隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，圖像處理系統(tǒng)在日常生活、工業(yè)、軍事和醫(yī)療方面等許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。 本論文圍繞視頻圖像處理器的設(shè)計以及圖像增強算法的研究，開展了以下方面的研究： 1.對基于拉普拉斯算子的灰度圖像增強算法、基于飽和度分量反饋的自適應(yīng)亮度增強算法及其改進算法進行了仿真，并分別對增強前后的灰度圖像和彩色圖像進行了比較。 2.提出了一個視頻圖像處理器的硬件實現(xiàn)方案。該方案以FPGA為核心，具有較強的圖像實時處理能力，具有1路視頻輸入端口和1路視頻輸出端口，以及PCI接口和2個UART串行接口。 3.完成了視頻圖像處理器的原理圖設(shè)計、印制板圖設(shè)計。在印制板圖設(shè)計中，應(yīng)用信號完整新分析的理論，對高速電路的布局和布線進行了優(yōu)化設(shè)計，保證了硬件電路的性能。
上傳時間： 2013-06-13
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為了克服傳統(tǒng)的局部特征匹配算法對噪聲和圖像灰度非線性變換敏感的不足，提出了基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述算子的特征匹配算法。該算法首先
上傳時間： 2013-04-24
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近年來微光、紅外、X光圖像傳感器在軍事、科研、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越為廣泛，但由于這些成像器件自身的物理缺陷，視覺效果很不理想，往往需要對圖像進行適當?shù)奶幚恚缘玫竭m合人眼觀察或機器識別的圖像。因此，市場急需大量高效的實時圖像處理器能夠在傳感器后端對這類圖像進行處理。而FPGA的出現(xiàn)，恰恰解決了這個問題。 近十年來，隨著FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)技術(shù)的突飛猛進，F(xiàn)PGA也逐漸進入數(shù)字信號處理領(lǐng)域，尤其在實時圖像處理方面。Xilinx的研究表明，在2000年主要用于DSP應(yīng)用的FPGA的發(fā)貨量，增長了50％；而常規(guī)的DSP大約增長了40％。由于FPGA可無比擬的并行處理能力，使得FPGA在圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用持續(xù)上升，國內(nèi)外，越來越多的實時圖像處理應(yīng)用都轉(zhuǎn)向了FPGA平臺。與PDSP相比，F(xiàn)PGA將在未來統(tǒng)治更多前端(如傳感器)應(yīng)用，而PDSP將會側(cè)重于復雜算法的應(yīng)用領(lǐng)域。可以說，F(xiàn)PGA是數(shù)字信號處理的一次重大變革。 算法是圖像處理應(yīng)用的靈魂，是硬件得以發(fā)揮其強大功能的根本。”共軛變換”圖像處理方法是一種新型的圖像處理算法，由鄭智捷博士上個世紀90年代初提出。這種算法使用基元形狀(meta-shape)技術(shù)，而這種技術(shù)的特征正好具備幾何與拓撲的雙重特性，使得大量不同的基于形態(tài)的灰度圖像處理濾波器可用這種方法實現(xiàn)。該種算法在空域進行圖像處理，無需進行大量復雜的算術(shù)運算，算法簡單、快速、高效，易于硬件實現(xiàn)。通過十多年來的實驗與實踐證明，在微光圖像，紅外圖像，X光圖像處理領(lǐng)域，”共軛變換”圖像處理方法確實有其獨特的優(yōu)異性能。本篇論文就針對”共軛變換”圖像處理方法在微光圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用，就如何在FPGA上實現(xiàn)”共軛變換”圖像處理方法展開研究。首先在Matlab環(huán)境下，對常用的圖像增強算法和”共軛變換”圖像處理方法進行了比較，并且在設(shè)計制作“FPGA視頻處理開發(fā)平臺”的基礎(chǔ)上，用VHDL實現(xiàn)了”共軛變換”圖像處理方法的基本內(nèi)核并進行了算法的硬件實現(xiàn)與效果驗證。此外，本文還詳細地討論了視頻流的采集及其編碼解碼問題以及I2C總線的FPGA實現(xiàn)。
上傳時間： 2013-04-24
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本文提出了一種基于FPGA的細胞圖像識別系統(tǒng)方案，該系統(tǒng)中FPGA處于核心地位，F(xiàn)PGA采用Altera公司的EP1K100QC208-1芯片，構(gòu)造專用處理功能，實現(xiàn)彩色圖像灰度化、灰度變換、中值濾波、低通濾波、灰度圖像二值化等算法。這部分處理的數(shù)據(jù)量非常大，由于采用FPGA處理，產(chǎn)生的時延變得很小；最后系統(tǒng)機進行識別處理的是二值圖像，數(shù)據(jù)量也很小。所進行的仿真實驗取得了良好的效果，給出了部分源代碼和實驗結(jié)果。設(shè)計采用VHDL語言描述，并使用電子設(shè)計自動化(EDA)工具進行了模擬和驗證。
上傳時間： 2013-04-24
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數(shù)字超聲診斷設(shè)備在臨床診斷中應(yīng)用十分廣泛，研制全數(shù)字化的醫(yī)療儀器已成為趨勢。盡管很多超聲成像儀器設(shè)計制造中使用了數(shù)字化技術(shù)，但是我們可以說現(xiàn)代VLSI 和EDA 技術(shù)在其中并沒有得到充分有效的應(yīng)用。隨著現(xiàn)代電子信息技術(shù)的發(fā)展，PLD 在很多與B 型超聲成像或多普勒超聲成像有關(guān)的領(lǐng)域都得到了較好的應(yīng)用，例如數(shù)字通信和相控雷達領(lǐng)域。 在研究現(xiàn)代超聲成像原理的基礎(chǔ)上，我們首先介紹了常見的數(shù)字超聲成像儀器的基本結(jié)構(gòu)和模塊功能，同時也介紹了現(xiàn)代FPGA 和EDA 技術(shù)。隨后我們詳細分析討論了B 超中，全數(shù)字化波束合成器的關(guān)鍵技術(shù)和實現(xiàn)手段。我們設(shè)計實現(xiàn)了片內(nèi)高速異步FIFO 以降低采樣率，仿真結(jié)果表明資源使用合理且訪問時間很小。正交檢波方法既能給出灰度超聲成像所需要的回波的幅值信息，也能給出多普勒超聲成像所需要的回波的相移信息。我們設(shè)計實現(xiàn)了基于直接數(shù)字頻率合成原理的數(shù)控振蕩器，能夠給出一對幅值和相位較平衡的正交信號，且在FPGA 片內(nèi)實現(xiàn)方案簡單廉價。數(shù)控振蕩器輸出波形的頻率可動態(tài)控制且精度較高，對于隨著超聲在人體組織深度上的穿透衰減，導致回波中心頻率下移的聲學物理現(xiàn)象，可視作將回波接收機的中心頻率同步動態(tài)變化進行補償。 還設(shè)計實現(xiàn)了B 型數(shù)字超聲診斷儀前端發(fā)射波束聚焦和掃描控制子系統(tǒng)。在單片F(xiàn)PGA 芯片內(nèi)部設(shè)計實現(xiàn)了聚焦延時、脈寬和重復頻率可動態(tài)控制的發(fā)射驅(qū)動脈沖產(chǎn)生器、線掃控制、探頭激勵控制、功能碼存儲等功能模塊，功能仿真和時序分析結(jié)果表明該子系統(tǒng)為設(shè)計實現(xiàn)高速度、高精度、高集成度的全數(shù)字化超聲診斷設(shè)備打下了良好的基礎(chǔ)，將加快其研發(fā)和制造進程，為生物醫(yī)學電子、醫(yī)療設(shè)備和超聲診斷等方面帶來新思路。
標簽： FPGA 全數(shù)字 中的應(yīng)用 超聲診斷儀
上傳時間： 2013-06-18
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射擊訓練是基本的軍事訓練科目，改善訓練環(huán)境、改進訓練質(zhì)量，在現(xiàn)代軍隊建設(shè)中具有重要的意義。本文首先從國內(nèi)外自動報靶技術(shù)的研究現(xiàn)狀出發(fā)論述了自動報靶技術(shù)的發(fā)展，在此基礎(chǔ)上提出了基于嵌入式機器視覺的智能報靶系統(tǒng)設(shè)計實現(xiàn)。 本文討論了基于機器視覺的嵌入式報靶系統(tǒng)終端硬件組成、相關(guān)圖像格式和Linux操作系統(tǒng)，分析了嵌入式Linux操作系統(tǒng)、Qt/E和開源計算機視覺庫OpenCV關(guān)于ARM9處理器的移植，研究了圖像校正、圖像灰度化及二值化、圖像分割與裁剪和識別判靶的相關(guān)算法，提出了顏色模板判靶的理論，并通過以ARM嵌入式圖像處理識別模塊為核心，采用功能模塊設(shè)計理念的實現(xiàn)方案，從底層的操作系統(tǒng)及相關(guān)軟件的移植入手到圖像采集傳輸、圖像處理、識別判靶等步驟，解決了依托ARM處理器結(jié)合USB攝像頭完成自動圖像識別報靶的問題。文中給出了報靶系統(tǒng)的詳細硬件組成方案，并在嵌入式Linux操作系統(tǒng)下依托Qt庫和開源計算機視覺庫（OpenCV）解決了軟件組成與具體實現(xiàn)，最終在此基礎(chǔ)上論述了本課題設(shè)計的實驗裝置及詳細的實驗結(jié)果。
上傳時間： 2013-07-18
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顯示技術(shù)被定義為新世紀世界朝陽產(chǎn)業(yè)之一。幾十年來，LED顯示技術(shù)成為一項使用最廣泛和最普及的技術(shù)，由于其極高的性價比、高亮度、主動發(fā)光等特性，使得LED構(gòu)成的大屏幕已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于車站、碼頭、廣場等各種場合以及各企事業(yè)單位，成為各單位、部門很好的信息發(fā)布與交流工具。傳統(tǒng)的顯示技術(shù)以簡單的8位或者16位單片微控制器為核心，其運算速度、內(nèi)存容量、存儲空間和通訊方式等方面存在著很大的局限性，很難實現(xiàn)高難度圖文動態(tài)特技顯示和高灰度級顯示，并且無法滿足信息容量大和處理速度很高的場所。 本文在分析LED顯示控制原理、灰度級實現(xiàn)以及彩色顯示實現(xiàn)原理的基礎(chǔ)上，制定了ARM+FPGA的LED點陣顯示控制方案，采用三星公司S3C2410芯片上的LCD顯示接口，設(shè)計了顯示數(shù)據(jù)重組、非線性占空比γ反校正等邏輯，結(jié)合FPGA技術(shù)實現(xiàn)了高性能的LED點陣顯示控制；同時研究了嵌入式Linux操作系統(tǒng)，在實驗基礎(chǔ)上詳細論述基于Linux操作系統(tǒng)的幀緩存設(shè)備模塊加載模式下的控制技術(shù)，并開發(fā)基于ARM平臺的LED顯示屏播放以及管理應(yīng)用程序。 本文的創(chuàng)新之處在于提出并系統(tǒng)研究了改善LED顯示效果的數(shù)據(jù)重組技術(shù)以及非線性占空比下的γ反校正技術(shù)，并通過軟硬件調(diào)試系統(tǒng)達到預(yù)期顯示效果。
上傳時間： 2013-04-24
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隨著現(xiàn)代計算機技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)成為當前最熱門的焦點之一；ARM以其高性能低功耗等特性成為目前應(yīng)用最廣泛的32位嵌入式處理器。近年來得到快速發(fā)展的機電一體化設(shè)備的人民幣紙幣清分機系統(tǒng)，是嵌入式系統(tǒng)的典型應(yīng)用；它的主要工作流程是：人民幣圖像通過圖像傳感器采集得到的模擬信號，經(jīng)過放大、A/D轉(zhuǎn)換和FPGA協(xié)調(diào)之后得到數(shù)字圖像，經(jīng)緩存后進入到主CPU--S3C2410，通過圖像識別，實現(xiàn)面向、面值、新舊分級、破損程度等特征的識別，最后送出結(jié)果到控制CPU對識別結(jié)果進行相應(yīng)的顯示和機械動作。論文主要涉及以下這些內(nèi)容： 1):基于ARM的嵌入式系統(tǒng)和清分機系統(tǒng)介紹。 2):人民幣清分機的硬件系統(tǒng)基本構(gòu)架，清分機的各關(guān)鍵硬件的選型及主要原理；著重介紹清分機的處理核心--S3C2410。 3):圖像處理基礎(chǔ)。介紹了清分機系統(tǒng)中各類圖像的特點，圖像分析中的常用工具--灰度直方圖，從而為識別算法做好準備。 4):介紹了人民幣的特征識別算法原理及實現(xiàn)基本流程，通過MATLAB對算法進行仿真研究。 5):嵌入式linux設(shè)備驅(qū)動的開發(fā)。針對清分機設(shè)備種類繁多而又是多任務(wù)的特點，本文提出使用可裁剪而又穩(wěn)定的linux操作系統(tǒng)來管理整個清分機系統(tǒng)；而實現(xiàn)操作系統(tǒng)對清分機的管理首先就要實現(xiàn)設(shè)備與操作系統(tǒng)的連接--設(shè)備驅(qū)動。
標簽： ARM 嵌入式 系統(tǒng)開發(fā)
上傳時間： 2013-06-01
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隨著數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，傳統(tǒng)的門禁系統(tǒng)由于鑒別方式、速度和性能等方面的限制，很難滿足安全可靠和網(wǎng)絡(luò)化的控制需求。由于識別技術(shù)的不斷成熟，基于人體生理特征的身份識別系統(tǒng)逐漸被人們開始采用，目前，從實用的角度看，指紋識別技術(shù)要比其它生物識別技術(shù)更安全和方便，這是因為人的指紋具有唯一性、不變性以及貼身性的特點。傳統(tǒng)的門禁控制器常采用單片機開發(fā)，利用串行通信接口向遠程上位機傳送數(shù)據(jù)，多個門禁控制器一般組成RS485網(wǎng)絡(luò)，通信線路專用且不易于實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)控制和遠程控制，而基于TCP/IP網(wǎng)絡(luò)通信的門禁系統(tǒng)通過局域網(wǎng)傳遞數(shù)據(jù)，很容易實現(xiàn)遠程控制和分布式管理。 文中設(shè)計了基于指紋識別和以太網(wǎng)的智能網(wǎng)絡(luò)型門禁控制器。在ARM9和Linux操作系統(tǒng)上采用FPS200指紋傳感器采集指紋圖像和USB攝像頭采集視頻圖像，以及采用以太網(wǎng)控制器芯片AX88796，實現(xiàn)了基于TCP/IP協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)門禁系統(tǒng)。 論文首先分析了門禁系統(tǒng)的研究背景、意義及國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀，然后介紹了指紋識別網(wǎng)絡(luò)門禁系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，闡述了系統(tǒng)各個重要功能模塊的硬件資源。根據(jù)系統(tǒng)的硬件資源搭建了嵌入式Linux的軟件平臺，移植了相關(guān)模塊的驅(qū)動程序。論文研究了指紋識別算法，包括指紋圖像預(yù)處理和指紋圖像的特征提取和匹配，重點分析了指紋圖像分割法，利用灰度梯度和灰度方差的結(jié)合設(shè)置一個合適的局部閾值對指紋進行分割。然后，闡述了門禁控制系統(tǒng)軟件的總體設(shè)計，并重點介紹Video4Linux采集圖像、指紋圖像采集、GoAhead Web Server的應(yīng)用以及系統(tǒng)運用TCP/IP實現(xiàn)系統(tǒng)門禁控制器和上位機PC之間的網(wǎng)絡(luò)通信。 系統(tǒng)測試部分介紹了測試環(huán)境、測試方法以及測試內(nèi)容。測試結(jié)果表明，本課題設(shè)計的指紋識別網(wǎng)絡(luò)型門禁系統(tǒng)在穩(wěn)定性、可靠性以及實時性方面達到了較好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的問題，并對近幾年來的一些新的研究趨勢做了簡單的總結(jié)與展望，指出了指紋識別網(wǎng)絡(luò)型門禁系統(tǒng)未來的研究方向。
標簽： ARM 指紋識別 門禁系統(tǒng)
上傳時間： 2013-07-23
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數(shù)字識別系統(tǒng)源代碼 使用說明 第一步：訓練網(wǎng)絡(luò)。使用訓練樣本進行訓練。（此程序中也可以不訓練，因為筆者已經(jīng)將訓練好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)保存起來了，讀者使用時可以直接識別） 第二步：識別。首先，打開圖像（256色）；再次，進行歸一化處理，點擊“一次性處理”；最后，點擊“R”或者使用菜單找到相應(yīng)項來進行識別。識別的結(jié)果顯示在屏幕上，同時也輸出到文件result.txt中。 該系統(tǒng)的識別率一般情況下為90%。 此外，也可以單獨對打開的圖片一步一步進行圖像預(yù)處理工作，但要注意，每一步工作只能執(zhí)行一遍，而且要按順序執(zhí)行。 具體步驟為：“256色位圖轉(zhuǎn)為灰度圖”－“灰度圖二值化”－“去噪”－“傾斜校正”－“分割”－“標準化尺寸”－“緊縮重排”。 注意，待識別的圖片要與win.dat和whi.dat位于同一目錄，這兩文件保存訓練后網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值參數(shù)。
上傳時間： 2013-06-25
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