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投影

大場景圖像融合可視化系統

隨著圖像處理技術和投影技術的不斷發展，人們對高沉浸感的虛擬現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。一個大場景可視化系統由投影機、投影屏幕、圖像融合機等主要模塊組成。在虛擬現實應用系統中，要實現高臨感的多屏幕無縫拼接以及曲面組合顯示，顯示系統還需要運用幾何數字變形及邊緣融合等圖像處理技術，實現諸如在平面、柱面、球面等投影顯示面上顯示圖像。而關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技術的圖像處理系統。該系統實現圖像數據的AiD采集、圖像數據在SRAM以及SDRAM中的存取、圖像在FPGA內部的DSP運算以及圖像數據的D/A輸出。系統設計的核心部分在于系統的控制以及數字信號的處理。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圖像處理系統中設計了一個ARM處理器模塊，用于上電時對系統在圖像變化處理時所需參數進行傳遞，并能實時從上位機更新參數。該設計在提高了系統性能的同時也便于系統擴展。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。

標簽： 圖像融合可視化

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：1047385479
基于FPGA的紅外圖像處理技術

本文在深入分析紅外焦平面陣列熱成像系統工作原理的基礎上，根據紅外圖像處理系統的實際應用，研究了相應的圖像處理算法，為使其實時實現，本文對算法基于FPGA的高效硬件實現進行了深入研究。首先對IRFRA器件的工作原理和讀出電路結構進行了分析，敘述了相應的驅動電路設計原理和相關模擬電路的處理技術。然后，以本文設計的基于FPGA高速紅外圖像處理硬件系統為運行平臺，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技術。還將基于FPGA的紅外圖像處理的實現技術，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、基于雙閾值調節、可有效改善系統成像質量的增強算法。并在FPGA硬件平臺上成功地實現了該算法。最后，本系統還將處理后的圖像數據轉化成了全電視信號，實時地顯示在監視器上。實驗結果表明，本文設計的系統，能夠很好地完成大容量數據流的實時處理，有效地改善了圖像質量，顯著提高了圖像顯示效果。

標簽： FPGA 紅外圖像處理技術

上傳時間： 2013-07-02

上傳用戶：AbuGe
三維圖形幾何管線的算法

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品上，且多半是使用低成本的實時3D計算機繪圖技術為基礎。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，但隨著圖形學技術的發展，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環境的需要。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年前現場可編程門陣列(FPGA)開始出現以來，其在可編程硬件領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。其中一個應用領域就是3D圖形渲染，在這個研究領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、可動態重新配置的FPGA上實現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。具體實現中使用硬件描述語言(Verilog HDL)進行邏輯設計，并發現問題解決問題。本文主要特色如下： 1.針對幾何變換換子系統，提出一種硬件實現方案，該方案能對基本的幾何變換如：平移、縮放、旋轉和投影進行操作。首先構造出總體變換矩陣，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構，用于兩個矩陣的乘法運算。找到一種快捷的方法來實現矩陣相乘，將能大大提高系統的效率。 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變得很容易。 3.最后，我們在FPGA上實現了幾何變換以及三維裁剪，并與C語言的模擬結果對比發現結果正確，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。

標簽： 三維圖形幾何算法

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：yerik
基于FPGA的實時圖像融合處理系統

隨著多媒體技術發展，數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。圖像處理作為一種重要的現代技術，已經廣泛應用于軍事指揮、大視場展覽、跟蹤雷達、電視會議、導航等眾多領域。因而，實現高分辨率高幀率圖像實時處理的技術不僅具有廣泛的應用前景，而且對相關領域的發展也具有深遠意義。大視場可視化系統由于屏幕尺寸很大，只有在特制的曲面屏幕上才能使細節得到充分地展現。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。而現場可編程門陣列(FPGA)則是用硬件處理實時圖像數據的理想選擇，基于FPGA的圖像處理技術是世界范圍內廣泛關注的研究領域。本課題的主要工作就是設計一個以FPGA為核心的硬件系統，該系統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的設計方案和模塊功能劃分。系統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，論文先介紹了系統涉及的關鍵技術，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，主要實現系統狀態機和時序控制；參數表模塊主要實現SDRAM存儲器的控制器接口，用于圖像處理時讀取參數信息。圖像處理模塊是整個系統的核心，通過調用FPGA內嵌的XtremeDSP模塊，高速地完成對圖像數據的乘累加運算。最后論文提出并實現了一種基于PicoBlaze核的12C總線接口用于配置FPGA外圍芯片。經過對寄存器傳輸級VerilogHDL代碼的綜合和仿真，結果表明，本文所設計的系統可以應用在大視場可視化系統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

上傳時間： 2013-05-19

上傳用戶：戀天使569
真實感圖形繪制中明暗效果的FPGA實現

計算機圖形學中真實感成像包括兩部分內容：物體的精確圖形表示；場景中光照效果的適當的描述。光照效果包括光的反射、透明性、表面紋理和陰影。對物體進行投影，然后再可見面上產生自然光照效果，可以實現場景的真實感顯示。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實時真實感圖形繪制中被Gotuaud明暗處理算法所取代。VLSI技術的發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成為可能。利用泰勒級數近似的Fast Phong明暗處理算法適合硬件實現。此算法需要存儲大量數據的ROM。這增加了實現的難度。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芯片結構及其開發流程的基礎上，結合Xilinx公司提供的FPGA開發工具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。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，提出了優化的查找表結構。通過在FPGA上對本文所提結構進行驗證。結果表明，本方案在提高速度、精度的同時將ROM的數據量從64K*8bit減少至13K*8bit。

標簽： FPGA 圖形繪制

上傳時間： 2013-06-21

上傳用戶：ghostparker
基于FPGA的GPS定位信息處理系統設計

隨著GPS(Global Positioning System)技術的不斷發展和成熟，其全球性、全天候、低成本等特點使得GPS接收機的用戶數量大幅度增加，應用領域越來越廣。但由于定位過程中各種誤差源的存在，單機定位精度受到影響。目前常從兩個方面考慮減小誤差提高精度：①用高精度相位天線、差分技術等通過提高硬件成本獲取高精度；②針對誤差源用濾波算法從軟件方面實現精度提高。兩種方法中，后者相對于前者在滿足精度要求的前提下節約成本，而且便于系統融合，是應用于GPS定位的系統中更有前景的方法。但由于在系統中實現定位濾波算法需要時間，傳統CPU往往不能滿足實時性的要求，而FPGA以其快速并行計算越來越受到青睞。　　本文在FPGA平臺上，根據“先時序后電路”的設計思想，由同步沒計方法以及自頂向下和自下而上的混合設計方法實現系統的總體設計。從GPS-OEM板輸出的定位信息的接收到定位結果的坐標變換，最終到kalman濾波遞推計算減小定位誤差，實現實時、快速、高精度的GPS定位信息采集處理系統，為GPS定位數據的處理方法做了新的嘗試，為基于FPGA的GPS嵌入式系統的開發奠定了基礎。具體工作如下：　　基于FPGA設計了GPS定位數據的正確接收和顯示，以及經緯度到平面坐標的投影變換。根掘GPS輸出信息標準和格式，通過串口接收模塊實現串口數掘的接收和經緯度信息提取，并通過LCD實時顯示。在提取信息的同時將數據格式由ASCⅡ碼轉變為十進制整數型，實現利用移位和加法運算達到代替乘法運算的效果，從而減少資源的利用率。在坐標轉換過程中，利用查找表的方法查找轉化時需要的各個參數值，并將該參數先轉為雙精度浮點小數，再進行坐標轉換。根據高斯轉化公式的規律將公式簡化成只涉及加法和乘法運算，以此簡化公式運算量，達到節省資源的目的。　　卡爾曼濾波器的實現。首先分析了影響定位精度的各種誤差因素，將各種誤差因素視為一階馬爾科夫過程的總誤差，建立了系統狀態方程、觀測方程和濾波方程，并基于分散濾波的思想進行卡爾曼濾波設計，并通過Matlab進行仿真。結果表明，本文設計的卡爾曼濾波器收斂性好，定位精度高、估計誤差小。在仿真基礎上，實現基于FPGA的卡爾曼濾波計算。在滿足實時性的基礎上，通過IP核、模塊的分時復用和樹狀結構節省資源，實現數據卡爾曼濾波，達到提高數據精度的效果。　　設計中以Xilinx公司的Virtex-5系列的XC5VLX110-FF676為硬件平臺，采用Verilog HDL硬件描述語言實現，利用Xilinx公司的ISE10.1工具布局布線，一共使用44438個邏輯資源，時鐘頻率達到100MHZ以上，滿足實時性信號處理要求，在保證精度的前提下達到資源最優。Modelsim仿真驗證了該設計的正確性。

標簽： FPGA GPS 定位信息處理

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：二驅蚊器
建筑制圖與識圖（第二版）

本書是依據建設部“基層施工技術員崗位培訓教學大綱”編寫的。內容主要是介紹建筑工程識圖與制圖的基本原理和方法, 并附有一套施工圖以供閱讀。本書為第二版, 內容比第一版更加豐富。增加了設備與電氣施工部分。并按新標準新規范對有關內容作了修改。各章還增加了復習思考題, 更便于自學。全書包括七章: 建筑制圖的基本知識, 投影基本知識, 房屋建筑施工圖的內容和編制, 建筑施工圖、結構施工圖、設備施工圖、電氣施工圖的閱圖與實例。本書既可作為培訓施工技術人員的教材, 又可作為基層技術人員和技術工人的自學材料。

標簽： 制圖識圖

上傳時間： 2013-07-02

上傳用戶：515414293
AutoCAD教程高職高專規劃教材

本書全面詳細地介紹了工程制圖中的投影規律、形體的表達以及AutoCAD 2000 的基本功能和使用方法。針對計算機、電子類專業特點，著重介紹了二維平面圖形在實際工作中的應用，并介紹了與專業密切相關的內容，如塊的屬性信息的提取、AutoCAD 在弱電系統中的應用、圖標菜單的開發等，盡量使工程制圖與AutoCAD融合起來。本教材具有較明顯的實用價值，將有助于學生專業理論的學習和應用技能的訓練和提高，可作為高等院校特別是高等職業院校工程類專業的教材，也可作為工程設計人員的參考書。

標簽： AutoCAD 教程教材

上傳時間： 2013-11-05

上傳用戶：lunshaomo
子空間模式識別方法

提出了一種改進的LSM-ALSM子空間模式識別方法，將LSM的旋轉策略引入ALSM，使子空間之間互不關聯的情況得到改善，提高了ALSM對相似樣本的區分能力。討論中以性能函數代替經驗函數來確定拒識規則的參數，實現了識別率、誤識率與拒識率之間的最佳平衡；通過對有限字符集的實驗結果表明，LSM-ALSM算法有效地改善了分類器的識別率和可靠性。關鍵詞學習子空間; 性能函數; 散布矩陣; 最小描述長度在子空間模式識別方法中，一個線性子空間代表一個模式類別，該子空間由反映類別本質的一組特征矢量張成，分類器根據輸入樣本在各子空間上的投影長度將其歸為相應的類別。典型的子空間算法有以下三種[1, 2]：CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相關矩陣的部分特征向量來構造子空間，實現了特征信息的壓縮，但對樣本的利用為一次性，不能根據分類結果進行調整和學習，對樣本信息的利用不充分；學習子空間方法(Leaning Subspace Method, LSM)通過旋轉子空間來拉大樣本所屬類別與最近鄰類別的距離，以此提高分類能力，但對樣本的訓練順序敏感，同一樣本訓練的順序不同對子空間構造的影響就不同；平均學習子空間算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代訓練過程中，用錯誤分類的樣本去調整散布矩陣，訓練結果與樣本輸入順序無關，所有樣本平均參與訓練，其不足之處是各模式的子空間之間相互獨立。針對以上問題，本文提出一種改進的子空間模式識別方法。子空間模式識別的基本原理1.1 子空間的分類規則子空間模式識別方法的每一類別由一個子空間表示，子空間分類器的基本分類規則是按矢量在各子空間上的投影長度大小，將樣本歸類到最大長度所對應的類別，在類x()iω的子空間上投影長度的平方為()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx􀀢 (1)式中函數稱為分類函數；為子空間基矢量。兩類的分類情況如圖1所示。

標簽： 子空間模式識別方法

上傳時間： 2013-12-25

上傳用戶：熊少鋒
Multi_Touch智能紅外交互投影系統

挑戰杯一等獎

標簽： Multi_Touch 紅外交互投影系統

上傳時間： 2013-11-12

上傳用戶：鳳臨西北