嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)建立在嵌入式操作系統(tǒng)和嵌入式硬件系統(tǒng)平臺(tái)之上,具有起點(diǎn)高、概念新、實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)。它涉及嵌入式硬件設(shè)計(jì)、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、人臉識(shí)別算法等領(lǐng)域的研究；嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機(jī)動(dòng)性強(qiáng),可廣泛應(yīng)用于各類門(mén)禁系統(tǒng)、戶外機(jī)動(dòng)布控的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等特殊場(chǎng)合,因此對(duì)嵌入式人臉識(shí)別的研究工作具有突出的理論意義和廣泛的應(yīng)用前景。 本文是上海市經(jīng)委創(chuàng)新研究項(xiàng)目《射頻識(shí)別RFID系統(tǒng)-自動(dòng)識(shí)別和記錄人群的身份》(編號(hào)：04-11-2)與上海市科委AM基金項(xiàng)目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監(jiān)控系統(tǒng)的研制》(編號(hào)：0512)的主要研究?jī)?nèi)容之一。論文從構(gòu)建自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)所需解決的若干關(guān)鍵問(wèn)題入手,重點(diǎn)探討了基于嵌入式ARM微處理器的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)、關(guān)鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識(shí)別分類器及自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)等問(wèn)題的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)表現(xiàn)在以下方面： 1實(shí)現(xiàn)了結(jié)合膚色校驗(yàn)的Haar特征級(jí)聯(lián)分類器嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè),提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類器人眼檢測(cè)算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法。 復(fù)雜背景中的人臉檢測(cè)是自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)首先要解決的關(guān)鍵問(wèn)題,通過(guò)對(duì)基于膚色模型和基于Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器的人臉檢測(cè)算法的分析研究,綜合兩個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn),提出了基于膚色模型校驗(yàn)和Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器的嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅解決了復(fù)雜背景中的類膚色和類人臉結(jié)構(gòu)問(wèn)題,而且具有較高的檢測(cè)率和較快的檢測(cè)速度,同時(shí)對(duì)光照、尺度等變化條件下的人臉檢測(cè)也具有較強(qiáng)的魯棒性。 人眼檢測(cè)與瞳孔定位在人臉歸一化和有效人臉特征抽取等方面起著非常重要的作用,為了快速檢測(cè)人眼并精確定位人眼瞳孔中心,論文提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類器人眼檢測(cè)算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測(cè)分類器在人臉區(qū)域內(nèi)完成對(duì)人眼位置的檢測(cè),然后通過(guò)對(duì)檢測(cè)到的人眼進(jìn)行遮罩掩磨、簡(jiǎn)單圖像形態(tài)學(xué)變換及橢圓擬合實(shí)現(xiàn)瞳孔中心的精確定位。測(cè)試結(jié)果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測(cè)與瞳孔中心定位整個(gè)過(guò)程,在保證檢測(cè)速度較快的同時(shí),還能確保較高的定位精度。 2 針對(duì)傳統(tǒng)線性判別分析法存在的小樣本問(wèn)題(sss),通過(guò)調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法及相應(yīng)的人臉識(shí)別方法人臉識(shí)別中的小樣本問(wèn)題使線性判別分析算法的類內(nèi)散布矩陣發(fā)生嚴(yán)重退化,導(dǎo)致問(wèn)題無(wú)法求解。本文在人臉識(shí)別小樣本問(wèn)題的基礎(chǔ)上,通過(guò)調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,利用類間散布矩陣的補(bǔ)空間巧妙地避開(kāi)類內(nèi)散布矩陣的求逆運(yùn)算,通過(guò)訓(xùn)練集每類樣本的樣本數(shù)信息自適應(yīng)改變調(diào)整參數(shù),實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效解決人臉識(shí)別中的小樣本問(wèn)題。 3 提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,有效地解決了Gabor特征抽取維數(shù)過(guò)高的問(wèn)題。 Gabor小波對(duì)圖像的光照、尺度變化具有較強(qiáng)魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數(shù)過(guò)高的Gabor特征造成應(yīng)用系統(tǒng)的維數(shù)災(zāi)難,為解決Gabor特征的維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題,論文第四章提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,該算法不僅有效地降低了人臉特征向量維數(shù),縮小了人臉特征庫(kù)的規(guī)模,同時(shí)降低了核心算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度,而且具有與傳統(tǒng)Gabor特征抽取算法同樣的魯棒性。 4 結(jié)合有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取、自適應(yīng)線性判別分析算法和基于支持向量機(jī)分類策略,提出并實(shí)現(xiàn)了基于支持向量機(jī)的嵌入式人臉識(shí)別和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)支持向量機(jī)通過(guò)引入核技巧對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)構(gòu)造最小化錯(cuò)分風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)分類超平面,不僅具有強(qiáng)大的非線性和高維處理能力,而且具有更強(qiáng)的泛化能力。本文研究了支持向量機(jī)的多類分類策略和訓(xùn)練方法,并結(jié)合論文中提出的基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征提取算法、自適應(yīng)線性判別分析算法,首次在基于Windows CE操作系統(tǒng)的嵌入式ARM平臺(tái)中實(shí)現(xiàn)了具有較強(qiáng)魯棒性的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)。 5 提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案為解決嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)在海量人臉庫(kù)中進(jìn)行識(shí)別的難題,論文提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 客戶機(jī)(嵌入式平臺(tái))完成對(duì)人臉圖像的檢測(cè)、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將提取后的人臉特征數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器端,由服務(wù)器在海量人臉庫(kù)中完成人臉識(shí)別,并將識(shí)別后的結(jié)果通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇蛻魴C(jī)顯示輸出,從而實(shí)現(xiàn)基于客戶機(jī)/服務(wù)器無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 6 結(jié)合我們開(kāi)發(fā)的基于ARM的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了在嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行人臉識(shí)別應(yīng)用設(shè)計(jì)的思路及應(yīng)該注意的問(wèn)題雖然嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能很大程度上取決于高效的人臉特征描述和魯棒的人臉識(shí)別核心算法。但是,嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想對(duì)嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點(diǎn)闡述了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路,并結(jié)合我們自主開(kāi)發(fā)的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了嵌入式人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)該注意的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。 結(jié)合本文提出的算法我們?cè)赑C上完成對(duì)人臉識(shí)別分類器的訓(xùn)練,然后在嵌入式ARM開(kāi)發(fā)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別、嵌入式人像比對(duì)兩個(gè)便攜式人員身份認(rèn)證系統(tǒng),經(jīng)測(cè)試運(yùn)行效果良好。所提出的人臉識(shí)別算法不僅具有一定的理論參考價(jià)值,而且對(duì)于嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、AFR應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)也具有一定的借鑒意義。
標(biāo)簽： ARM 架構(gòu) 嵌入式 人臉識(shí)別
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本文介紹了DTMF 解碼芯片MT8870 的功能和特點(diǎn)，給出了在解碼器中與89C51 單片機(jī)的接口電路，說(shuō)明了解碼器的工作原理抗干擾措施。關(guān)鍵詞：?jiǎn)纹瑱C(jī)抗干擾 DTMF 解碼監(jiān)控
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高速光電隔離器6N137應(yīng)用，高頻PWM輸出隔離器件
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無(wú)線局域網(wǎng)(WLAN,Wireless Local Area Network)是未來(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)的重要組成部分.為了滿足用戶高速率、方便靈活的接入互聯(lián)網(wǎng)的需求,WLAN的研究和建設(shè)正在世界范圍內(nèi)如火如荼的展開(kāi).由于擺脫了有線連接的束縛,無(wú)線局域網(wǎng)具有移動(dòng)性好、成本低和不會(huì)出現(xiàn)線纜故障等特點(diǎn).該文對(duì)無(wú)線局域網(wǎng)的主流協(xié)議IEEE 802.11a的物理層實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究和分析,并采用可編程ASIC器件FPGA,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了物理層基帶處理的關(guān)鍵模塊,為今后形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的IP核奠定了基礎(chǔ).該文研究?jī)?nèi)容得到了天津市信息化辦公室"寬帶無(wú)線局域網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)研究"項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的支持.該文在對(duì)IEEE 802.11a協(xié)議深入研究的基礎(chǔ)上,提出了物理層的實(shí)現(xiàn)方案和功能模塊劃分.重點(diǎn)研究了實(shí)現(xiàn)基帶處理的關(guān)鍵模塊:FIR濾波器、卷積碼編碼器以及(2,1,7)Viterbi譯碼器的實(shí)現(xiàn)算法和硬件結(jié)構(gòu).在Viterbi譯碼器的設(shè)計(jì)中,
標(biāo)簽： Viterbi 80211a 80211 IEEE
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并網(wǎng)逆變器并網(wǎng)逆變器并網(wǎng)逆變器并網(wǎng)逆變器
標(biāo)簽： 并網(wǎng)逆變器
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在通信系統(tǒng)中，人們一直致力于信息傳輸?shù)挠行院涂煽啃缘难芯浚诺兰m錯(cuò)編碼技術(shù)一直是人們研究的重點(diǎn)。1993年，Turbo碼的提出，以其接近Shannon極限的優(yōu)異的譯碼性能在編碼界引起了轟動(dòng)，并成為研究糾錯(cuò)編碼的熱點(diǎn)課題。經(jīng)過(guò)十幾年的研究和發(fā)展，目前，Turbo碼已經(jīng)走向了實(shí)用化的道路，如何用硬件實(shí)現(xiàn)有效的Turbo碼編譯碼器成為了人們研究的重點(diǎn)。 論文以基于FPGA實(shí)現(xiàn)Turbo碼譯碼器為研究目標(biāo)，首先分析了Turbo碼的基本編譯碼原理和3GPP標(biāo)準(zhǔn)的Turbo碼編碼結(jié)構(gòu)和交織算法。然后重點(diǎn)分析了MAP譯碼算法，Log-MAP譯碼算法和：Max-Log-MAP譯碼算法，并對(duì)三種譯碼算法進(jìn)行了詳細(xì)的理論推導(dǎo)和計(jì)算復(fù)雜度的定量分析比較，對(duì)影響Turbo碼譯碼性能的主要因素進(jìn)行了MATLB仿真分析。 論文在深入分析比較上述三種譯碼算法的基礎(chǔ)之上，選擇Max-Log-MAP譯碼算法進(jìn)行了Turbo碼譯碼器的FPGA設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。主要針對(duì)FPGA實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)量化、定點(diǎn)數(shù)據(jù)表示方式、Max-Log-MAP算法子譯碼器關(guān)鍵運(yùn)算單元的FPGA設(shè)計(jì)和基于3GPP標(biāo)準(zhǔn)的Turbo碼譯碼器的內(nèi)交織的FPGA設(shè)計(jì)進(jìn)行了深入研究，完成了固定譯碼長(zhǎng)度的Turbo碼譯碼器的FPGA設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，并利用ModelSim和MATLAB分別對(duì)譯碼器進(jìn)行了功能時(shí)序驗(yàn)證和FPGA定點(diǎn)仿真測(cè)試。
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H.264作為新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)，相比上一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)MPEG2，在相同畫(huà)質(zhì)下，平均節(jié)約64﹪的碼流。該標(biāo)準(zhǔn)僅設(shè)定了碼流的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)和解碼器結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)靈活性極大，其規(guī)定了三個(gè)檔次，每個(gè)檔次支持一組特定的編碼功能，并支持一類特定的應(yīng)用，因此。H.264的編碼器的設(shè)計(jì)可以根據(jù)需求的不同而不同。 H.264雖然具有優(yōu)異的壓縮性能，但是其復(fù)雜度卻比一般編碼器高的多。本文對(duì)H.264進(jìn)行了編碼復(fù)雜度分析，并統(tǒng)計(jì)了整個(gè)軟件編碼中計(jì)算量的分布。H.264中采用了率失真優(yōu)化算法，提高了幀內(nèi)預(yù)測(cè)編碼的效率。在該算法下進(jìn)行幀內(nèi)預(yù)測(cè)時(shí)，為了得到一個(gè)宏塊的預(yù)測(cè)模式，需要進(jìn)行592次率失真代價(jià)計(jì)算。因此為了降低幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式選擇的計(jì)算復(fù)雜度，本文改進(jìn)了幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式選擇算法。實(shí)踐證明，在PSNR值的損失可以忽略不計(jì)的情況下，該算法相比原算法，幀內(nèi)編碼時(shí)間平均節(jié)約60﹪以上，對(duì)編碼的實(shí)時(shí)性有較大幫助。 為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)編碼，考慮到FPGA的高效運(yùn)算速度和使用靈活性，本文還研究了H.264編碼器基本檔次的FPGA實(shí)現(xiàn)。首先研究了H.264編碼器硬件實(shí)現(xiàn)架構(gòu)，并對(duì)影響編碼速度，且具有硬件實(shí)現(xiàn)優(yōu)越性的幾個(gè)重要部分進(jìn)行了算法研究和FPGA.實(shí)現(xiàn)。本文主要研究了H.264編碼器中整數(shù)DCT變換、量化、Zig-Zag掃描、CAVLC編碼以及反量化、逆整數(shù)DCT變換等部分。分別對(duì)這些模塊進(jìn)行了綜合和時(shí)序仿真，并將驗(yàn)證后通過(guò)的系統(tǒng)模塊下載到Xilinx virtex-Ⅱ Pro的FPGA中，進(jìn)行了在線測(cè)試，驗(yàn)證了該系統(tǒng)對(duì)輸入的殘差數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)壓縮編碼的功能。 本文對(duì)H.264編碼器幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式選擇算法的改進(jìn)，算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，對(duì)軟件編碼的實(shí)時(shí)性有很大幫助。本文對(duì)在單片F(xiàn)PGA上實(shí)現(xiàn)H.264編碼器做出了探索性嘗試，這對(duì)H.264編碼器芯片的設(shè)計(jì)有著積極的借鑒性。
標(biāo)簽： FPGA 264 幀內(nèi)預(yù)測(cè) 算法優(yōu)化
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隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與公共安全保障需求的提高，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在工業(yè)生產(chǎn)、日常生活、警備與軍事方面的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。采用基于 FPGA 的SOPC技術(shù)、H．264壓縮編碼技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)傳輸控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，在穩(wěn)定性、功能、成本與擴(kuò)展性等方面都有著突出的優(yōu)勢(shì)，具有重要的學(xué)術(shù)意義與實(shí)用意義， 本課題所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)由以Nios Ⅱ?yàn)楹诵牡那度胧綀D像服務(wù)器、相關(guān)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與若干PC機(jī)客戶端組成。嵌入式圖像服務(wù)器實(shí)時(shí)采集圖像，采用H．264 編碼算法進(jìn)行壓縮，并持續(xù)監(jiān)聽(tīng)網(wǎng)絡(luò)。PC機(jī)客戶端可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)對(duì)服務(wù)器進(jìn)行遠(yuǎn)程訪問(wèn)，接收編碼數(shù)據(jù)，使用H．264解碼算法重建圖像并實(shí)時(shí)顯示，使監(jiān)控人員有效地掌握現(xiàn)場(chǎng)情況， 在嵌入式圖像服務(wù)器設(shè)計(jì)階段，本文首先進(jìn)行了芯片選型與開(kāi)發(fā)平臺(tái)選擇。然后構(gòu)建圖像采集子系統(tǒng)，采用雙緩存乒乓交換的方法設(shè)計(jì)圖像采集用戶自定義模塊。接著設(shè)計(jì)雙Nios Ⅱ架構(gòu)的SOPC系統(tǒng)，闡述了雙軟核設(shè)計(jì)中定制連接、內(nèi)存芯片共享、數(shù)據(jù)搬移、通信與互斥的解決方法。同時(shí)完成了網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的設(shè)計(jì)，采用μC/OS-Ⅱ進(jìn)行多任務(wù)的管理與調(diào)度， H．264視頻壓縮編解碼算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)是本文的重點(diǎn)。文中首先分析H．264．標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)劃編解碼器結(jié)構(gòu)。接著設(shè)計(jì)了16×16幀內(nèi)預(yù)測(cè)算法，并設(shè)計(jì)宏塊掃描方式，采用兩次判決策略進(jìn)行預(yù)測(cè)模式選擇。然后設(shè)計(jì)4×4子塊掃描方式，編寫(xiě)整數(shù)變換與量化算法程序。熵編碼采用Exp-Golomb編碼與CAVLC相結(jié)合的方案，針對(duì)除拖尾系數(shù)之外的非零系數(shù)值編碼子算法，實(shí)現(xiàn)了一種基于表示范圍判別的編碼方法。最后設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)拇a流組成格式，并針對(duì)編碼算法設(shè)計(jì)相應(yīng)解碼算法。使用VC++完成算法驗(yàn)證，并進(jìn)行測(cè)試，觀察不同參數(shù)下壓縮率與失真度的變化。 算法驗(yàn)證完成后，本文進(jìn)行了PC機(jī)客戶端設(shè)計(jì)，使其具有遠(yuǎn)程訪問(wèn)、H．264解碼與實(shí)時(shí)顯示的功能。同時(shí)將H．264 編碼算法程序移植到NiosⅡ中，并將嵌入式圖像服務(wù)器與若干客戶端接入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聯(lián)合調(diào)試，構(gòu)建完整的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)， 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本系統(tǒng)視頻壓縮率高，監(jiān)控圖像質(zhì)量良好，充分證明了系統(tǒng)軟硬件與圖像編解碼算法設(shè)計(jì)成功。本系統(tǒng)具有成本低、擴(kuò)展性好及適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，發(fā)展前景十分廣闊。
標(biāo)簽： FPGA 264 網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控 實(shí)現(xiàn)研究
上傳時(shí)間： 2013-08-03
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JPEG2000是由ISO/ITU-T組織下的IECJTC1/SC29/WG1小組制定的下一代靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，其優(yōu)良的壓縮特性使得它將具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。JPEG2000算法非常復(fù)雜，圖像編碼過(guò)程占用了大量的處理器時(shí)間開(kāi)銷和內(nèi)存開(kāi)銷，因而通過(guò)對(duì)JPEG2000算法進(jìn)行優(yōu)化并采用硬件電路來(lái)實(shí)現(xiàn)JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)的部分或全部?jī)?nèi)容，對(duì)加快編碼速度從而擴(kuò)展其應(yīng)用領(lǐng)域有重要的意義。 本文的研究主要包括兩方面的內(nèi)容，其一是JPEG2000算術(shù)編碼器算法的研究與硬件設(shè)計(jì)，其二是JPEG2000碼率控制算法的研究與優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)。在研究算術(shù)編碼器過(guò)程中，首先研究了JPEG2000中基于上下文的MQ算術(shù)編碼器的編碼原理和編碼流程，之后采用有限狀態(tài)機(jī)和二級(jí)流水線技術(shù)，并在不影響關(guān)鍵路徑的情況下通過(guò)對(duì)算術(shù)編碼步驟優(yōu)化采用硬件描述語(yǔ)言對(duì)算術(shù)編碼器進(jìn)行了設(shè)計(jì)，并通過(guò)了功能仿真與綜合。實(shí)驗(yàn)證明該設(shè)計(jì)不但編碼速度快，而且流水線短，硬件設(shè)計(jì)的復(fù)雜度低且易于控制。 在研究碼率控制算法過(guò)程中，首先結(jié)合率失真理論建立了算法的數(shù)學(xué)模型，并驗(yàn)證了該算法的有效性，之后深入分析了該數(shù)學(xué)模型的實(shí)現(xiàn)流程，找出影響算法效率的關(guān)鍵路徑。在對(duì)算法優(yōu)化時(shí)采用黃金分割點(diǎn)算法代替原來(lái)的二分查找法，并使用了碼塊R-D斜率最值記憶和碼率誤差控制算法。實(shí)驗(yàn)證明，采用優(yōu)化算法在增加少量系統(tǒng)資源的情況下使得計(jì)算效率提高了60％以上。之后，分析了率失真理論與JPEG2000中PCRD-opt算法的具體實(shí)現(xiàn)，又提出了一種失真更低的比特分配方案，即按照“失真/碼長(zhǎng)”值從大到小通道編碼順序進(jìn)行編碼，通過(guò)對(duì)該算法的仿真驗(yàn)證，得出在固定碼率條件下新算法將產(chǎn)生更少的失真。
標(biāo)簽： JPEG 2000 FPGA 標(biāo)準(zhǔn)
上傳時(shí)間： 2013-07-13
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