JPEG 2000是為適應(yīng)不斷發(fā)展的圖像壓縮應(yīng)用而出現(xiàn)的新的靜止圖像壓縮標(biāo)準，小波變換是JEPG 2000核心算法之一。小波變換是一種可達到時(空)域或頻率域局部化的時頻域或空頻域分析方法，其多尺度分解特性符合人類的視覺機制，更加適用于圖像信息的處理。提升小波變換是一類不采用傅立葉變換做為主要分析工具的小波變換新方法，提升小波變換的提出大大簡化了小波變換的計算，使其在實時信號處理領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。通過提升的方法很容易構(gòu)造一般的整數(shù)小波變換，由于圖像一般用位數(shù)較低的整數(shù)表示，整數(shù)小波變換可以將為整數(shù)序列的圖像矩陣映射成整數(shù)小波系數(shù)矩陣，這就大大簡化了小波變換的硬件電路設(shè)計。在當(dāng)今數(shù)字化和信息化時代背景下，研究具有高速硬件處理功能的可變程邏輯器件在圖像壓縮算法領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)成為當(dāng)今研究的熱點。 本文旨在探討和研制基于FPGA的小波變換模塊的可能性和方法。本文采用Xilinx公司的Spartan-Ⅲ系列芯片，根據(jù)JPEG 2000推薦無損提升小波算法和有損提升小波算法，設(shè)計圖像壓縮系統(tǒng)的小波變換模塊。主要工作如下： 第一部分介紹了傳統(tǒng)小波分析理論和提升小波分析理論。包括連續(xù)小波時頻局域性的特征，離散小波變換系數(shù)的意義，多分辨分析引出的構(gòu)造小波基的系統(tǒng)方法和計算離散小波的快速算法等。重點放在介紹正交小波和雙正交小波的構(gòu)造方法，并介紹了數(shù)字圖像在小波域的特點。討論了提升小波變換的基本思想，討論了用提升方法構(gòu)造小波基以及傳統(tǒng)小波變換的提升實現(xiàn)，討論了整數(shù)小波變換。 第二部分介紹了FPGA結(jié)構(gòu)及其設(shè)計流程。介紹了FPGA/CPLD器件的特征、發(fā)展趨勢及FPGA/CPLD基本結(jié)構(gòu)，然后重點介紹了本文用到的Xilinx公司Spartan-Ⅲ系列芯片的結(jié)構(gòu)特點，以及Xilinx的FPGA開發(fā)軟件ISE，最后介紹了硬件描述語言VHDL語言的特點。 最后一部分是本論文研究的主要內(nèi)容，即JPEG 2000中最核心的算法-提升格式小波變換的一維變換模塊設(shè)計和二維變換模塊設(shè)計。一維提升小波變換模塊采用兩種不同的電路結(jié)構(gòu)進行設(shè)計-低速低功耗的串行流水線結(jié)構(gòu)和高速高功耗的并行陣列結(jié)構(gòu)。同樣，二維小波變換模塊也采用了兩種不同的電路結(jié)構(gòu)進行設(shè)計-低速低功耗的折疊結(jié)構(gòu)和高速高功耗的串行結(jié)構(gòu)。 文章對提升小波變換的FPGA實現(xiàn)中的大量細節(jié)問題進行了討論，給出了每種結(jié)構(gòu)提升小波變換模塊的電路原理圖，并對原理圖進行了仿真測試，仿真測試結(jié)果不僅表明了模塊功能的正確性，而且表明不同小波模塊可以滿足相應(yīng)領(lǐng)域的實際要求。
上傳時間： 2013-06-08
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嵌入式人臉識別系統(tǒng)建立在嵌入式操作系統(tǒng)和嵌入式硬件系統(tǒng)平臺之上,具有起點高、概念新、實用性強等特點。它涉及嵌入式硬件設(shè)計、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、人臉識別算法等領(lǐng)域的研究；嵌入式人臉識別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機動性強,可廣泛應(yīng)用于各類門禁系統(tǒng)、戶外機動布控的實時監(jiān)測等特殊場合,因此對嵌入式人臉識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)新研究項目《射頻識別RFID系統(tǒng)-自動識別和記錄人群的身份》(編號：04-11-2)與上海市科委AM基金項目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監(jiān)控系統(tǒng)的研制》(編號：0512)的主要研究內(nèi)容之一。論文從構(gòu)建自動人臉識別系統(tǒng)所需解決的若干關(guān)鍵問題入手,重點探討了基于嵌入式ARM微處理器的實時人臉檢測、關(guān)鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識別分類器及自動人臉識別系統(tǒng)設(shè)計等問題的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點表現(xiàn)在以下方面： 1實現(xiàn)了結(jié)合膚色校驗的Haar特征級聯(lián)分類器嵌入式實時人臉檢測,提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級聯(lián)分類器人眼檢測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是自動人臉識別系統(tǒng)首先要解決的關(guān)鍵問題,通過對基于膚色模型和基于Haar特征級聯(lián)強分類器的人臉檢測算法的分析研究,綜合兩個算法的優(yōu)點,提出了基于膚色模型校驗和Haar特征級聯(lián)強分類器的嵌入式實時人臉檢測算法。實驗結(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)問題,而且具有較高的檢測率和較快的檢測速度,同時對光照、尺度等變化條件下的人臉檢測也具有較強的魯棒性。 人眼檢測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級聯(lián)分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測分類器在人臉區(qū)域內(nèi)完成對人眼位置的檢測,然后通過對檢測到的人眼進行遮罩掩磨、簡單圖像形態(tài)學(xué)變換及橢圓擬合實現(xiàn)瞳孔中心的精確定位。測試結(jié)果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測與瞳孔中心定位整個過程,在保證檢測速度較快的同時,還能確保較高的定位精度。 2 針對傳統(tǒng)線性判別分析法存在的小樣本問題(sss),通過調(diào)整Fisher判別準則,實現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法及相應(yīng)的人臉識別方法人臉識別中的小樣本問題使線性判別分析算法的類內(nèi)散布矩陣發(fā)生嚴重退化,導(dǎo)致問題無法求解。本文在人臉識別小樣本問題的基礎(chǔ)上,通過調(diào)整Fisher判別準則,利用類間散布矩陣的補空間巧妙地避開類內(nèi)散布矩陣的求逆運算,通過訓(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),實現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法,實驗結(jié)果表明,該算法能有效解決人臉識別中的小樣本問題。 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)過高的問題。 Gabor小波對圖像的光照、尺度變化具有較強魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數(shù)過高的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),縮小了人臉特征庫的規(guī)模,同時降低了核心算法的時間和空間復(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分類策略,提出并實現(xiàn)了基于支持向量機的嵌入式人臉識別和嵌入式人像比對系統(tǒng)支持向量機通過引入核技巧對訓(xùn)練樣本進行學(xué)習(xí)構(gòu)造最小化錯分風(fēng)險的最優(yōu)分類超平面,不僅具有強大的非線性和高維處理能力,而且具有更強的泛化能力。本文研究了支持向量機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平臺中實現(xiàn)了具有較強魯棒性的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng)。 5 提出并初步實現(xiàn)了基于客戶機/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型的遠距離人臉識別方案為解決嵌入式人臉識別系統(tǒng)在海量人臉庫中進行識別的難題,論文提出并初步實現(xiàn)了基于客戶機/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠距離人臉識別方案。 客戶機(嵌入式平臺)完成對人臉圖像的檢測、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過無線網(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)器在海量人臉庫中完成人臉識別,并將識別后的結(jié)果通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇蛻魴C顯示輸出,從而實現(xiàn)基于客戶機/服務(wù)器無線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠距離人臉識別方案。 6 結(jié)合我們開發(fā)的基于ARM的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計的角度探討了在嵌入式系統(tǒng)中進行人臉識別應(yīng)用設(shè)計的思路及應(yīng)該注意的問題雖然嵌入式人臉識別系統(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別核心算法。但是,嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計思想對嵌入式人臉識別系統(tǒng)的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點闡述了嵌入式自動人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計思路,并結(jié)合我們自主開發(fā)的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng)從系統(tǒng)設(shè)計的角度探討了嵌入式人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計中應(yīng)該注意的關(guān)鍵技術(shù)問題。 結(jié)合本文提出的算法我們在PC上完成對人臉識別分類器的訓(xùn)練,然后在嵌入式ARM開發(fā)平臺上實現(xiàn)了嵌入式自動人臉識別、嵌入式人像比對兩個便攜式人員身份認證系統(tǒng),經(jīng)測試運行效果良好。所提出的人臉識別算法不僅具有一定的理論參考價值,而且對于嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、AFR應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)也具有一定的借鑒意義。
標(biāo)簽： ARM 架構(gòu) 嵌入式 人臉識別
上傳時間： 2013-05-18
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根據(jù)比例因子與系統(tǒng)性能的關(guān)系和整定原則，得到可行的整定規(guī)則表，對瀝青撒布控制系統(tǒng)采用了參數(shù)自整定模糊控制算法控制噴灑的壓力，實現(xiàn)了灑布量的穩(wěn)定精確控制，提高了灑布質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
上傳時間： 2013-11-01
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數(shù)字水印是數(shù)字信息安全領(lǐng)域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應(yīng)用數(shù)學(xué)方面取得了一定的發(fā)展。文中結(jié)合小波算法，在數(shù)字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數(shù)字水印，改進了小波多尺度分解算法，通過實驗說明，該數(shù)字水印算法對數(shù)字水印的穩(wěn)定性效果明顯
上傳時間： 2013-11-08
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反激式轉(zhuǎn)換器通常應(yīng)用於具有多個輸出電壓並要求中低輸出功率的電源。配合采用一個反激式轉(zhuǎn)換器，多輸出僅增加極少的成本或復(fù)雜度––– 每個額外的輸出僅要求另一個變壓器繞組、整流器和輸出濾波電容器。
標(biāo)簽： 反激式控制器 輸出 調(diào)節(jié) 性能
上傳時間： 2013-11-22
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為了設(shè)計一種實時高效、穩(wěn)定可靠的圖像目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)平臺，避免因圖像邊緣提取效果差而引起跟蹤失敗，采用自適應(yīng)Canny邊緣檢測算法。該自適應(yīng)算法能夠很好的確定平滑參數(shù)以及高、低兩個閾值，更好的獲得圖像邊緣圖。經(jīng)Canny算法處理圖像目標(biāo)后，獲得目標(biāo)的單像素邊緣圖，根據(jù)邊緣圖計算得到目標(biāo)質(zhì)心。利用最小二乘法擬合出目標(biāo)的運動軌跡，同時可根據(jù)時間間隔預(yù)測出目標(biāo)質(zhì)心的下一位置，控制伺服機構(gòu)，實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。實驗表明，采用Canny算法的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，能夠滿足實時跟蹤的需要。
標(biāo)簽： Canny 檢測算法 目標(biāo)跟蹤
上傳時間： 2013-11-03
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小波提升格式的源代碼，采用了標(biāo)準的分裂、預(yù)測和更新三步，比經(jīng)典小波算法速度提高一倍！
標(biāo)簽： 源代碼
上傳時間： 2013-12-31
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文章通過對實序列快速傅里葉變換的算法推導(dǎo)及Mallat 算法原理的分析，根據(jù)離散小波變換（DWT）算 法結(jié)構(gòu)特征，提出了一種離散小波的快速變換算法，給出了相應(yīng)的算法步驟。從數(shù)學(xué)理論上進行了論證，并把該算法 應(yīng)用到靜態(tài)圖像處理中，得到了很好的快速和重建效果，具有一定的實用價值。 關(guān)鍵詞：小波分析；Mallat 算法；快速小波算法 圖像處理 中圖分類號：TN914 文獻標(biāo)識碼：A 1 引言 小波分析是近十多年來迅速發(fā)展起來的新興學(xué)科和信號分析理論，是繼傅里葉分析方法之后的重 大突變。它具有時域局部化和頻域局部化的優(yōu)點，而且高頻端的時間間隔?。ㄓ兄叩臅r間分辨率）， 低頻端的時間間隔大（有著高的頻率分辨率），這與人的視覺機制由粗到細的認識過程相一致，固而有 “數(shù)學(xué)顯微鏡”之稱，是進行信號處理和分析的有效工具。特別是其多分辨率分析理論及其快速算法 ——Mallat 算法在數(shù)字信號處理和數(shù)字通信
上傳時間： 2015-05-23
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：介紹了擴展卡爾曼濾波算法和無跡變換(unscented transformation，UT)算法，并對擴展卡爾曼濾波算法(EKF)和無 跡卡爾曼濾波算法(UKF)進行比較，闡明了UKF優(yōu)于EKF。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于Unscented變換(uT)的高斯和濾 波算法，該算法首先通過合并準則得到適當(dāng)個數(shù)的混合高斯模型，逼近系統(tǒng)中非高斯噪聲的概率密度
標(biāo)簽： transformation unscented 擴展 卡爾曼濾波
上傳時間： 2015-11-25
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為了有效地應(yīng)用遺傳算法解決 魯棒控制系統(tǒng)設(shè)計問題，將遺傳算法與局部優(yōu)化方法相結(jié)合，提出了基于降維掃描方法的自適應(yīng)多目標(biāo)遺傳算法（DRSA-MOGA）。通過引入適應(yīng)度函數(shù)標(biāo)準化方法、基于最優(yōu)Pareto解集搜索的降維掃描方法和適應(yīng)度函數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法，提高了算法的全局優(yōu)化性能和局部搜索能力。仿真結(jié)果表明，DRSA-MOGA算法在不損失解的均勻度的情況下可以達到很高的逼近度
上傳時間： 2014-01-22
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