有限差分法，效果很好。剛學剛做，希望對大家有點用處。內(nèi)含源程序。
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：我們的船長
fdtd（時域有限差分）的3維仿真程序，用C語言編寫，尚未添加PML吸收邊界條件。
上傳時間： 2015-09-07
上傳用戶：13681659100
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