本課題設計和完成了一套基于DSP+FPGA結構的小波變換實時圖像處理系統。采用小波算法對圖像進行邊緣提取、圖像增強、圖像融合等處理,并在ADSP-BF535上實現了小波算法,分析了其運行小波算法的性能。圖像處理的數據量比較大,而且運算比較復雜,DSP的特殊結構和性能很好地滿足了系統實現的需要,而FPGA的高速性和靈活性也滿足了系統實時性和穩(wěn)定性的需要,所以采用DSP+FPGA來實現圖像處理系統是可靠的,也是可行的。系統的硬件設計以DSP和FPGA為平臺,DSP實現算法、管理系統運行、并實現了系統的自啟動;FPGA實現一些接口、時序控制等,簡化了外圍電路,提高了系統的可靠性。結果表明,在ADSP-BF535上實現小波算法,效果良好,而且滿足系統實時性的要求。最后,總結了系統的設計和調試經驗,對調試時遇到的一些問題進行了分析。
上傳時間: 2013-04-24
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相對于JPEG中二維離散余弦變換(2DDCT)來說,在JPEG2000標準中,二維離散小波變換(2DDWT)是其圖像壓縮系統的核心變換。在很多需要進行實時處理圖像的系統中,如數碼相機、遙感遙測、衛(wèi)星通信、多媒體通信、便攜式攝像機、移動通信等系統,需要用芯片實現圖像的編解碼壓縮過程。雖然有許多研究工作者對圖像處理的小波變換進行了研究,但大都只偏重算法研究,對算法硬件實現時的復雜性考慮較少,對圖像處理的小波變換硬件實現的研究也較少。 本文針對圖像處理的小波變換算法及其硬件實現進行了研究。對文獻[13]提出的“內嵌延拓提升小波變換”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法進行仔細分析,提出一種基于提升方式的5/3小波變換適合硬件實現的算法,在MATLAB中仿真驗證了該算法,證明其是正確的。并設計了該算法的硬件結構,在MATLAT的Simulink中進行仿真,對該結構進行VHDL語言的寄存器傳輸級(RTL)描述與仿真,成功綜合到Altera公司的FPGA器件中進行驗證通過。本算法與傳統的小波變換的邊界處理方法比較:由于將其邊界延拓過程內嵌于小波變換模塊中,使該硬件結構無需額外的邊界延拓過程,減少小波變換過程中對內存的讀寫量,從而達到減少內存使用量,降低功耗,提高硬件利用率和運算速度的特點。本算法與文獻[13]提出的算法相比較:無需增加額外的硬件計算模塊,又具有在硬件實現時不改變原來的提升小波算法的規(guī)則性結構的特點。這種小波變換硬件芯片的實現不僅適用于JPEG2000的5/3無損小波變換,當然也可用于其它各種實時圖像壓縮處理硬件系統。
上傳時間: 2013-06-13
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在衛(wèi)星遙感設備中,隨著遙感技術的發(fā)展和對傳輸式觀測衛(wèi)星遙感圖像質量要求的不斷提高,航天遙感圖像的分辨率和采樣率也越來越高,由此引起高分辨率遙感圖像數據存儲量和傳輸數據量的急劇增長,然而衛(wèi)星信道帶寬有限。為了盡量保持高分辨率遙感圖像所具有的信息,必須解決輸入數據碼率和傳輸信道帶寬之間的矛盾。所以星載高分辨率遙感圖像數據的高保真、實時、大壓縮比壓縮技術就成了解決這一矛盾的關鍵技術。FPGA器件為實現數據壓縮提供了一種壓縮算法的硬件實現的一個理想的平臺。FPGA器件集成度高,體積小,通過用戶編程實現專門應用的功能。它允許電路設計者利用基于計算機的開發(fā)平臺,經過設計輸入,仿真,測試和校驗,直到達到預期的結果,減少了開發(fā)周期。小波變換能夠適應現代圖像壓縮所需要的如多分辨率、多層質量控制等要求,在較大壓縮比下,小波圖像壓縮質量明顯好于DCT變換,因此小波變換成為新一代壓縮標準JPEG2000的核心算法。同時,小波變換的提升算法結構簡單,能夠實現快速算法,有利于硬件實現,因此提升小波變換對于采用FPGA或ASIC來實現圖像變換來說是很好的選擇。本文針對衛(wèi)星遙感圖像的數據流,主要研究可以對衛(wèi)星圖像進行實時二維小波變換的方案。針對提升小波變換的VLSI結構和FPGA設計中的關鍵技術,從邊界延拓、濾波器結構、整數小波、定點運算、原位運算等方面進行了研究和討論,并且完成了針對衛(wèi)星遙感圖像的分塊二維9/7提升小波變換的FPGA實現。采用VerIlog語言對設計進行了仿真驗證,并將仿真結果同matlab仿真結果進行了比較,比較結果表明該方案能實現對衛(wèi)星遙感圖像數據流的二維提升小波變換的功能。同時QuartusII綜合結果也表明,系統時鐘能夠工作在很高的頻率,可以滿足高速實時對衛(wèi)星圖像的小波變換處理。
上傳時間: 2013-06-15
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網絡帶寬依然在不斷增長(尤其是在本地網),最后一公里的高速接入日益普及;另一方面的情況是大容量的磁盤、FLASH移動存儲盤和激光盤的容量不斷增大,使得傳送和儲存數據的成本不斷地下降。不僅使人發(fā)問:我們孜孜不倦的搞視頻壓縮高級算法還有多少意義?我們可以看到,算法的復雜性日益增加,但性能的提高卻接近邊緣。 是什么還在要求更高的壓縮速率?還有被我們遺忘的地方嗎?還有什么應用讓我們繼續(xù)追求更精妙的壓縮算法? 在作者看來,這個應用領域就是移動視頻服務。無線頻譜這種稀缺資源的有限性決定了我們必須繼續(xù)對視頻壓縮技術進行研究。即使伴隨UMTS/IMT2000的到來,移動終端可以獲得的數據速率也限制在144Kbit/s,在微蜂窩的時候最高能達到的速率上限也在2Mbit/s。144Kbit/s的速率對于較高質量的視頻傳輸來講,仍然是有限的。因此,可以預見,移動終端的空中接口這個瓶頸使得我們必須繼續(xù)進行視頻壓縮。 另一方面,移動終端領域開發(fā)視頻壓縮算法,在其低功耗和實時性要求下,也是異常困難的。為了減少計算的復雜性和運動估計的功耗,業(yè)界提出了許多快速算法,例如2-D的對數搜索,三步搜索,聯合搜索。盡管這些方法減少了功耗,其結果是視頻壓縮性能的降低,因為這些算法的本質是減少了運動搜索的空間。為了實現運動搜索的低功耗,在電路領域又提出了搜索窗口和時鐘管理的措施。但這些方法都是在犧牲視頻壓縮比性能的基礎進行的折中,并沒有強調算法映射結構上做出處理。 本論文提出了一種新的解決MPEG-4運動估計運算的低功耗實時處理器架構。其基礎是采用了心肌陣列并行處理技術和低功耗控制電路。運動估計的繁復運算通過心肌陣列分布式運算得到有效處理。從理論上看,心肌陣列有其簡單易理解性,然后,由于FPGA的互聯網絡有限性,設計這樣一個陣列仍有許多值得注意的問題。論文提出使用保守近似處理在全局運動估計中減少功耗,其本質是消除不必要的冗余運算。宏塊的最小誤差匹配是一個典型的串行操作過程。論文新提出的方法是在進行絕對匹配前使用保守計算,如果保守誤差值與最小誤差差別過大,則不進行絕對誤差計算。 總的說來,論文實現了兩個目標:通過心肌陣列實現了實時的運動估計編碼,通過在算法層次引入控制電路,降低運動估計電路的功耗。
上傳時間: 2013-06-23
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磁共振成像(MRI)由于自身獨特的成像特點,使得其處理方法不同于一般圖像.根據不同的應用目的,該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先,該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點,提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點,首先對與噪聲和邊緣相關的小波系數進行建模,然后利用最大似然估計來進行參數估計,同時利用連續(xù)尺度間的尺度相關性特點來進行函數升級,以便獲得最佳萎縮函數,進一步提高圖像的質量,最終取得了一定的效果.與此同時,該文對MRI圖像的進一步的分析與應用展開了一定研究,提出了一種改進的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點,同時考慮鄰域對分割結果的影響,對目標函數加以改進,用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響,達到魯棒分割的目的,為進一步圖像處理和分析打下基礎.通過實驗,我們發(fā)現,無論是針對模擬圖像還是實際圖像,該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果,達到了預期的目的.
上傳時間: 2013-04-24
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全都是網絡上搜集來的, 包含: RC振蕩電路計算、電感阻抗計算、電容阻抗計算、電容或電感值計算、單片機小精靈、PCB報價計算、FLASH芯片型號查詢。
標簽: 計算
上傳時間: 2013-04-24
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較高性能的永磁同步電機矢量控制系統需要實時更新電機參數,文章中采用一種在線辨識永磁同步電機參數的方法。這種基于最小二乘法參數辨識方法是在轉子同步旋轉坐標系下進行的,通過MATLAB/SIMULINK對基于最小二乘法的永磁同步電機參數辨識進行了仿真,仿真結果表明這種電機參數辨識方法能夠實時、準確地更新電機控制參數。 關鍵詞:永磁同步電機;參數辨識;最小二乘法
上傳時間: 2013-06-06
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能精確計算C語言延時程序中延時時間的小工具
上傳時間: 2013-07-29
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小波分析經典,注重小波分析的基本理論。將一位小波理論和高維小波理論放在一起并行介紹。
上傳時間: 2013-04-24
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摘要:"紅外弱小目標檢測"是紅外搜索跟蹤系統、紅外雷達預警系統、紅外成像跟蹤系統的核心技術,因此紅外小目標的檢測是當前一項重要的研究課題.目前的發(fā)展方向是研究運算量小、性能高、利于硬件實時實現的檢測和跟蹤算法.該文在前人研究的基礎上,著重研究了Marr視覺計算理論在紅外小目標檢測技術中的應用.從Marr算法的理論基礎——高斯平滑濾波器與拉普拉斯算子的相關知識以及Marr的計算視覺理論基礎開始,進行了 2G(Laplacian of Gaussian,高斯—拉普拉斯)濾波器、LoG(Laplacian ofGaussian,高斯—拉普拉斯)模板以及 2G濾波器在人類視覺、邊緣檢測、邊緣處理的物理意義以及神經生理學意義方面的分析討論,提出了易于FPGA(Field Programmable Gate Array,現場可編程門陣列)實現的基于Marr計算視覺的紅外圖像小目標檢測方法.該方法可根據目標大小自動設計檢測模板,在濾除不相關的噪聲的同時又保留閉合的目標邊緣,從而檢測出目標.將該方法用FPGA實現,滿足了檢測過程中的實時性.考慮到工程中的應用,該文對該方法在FPGA中的具體實現給出了設計總體思路和詳細流程.由于FPGA具有對圖像數據的實時處理能力,而且該算法在FPGA中的具體實現中對資源的合理使用進行了綜合考慮,因此該算法能夠實時、有效地實現目標檢測.并在此基礎上對小目標的檢測研究前景進行展望.
上傳時間: 2013-07-04
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