在LCD顯示應用領域,通常數據源輸出圖像的分辨率是變化,而從工業生產標準化要求和獲得最佳顯示效果的角度出發,LCD顯示器的物理分辨率則是固定不變的。這就需要將不同分辨率的輸入圖像經過縮放后輸出到分辨率固定的LCD顯示器上,當前工業上解決這一問題的方案是在輸入數據源和數據顯示設備之間設置LCD圖像引擎來實現縮放處理。LCD圖像引擎是面向LCD顯示器應用的一種高度集成的圖像處理芯片,它在整個LCD顯示系統中具有不可取代的位置。 本文在分析了大尺寸LCD圖像引擎的研究現狀之后,提出了擬開發的大尺寸LCD圖像引擎的總體結構和設計目標。針對該體系結構,提出了一種基于2點的三次樣條插值算法,推導出了該算法的插值核函數的表達式,并基于該算法實現LCD圖像引擎的核心部分——圖像縮放引擎的硬件結構設計。主觀和客觀Q值評價實驗結果表明,該算法獲得的插值圖像質量非常接近傳統的雙三次插值算法,而運算復雜度和硬件實現開銷卻低于后者,對于實時性要求較高的LCD圖像引擎來說該算法是一個性價比較高的插值算法。 為了提高經過圖像縮放引擎處理后的圖像顯示質量,在LCD圖像引擎中引入了圖像色彩調整技術。
標簽：
LCD
大尺寸
圖像
上傳時間：
2013-06-07
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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、個數等信息,最初作為自動人臉識別系統的定位環節被提出,近年來由于其在安全訪問、智能監測、虛擬現實、基于內容的檢索和新一代人機界面等領域的應用需求,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在智能視頻監控系統的特殊應用,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。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。仿真結果表明,該模型可以有效地檢測到圖像中的膚色區域,為人臉的粗定位奠定了基礎。 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域,再利用一些規則對人臉候選區域進行判別或合并。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圖像處理系統實現以上算法的過程,首先在MATLAB環境研究算法,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構,改善了算法的實時性。實際測試結果表明了算法在DSP上實現的正確性和可行性。 基于DSP的人臉檢測和定位算法的實現,對監控系統的智能化發展具有重要的實際意義。
標簽：
DSP
人臉檢測
定位
上傳時間：
2013-05-22
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