OpencV是用來實現(xiàn)計算機視覺相關(guān)技術(shù)的開放源碼工作庫，是計算機視覺、圖像處理、模式識別、計算機圖形學、信號處理、視頻監(jiān)控、科學可視化等相關(guān)從業(yè)人員的好工具。本書介紹了大約200多個典型的技術(shù)問題，覆蓋了基于OpenCV基礎(chǔ)編程的主要內(nèi)容，利用大量生動有趣的編程案例和編程技巧，從解決問題和答疑解惑入手，以因特網(wǎng)上最新資料為藍本，深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設計方法。全書結(jié)構(gòu)清晰、合理，范例實用、豐富，理論結(jié)合實踐，即使讀者只是略懂計算機視覺原理，也能人手對相關(guān)理論方法直接進行編碼實現(xiàn)。 "基于OPENCV的計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實現(xiàn)計算機視覺技術(shù) 1.1 計算機視覺技術(shù) 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法 本章小結(jié) 第二章 OpenCV的編程環(huán)境 2.1 OpenCV環(huán)境介紹 2.2 OpenCV的體系結(jié)構(gòu) 2.3 OpenCV實例演示 本章小結(jié) 第三章 OpenCV編程風格 3.1 命名約定 3.2 結(jié)構(gòu) 3.3 函數(shù)接口設計 3.4 函數(shù)實現(xiàn) 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結(jié) 第四章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.1 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.2 數(shù)組有關(guān)的操作 4.3 動態(tài)結(jié)構(gòu) 本章小結(jié) 第五章 數(shù)據(jù)交互 5.1 繪圖函數(shù) 5.2 文件存儲 5.3 運行時類型信息和通用函數(shù) 5.4 錯誤處理函數(shù) 5.5 系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態(tài)學 本章小結(jié) 第七章 結(jié)構(gòu)與識別 7.1 輪廓處理函數(shù) 7.2 計算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標檢測函數(shù) 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進行人臉檢測 本章小結(jié) 第八章 圖形界面（HighGUI） 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實用系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第九章 視頻處理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI對視頻進行讀寫處理 9.2 CvCam對攝像頭和視頻流的使用 本章小結(jié) 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態(tài)學（morhing functions） 本章小結(jié) 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結(jié)構(gòu)與函數(shù)介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數(shù)介紹 11.4 人臉識別工具 本章小結(jié) 第十二章 核心庫綜合例程 12.1 檢測黑白格標定板內(nèi)指定矩形區(qū)域內(nèi)的角點 12.2 解線性標定方程組程序 本章小結(jié) 第十三章 運動與跟蹤 13.1 圖像統(tǒng)計的累積函數(shù) 13.2 運動模板函數(shù) 13.3 對象跟蹤 13.4 光流 13.5 預估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測可變形體的輪廓 13.8 運動目標跟蹤與檢測 本章小結(jié) 第十四章 立體視覺第一部分——照相機定標 14.1 坐標系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機參數(shù)的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進行攝像機定標 14.6 OpenCV中的定標函數(shù) 14.7 CVUT介紹 本章小結(jié) 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹 本章小結(jié) 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹 本章小結(jié) 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實例 17.1 圖像校正實例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實現(xiàn) 本章小結(jié) 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術(shù)問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關(guān)問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug
標簽： OpenCV 計算機視覺 技術(shù)實現(xiàn)
上傳時間： 2013-07-18
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臺灣成功大學的關(guān)于無人機自動駕駛控制的論文集(1) 這包共4篇，分別為： 無人飛機速度控制器設計與實現(xiàn) 無人飛行船自主性控制設計與實現(xiàn) 無人飛行載具導引飛控整合自動駕駛儀參數(shù)選取之研究 無人飛行載具導引飛控之軟體與硬體模擬
標簽： lunwen
上傳時間： 2013-08-03
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低壓電器電弧運動過程三維成像理論及運動機理研究在國內(nèi)外取得了一定的進展，但作為一種新型電弧研究方法，特別是對電弧運動可視化方面的研究尚處于起步階段，其技術(shù)涉及到電器學、數(shù)值計算、圖像處理、計算機科學等眾多學科領(lǐng)域，加之電弧復雜的非線性特性及其瞬時特性，導致測量研究的困難，在電弧機理、性能分析和模型設計等方面都還不夠成熟、完善。所以，在電弧模型理論研究、電器電磁機構(gòu)的三維有限元分析、電器的計算機輔助設計、電弧動態(tài)特性研究等方面，存在大量的工作要做。對這些問題的深入研究，可以更好地認識電器觸頭在整個運動過程中極其復雜的電、熱、磁、機械等一系列現(xiàn)象。 為了從不同角度觀察分析電弧在滅弧室中的動態(tài)運動過程，本文在研究開關(guān)電器電弧圖像增強及運動過程三維可視化的基礎(chǔ)上，分析電弧形成機理、電弧特性和運動形態(tài)的基本理論，進一步考慮其模型特性和電弧等離子體磁壓縮效應，建立其運動數(shù)學模型。電弧圖像需要的處理主要有：圖像數(shù)字化、圖像平滑、圖像分割、圖像邊緣檢測、圖像增強。本文提出一種基于小波變換的圖像增強和直方圖的圖像增強算法，在保留電弧弧柱強特征的同時，突出顯示電器動觸頭圖像特征使增強后的電弧圖像適合人類的視覺特征，為電弧動態(tài)過程分析和電弧可視化模型的構(gòu)建提供有效的分析基礎(chǔ)，并取得良好的電弧圖像增強效果。本文構(gòu)造了基于比色測溫原理的電弧輻射拾取、圖像采集、同步控制、數(shù)據(jù)處理等硬件裝置，對試驗采集裝置進行了標定；將醫(yī)學上成功應用的計算機層析成像理論，應用于對電弧進行三維溫度場重建的研究，構(gòu)造可單面陣CCD采集三組六路投影輻射強度的實驗裝置，通過對觸頭邊緣檢測的手段精確定位于不同光路中電弧的位置，對輻射拾取光路進行校準，編制了系統(tǒng)軟件，實現(xiàn)電弧三維溫度場的重建。研究數(shù)學模擬計算方法，提出了適合低壓電器電弧數(shù)學模型計算的方法。用計算機求解獲得以前依靠實驗才能獲得的開斷波形及運動過程，將理論分析、試驗研究和計算機仿真有機結(jié)合起來，使產(chǎn)品設計更加科學和準確，可以大大減少設計周期，減少試驗的盲目性和費用，有利于提高電器產(chǎn)品的技術(shù)性能，對于新產(chǎn)品開發(fā)，優(yōu)化滅弧室設計及模擬實驗，具有十分重要的意義。
上傳時間： 2013-04-24
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人臉檢測和定位是在圖像中進行人臉檢測,以及確定圖像中人臉的位置、大小、個數(shù)等信息,最初作為自動人臉識別系統(tǒng)的定位環(huán)節(jié)被提出,近年來由于其在安全訪問、智能監(jiān)測、虛擬現(xiàn)實、基于內(nèi)容的檢索和新一代人機界面等領(lǐng)域的應用需求,作為一個獨立的課題也備受研究者的重視。 論文針對人臉檢測定位和識別技術(shù)在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的特殊應用,進行人臉檢測和定位算法研究,并將這些算法通過DSP進行實現(xiàn)。論文工作如下： 1.本文針對人臉檢測和定位問題,提出了基于YUV色彩空間的膚色檢測的改進算法,通過在YUV空間對人臉膚色的聚類分析,建立了YUV膚色模型。仿真結(jié)果表明,該模型可以有效地檢測到圖像中的膚色區(qū)域,為人臉的粗定位奠定了基礎(chǔ)。 2.針對圖像中膚色不一定是人臉的問題,在人臉檢測時,利用膚色確定候選區(qū)域,再利用一些規(guī)則對人臉候選區(qū)域進行判別或合并。針對圖像只中存在一個人臉的情況,采用改進的坐標軸投影方法進行單個人臉的檢測定位；針對圖像中存在多個人臉的情況,利用改進的區(qū)域標定算法進行多個人臉的檢測定位,使得算法能夠完成單人臉檢測和多人臉的檢測定位,仿真結(jié)果表明了算法的有效性。 3.論文提出了通過DSP圖像處理系統(tǒng)實現(xiàn)以上算法的過程,首先在MATLAB環(huán)境研究算法,然后進行算法的DSP移植,采用了有利于DSP處理的圖像存儲格式和算法結(jié)構(gòu),改善了算法的實時性。實際測試結(jié)果表明了算法在DSP上實現(xiàn)的正確性和可行性。 基于DSP的人臉檢測和定位算法的實現(xiàn),對監(jiān)控系統(tǒng)的智能化發(fā)展具有重要的實際意義。
上傳時間： 2013-05-22
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隨著圖像處理技術(shù)和投影技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對高沉浸感的虛擬現(xiàn)實場景提出了更高的要求，這種虛擬顯示的場景往往由多通道的投影儀器同時在屏幕上投影出多幅高清晰的圖像，再把這些單獨的圖像拼接在一起組成一幅大場景的圖像。而為了給人以逼真的效果，投影的屏幕往往被設計為柱面屏幕，甚至是球面屏幕。當圖像投影在柱面屏幕的時候就會發(fā)生幾何形狀的變化，而避免這種幾何變形的就是圖像拼接過程中的幾何校正和邊緣融合技術(shù)。 一個大場景可視化系統(tǒng)由投影機、投影屏幕、圖像融合機等主要模塊組成。在虛擬現(xiàn)實應用系統(tǒng)中，要實現(xiàn)高臨感的多屏幕無縫拼接以及曲面組合顯示，顯示系統(tǒng)還需要運用幾何數(shù)字變形及邊緣融合等圖像處理技術(shù)，實現(xiàn)諸如在平面、柱面、球面等投影顯示面上顯示圖像。而關(guān)鍵設備在于圖像融合機，它實時采集圖形服務器，或者PC的圖像信號，通過圖像處理模塊對圖像信息進行幾何校正和邊緣融合，在處理完成后再送到顯示設備。 本課題提出了一種基于FPGA技術(shù)的圖像處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的AiD采集、圖像數(shù)據(jù)在SRAM以及SDRAM中的存取、圖像在FPGA內(nèi)部的DSP運算以及圖像數(shù)據(jù)的D/A輸出。系統(tǒng)設計的核心部分在于系統(tǒng)的控制以及數(shù)字信號的處理。本課題采用XilinxVirtex4系列FPGA作為主處理芯片，并利用VerilogHDL硬件描述語言在FPGA內(nèi)部設計了A/D模塊、D/A模塊、SRAM、SDRAM以及ARM處理器的控制器邏輯。 本課題在FPGA圖像處理系統(tǒng)中設計了一個ARM處理器模塊，用于上電時對系統(tǒng)在圖像變化處理時所需參數(shù)進行傳遞，并能實時從上位機更新參數(shù)。該設計在提高了系統(tǒng)性能的同時也便于系統(tǒng)擴展。 本文首先介紹了圖像處理過程中的幾何變化和圖像融合的算法，接著提出了系統(tǒng)的設計方案及模塊劃分，然后圍繞FPGA的設計介紹了SDRAM控制器的設計方法，最后介紹了ARM處理器的接口及外圍電路的設計。
上傳時間： 2013-04-24
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隨著圖像處理技術(shù)和投影技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對高沉浸感的虛擬現(xiàn)實場景提出了更高的要求，這種虛擬顯示的場景往往由多通道的投影儀器同時在屏幕上投影出多幅高清晰的圖像，再把這些單獨的圖像拼接在一起組成一幅大場景的圖像。而為了給人以逼真的效果，投影的屏幕往往被設計為柱面屏幕，甚至是球面屏幕。當圖像投影在柱面屏幕的時候就會發(fā)生幾何形狀的變化，而避免這種幾何變形的就是圖像拼接過程中的幾何校正和邊緣融合技術(shù)。 一個大場景可視化系統(tǒng)由投影機、投影屏幕、圖像融合機等主要模塊組成。在虛擬現(xiàn)實應用系統(tǒng)中，要實現(xiàn)高臨感的多屏幕無縫拼接以及曲面組合顯示，顯示系統(tǒng)還需要運用幾何數(shù)字變形及邊緣融合等圖像處理技術(shù)，實現(xiàn)諸如在平面、柱面、球面等投影顯示面上顯示圖像。而關(guān)鍵設備在于圖像融合機，它實時采集圖形服務器，或者PC的圖像信號，通過圖像處理模塊對圖像信息進行幾何校正和邊緣融合，在處理完成后再送到顯示設備。 本課題提出了一種基于FPGA技術(shù)的圖像處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的AiD采集、圖像數(shù)據(jù)在SRAM以及SDRAM中的存取、圖像在FPGA內(nèi)部的DSP運算以及圖像數(shù)據(jù)的D/A輸出。系統(tǒng)設計的核心部分在于系統(tǒng)的控制以及數(shù)字信號的處理。本課題采用XilinxVirtex4系列FPGA作為主處理芯片，并利用VerilogHDL硬件描述語言在FPGA內(nèi)部設計了A/D模塊、D/A模塊、SRAM、SDRAM以及ARM處理器的控制器邏輯。 本課題在FPGA圖像處理系統(tǒng)中設計了一個ARM處理器模塊，用于上電時對系統(tǒng)在圖像變化處理時所需參數(shù)進行傳遞，并能實時從上位機更新參數(shù)。該設計在提高了系統(tǒng)性能的同時也便于系統(tǒng)擴展。 本文首先介紹了圖像處理過程中的幾何變化和圖像融合的算法，接著提出了系統(tǒng)的設計方案及模塊劃分，然后圍繞FPGA的設計介紹了SDRAM控制器的設計方法，最后介紹了ARM處理器的接口及外圍電路的設計。
上傳時間： 2013-04-24
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本文在深入分析紅外焦平面陣列熱成像系統(tǒng)工作原理的基礎(chǔ)上，根據(jù)紅外圖像處理系統(tǒng)的實際應用，研究了相應的圖像處理算法，為使其實時實現(xiàn)，本文對算法基于FPGA的高效硬件實現(xiàn)進行了深入研究。首先對IRFRA器件的工作原理和讀出電路結(jié)構(gòu)進行了分析，敘述了相應的驅(qū)動電路設計原理和相關(guān)模擬電路的處理技術(shù)。然后，以本文設計的基于FPGA高速紅外圖像處理硬件系統(tǒng)為運行平臺，針對紅外溫差成像圖像高背景、低對比度的特點和系統(tǒng)中主要存在的非均勻性圖案噪聲，研究了非均勻性校正和直方圖投影增強算法的實時實現(xiàn)技術(shù)。還將基于FPGA的紅外圖像處理的實現(xiàn)技術(shù)，拓展到一些空域、頻域及基于直方圖的圖像處理基本算法。其中以紅外增強算法作為重點，引入了一種易于FPGA實現(xiàn)、基于雙閾值調(diào)節(jié)、可有效改善系統(tǒng)成像質(zhì)量的增強算法。并在FPGA硬件平臺上成功地實現(xiàn)了該算法。最后，本系統(tǒng)還將處理后的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成了全電視信號，實時地顯示在監(jiān)視器上。實驗結(jié)果表明，本文設計的系統(tǒng)，能夠很好地完成大容量數(shù)據(jù)流的實時處理，有效地改善了圖像質(zhì)量，顯著提高了圖像顯示效果。
上傳時間： 2013-07-02
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近年來，計算機圖形學應用越來越廣泛，尤其是三維(3D)繪圖。3D繪圖使用3D模型和各種影像處理產(chǎn)生具有三維空間真實感的影像，應用于虛擬真實情況以及多媒體的產(chǎn)品上，且多半是使用低成本的實時3D計算機繪圖技術(shù)為基礎(chǔ)。在初期3D圖形學剛起步時，由于圖形簡單，因此可以利用CPU來運算，但隨著圖形學技術(shù)的發(fā)展，所要繪制的圖形越來越復雜，這時如果單純依賴CPU來處理，不能達到實時的要求，因此需要專門的硬件來加速圖形處理，GPU(圖形處理單元)因此出現(xiàn)了。不過由于3D圖形加速硬件的復雜性和短壽命，這極大地提高了對硬件開發(fā)環(huán)境的需要。為了更好的對設計進行更改和測試，不能僅僅用專門定制的方法來設計，需要其他的方：硬件描述語言(HDL)和FPGA。 隨著計算機繪圖規(guī)模的需要，借助輔助硬件資源，來提高圖形處理單元(GPU)處理速度的需求越來越普遍。自從15年前現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)開始出現(xiàn)以來，其在可編程硬件領(lǐng)域所起的作用越來越大。它們在速度、體積和速度方面都有了很大的提高。這意味著FPGA在以前只能使用專用硬件的場合越來越重要。其中一個應用領(lǐng)域就是3D圖形渲染，在這個研究領(lǐng)域里人們正在利用具有可編程性能的FPGA來幫助改進圖形處理單元(GPU)的性能。 能夠在廉價、可動態(tài)重新配置的FPGA上實現(xiàn)復雜算法來輔助硬件設計。本文的設計就是通過在FPGA上實現(xiàn)3維圖形幾何處理管線部分功能來提高圖形處理速度。具體實現(xiàn)中使用硬件描述語言(Verilog HDL)進行邏輯設計，并發(fā)現(xiàn)問題解決問題。 本文主要特色如下： 1.針對幾何變換換子系統(tǒng)，提出一種硬件實現(xiàn)方案，該方案能對基本的幾何變換如：平移、縮放、旋轉(zhuǎn)和投影進行操作。首先構(gòu)造出總體變換矩陣，隨后進行矩陣乘法運算，再進行投影變換，最后輸出變換座標。提出一種脈動陣列結(jié)構(gòu)，用于兩個矩陣的乘法運算。找到一種快捷的方法來實現(xiàn)矩陣相乘，將能大大提高系統(tǒng)的效率。 2.對于3D圖形裁剪，文中描述了一種裁剪引擎，它能夠處理3D圖形中的裁剪、透視除法以及視口映射的功能。硬件實現(xiàn)的難度取決于裁剪算法的復雜程度。我們在Sutherland-Hodgman裁剪算法的基礎(chǔ)上提出一種新的裁剪算法，該算法通過去除冗余頂點以提高處理速度，同時利用編碼來判斷線段可見性的方法使得硬件實現(xiàn)變得很容易。 3.最后，我們在FPGA上實現(xiàn)了幾何變換以及三維裁剪，并與C語言的模擬結(jié)果對比發(fā)現(xiàn)結(jié)果正確，且三維裁剪能夠以3M個三角形/s的速度運行，滿足了圖形流水中的實時性要求。
上傳時間： 2013-04-24
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隨著多媒體技術(shù)發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。圖像處理作為一種重要的現(xiàn)代技術(shù)，已經(jīng)廣泛應用于軍事指揮、大視場展覽、跟蹤雷達、電視會議、導航等眾多領(lǐng)域。因而，實現(xiàn)高分辨率高幀率圖像實時處理的技術(shù)不僅具有廣泛的應用前景，而且對相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展也具有深遠意義。 大視場可視化系統(tǒng)由于屏幕尺寸很大，只有在特制的曲面屏幕上才能使細節(jié)得到充分地展現(xiàn)。為了在曲面屏幕上正確的顯示圖像，需要在投影前實時地對圖像進行幾何校正和邊緣融合。而現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)則是用硬件處理實時圖像數(shù)據(jù)的理想選擇，基于FPGA的圖像處理技術(shù)是世界范圍內(nèi)廣泛關(guān)注的研究領(lǐng)域。 本課題的主要工作就是設計一個以FPGA為核心的硬件系統(tǒng)，該系統(tǒng)可對高分辨率高刷新率(1024*768@60Hz)的視頻圖像實時地進行幾何校正和邊緣融合。 論文首先介紹了圖像處理的幾何原理，然后提出了基于FPGA的大視場實時圖像融合處理系統(tǒng)的設計方案和模塊功能劃分。系統(tǒng)分為算法與軟件設計，硬件電路設計和FPGA邏輯設計三個大的部分。本論文主要負責FPGA的邏輯設計。圍繞FPGA的邏輯設計，論文先介紹了系統(tǒng)涉及的關(guān)鍵技術(shù)，以及使用Verilog語言進行邏輯設計的基本原則。 論文重點對FPGA內(nèi)部模塊設計進行了詳細的闡述。仲裁與控制模塊是頂模塊的主體部分，主要實現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)機和時序控制；參數(shù)表模塊主要實現(xiàn)SDRAM存儲器的控制器接口，用于圖像處理時讀取參數(shù)信息。圖像處理模塊是整個系統(tǒng)的核心，通過調(diào)用FPGA內(nèi)嵌的XtremeDSP模塊，高速地完成對圖像數(shù)據(jù)的乘累加運算。最后論文提出并實現(xiàn)了一種基于PicoBlaze核的12C總線接口用于配置FPGA外圍芯片。 經(jīng)過對寄存器傳輸級VerilogHDL代碼的綜合和仿真，結(jié)果表明，本文所設計的系統(tǒng)可以應用在大視場可視化系統(tǒng)中完成對高分辨率高幀率圖像的實時處理。
標簽： FPGA 實時圖像 處理系統(tǒng)
上傳時間： 2013-05-19
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計算機圖形學中真實感成像包括兩部分內(nèi)容：物體的精確圖形表示；場景中光照效果的適當?shù)拿枋觥９庹招Чü獾姆瓷洹⑼该餍浴⒈砻婕y理和陰影。對物體進行投影，然后再可見面上產(chǎn)生自然光照效果，可以實現(xiàn)場景的真實感顯示。光照明模型主要用于物體表面某點處的光強度計算。面繪制算法是通過光照模型中的光強度計算，以確定場景中物體表面的所有投影像素點的光強度。Phong明暗處理算法是生成真實感3D圖像最佳算法之一。但是由于其大量的像素級運算和硬件難度而在實現(xiàn)實時真實感圖形繪制中被Gotuaud明暗處理算法所取代。VLSI技術(shù)的發(fā)展以及對于高真實感實時圖形的需求使得Phong明暗處理算法的實現(xiàn)成為可能。利用泰勒級數(shù)近似的Fast Phong明暗處理算法適合硬件實現(xiàn)。此算法需要存儲大量數(shù)據(jù)的ROM。這增加了實現(xiàn)的難度。 本文完成了以下工作： 1、本文簡述了實時真實感圖形繪制管線，詳細敘述了所用到的光照明模型和明暗處理方法，并對幾種明暗處理方法的效果作了比較，實驗結(jié)果表明Fast Phong明暗處理算法適用于實時真實感圖形繪制。 2、在熟悉Xilinx公司FPGA芯片結(jié)構(gòu)及其開發(fā)流程的基礎(chǔ)上，結(jié)合Xilinx公司提供的FPGA開發(fā)工具ISE 7.1i，仿真工具為ISE simulator，綜合工具為XST；完成了Fast Phong明暗處理模塊的FPGA設計與實現(xiàn)。綜合得到的電路的最高頻率為54.058MHz。本文的Fast Phong明暗處理硬件模塊適用于實時真實感圖形繪制。 3、本文通過誤差分析，提出了優(yōu)化的查找表結(jié)構(gòu)。通過在FPGA上對本文所提結(jié)構(gòu)進行驗證。結(jié)果表明，本方案在提高速度、精度的同時將ROM的數(shù)據(jù)量從64K*8bit減少至13K*8bit。
上傳時間： 2013-06-21
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