隨著電子技術和計算機技術的飛速發展,視頻圖像處理技術近年來得到極大的重視和長足的發展,其應用范圍主要包括數字廣播、消費類電子、視頻監控、醫學成像及文檔影像處理等領域。當前視頻圖像處理主要問題是當處理的數據量很大時,處理速度慢,執行效率低。而且視頻算法的軟件和硬件仿真和驗證的靈活性低。 本論文首先根據視頻信號的處理過程和典型視頻圖像處理系統的構成提出了基于FPGA的視頻圖像處理系統總體框圖;其次選擇視頻轉換芯片SAA7113,完成視頻圖像采集模塊的設計,主要分三步完成:1)配置視頻轉換芯片的工作模式,完成視頻轉化芯片SAA7113的初始化:2)通過分析輸出數據流的格式標準,來識別奇偶場信號、場消隱信號和有效行數據的開始和結束信號三種控制信號,并根據控制信號,用Verilog硬件描述語言編程實現圖像數據的采集;3)分析SRAM的讀寫控制時序,采用兩塊SRAM完成圖像數據的存儲。然后編寫軟件測試文件,在ISE Simulator仿真環境進行程序測試與運行,并分析仿真結果,驗證了數據采集和存儲的正確性;最后,對常用視頻圖像算法的MATLAB仿真,選擇適當的算子,采用工具MATLAB、System Generator for DSP和ISE,利用模塊構建方式,搭建視頻算法平臺,實現圖像平滑濾波、銳化濾波算法,在Simulink中仿真并自動生成硬件描述語言和網表,對資源的消耗做簡要分析。 本論文的創新點是采用新的開發環境System Generator for DSP實現視頻圖像算法。這種開發視頻圖像算法的方式靈活性強、設計周期短、驗證方便、是視頻圖像處理發展的必然趨勢。
上傳時間: 2013-05-20
上傳用戶:fudong911
隨著圖像分辨率的越來越高,軟件實現的圖像處理無法滿足實時性的需求;同時FPGA等可編程器件的快速發展使得硬件實現圖像處理變得可行。如今基于FPGA的圖像處理研究成為了國內外的一個熱門領域。 本文在FPGA平臺上,用Verilog HDL實現了一個研究圖像處理算法的可重復配置的硬件模塊架構,架構包括PC機預處理和通信軟件,控制模塊,計算單元,存儲器模塊和通信適配模塊五個部分。其中的計算模塊負責具體算法的實現,根據不同的圖像處理算法可以獨立實現。架構為計算模塊實現了一個可添加、移出接口,不同的算法設計只要符合該接口就可以方便的加入到模塊架構中來進行調試和運行。 在硬件架構的基礎上本文實現了排序濾波,中值濾波,卷積運算及高斯濾波,形態學算子運算等經典的圖像處理算法。討論了FPGA的圖像處理算法的設計方法及優化策略,通過性能分析,FPGA實現圖像處理在時間上比軟件處理有了很大的提高;通過結果的比較,發現FPGA的處理結果達到了軟件處理幾乎同等的效果水平。最后本文在實現較大圖片處理和圖像處理窗口的大小可配置性方面做了一定程度的討論和改進,提高了算法的可用性,同時為進一步的研究提供了更加便利的平臺。 整個設計都是在ISE8.2和ModelSim第三方仿真軟件環境下開發的,在xilinx的Spartan-3E XC3S500E硬件平臺上實現。在軟件仿真過程中利用了ISE8.2自帶仿真工具和ModelSim結合使用。 本課題為制造FPGA的專用圖像處理芯片做了有益的探索性研究,為實現FPGA為核心處理芯片的實時圖像處理系統有著積極的作用。
上傳時間: 2013-07-29
上傳用戶:愛順不順
H.264/AVC是由ITU和ISO兩大組織聯合組成的JVT共同制定的一項新的視頻壓縮技術標準,在較低帶寬上提供高質量的圖像傳輸是H.264/AVC的應用亮點。在同樣的視覺質量前提下,H.264/AVC比H.263和MPEG-4節約了50%的碼率。但H.264獲得優越性能的代價是計算復雜度的增加,據估計其編碼的計算復雜度大約為H.263的3倍,因此很難應用于實時視頻處理領域。針對這一現狀,業內做了大量的研究工作,力圖降低其計算復雜度和提高運行效率。比如在運動估計方面,國內外在這方面的研究已經很成熟。而針對幀內/幀間預測編碼的研究卻較少。因此研究預測模式的快速算法具有理論意義和應用價值。 本文在詳細研究H.264標準視頻壓縮編碼特點基礎上,分析了H.264幀內編碼, 幀間編碼及變換,量化技術的原理及特點,提出了一種基于局部邊緣方向信息的快速幀內模式判決算法,通過結合SAD的模式選擇方法來減少模式選擇數目。它采用了Sobel梯度算子計算當前塊的邊緣信息,累加當前塊中屬于同一方向像素點的邊緣矢量構造不同模式下的邊緣方向直方圖,以便確定最可能的預測模式。該算法有效降低了編碼器的運算復雜度,在并未顯著降低編碼性能的情況下提升了編碼器效率。仿真表明:Foreman 圖像序列編碼性能有了提高,其中PSNR平均降低了0.06dB,Bitrate平均降低了19.4%,這大大提高了視頻傳輸的質量。 另外在幀間預測模式選擇算法方面進行了改進研究:按順序對不同類型進行判決,有選擇地去比較可能模式,使得在有效減少需判決的模式數量的同時,結合小塊模式搜索中途停止準則來確定最優模式。仿真表明:改進算法相對與原來算法能夠節省很多的編碼時間(平均下降了49.3%),但帶來的圖像質星的下降(平均下降0.08dB,可以忽略)和碼率較少的增加。 同時在整數DCT變換模塊中,提出了一種快速蝶形算法,使得對4×4點數據做一次變換,只需通過8×8次加法和2×8次移位運算便可完成,與原來12×8次加法和4×8次移位相比,新算法大大降低了運算復雜度。 最后介紹FPGA的特點及設計流程,并實現了H.264編解碼器中變換編碼及量化和熵解碼模塊的硬件。這種基于FPGA所實現的H.264編碼視頻處理模塊設計具備了成本低,周期短,設計方法靈活等優點,具有廣闊的市場應用前景。 仿真表明,通過使用本文提出的幀內/幀間速算法方法可使得H.264編碼速度獲得顯著的提高,使H.264 Baseline編碼器能在PC平臺上實現實時編碼。
上傳時間: 2013-07-18
上傳用戶:zukfu
本代碼實現了OFDM系統的子空間盲信道估計,實現了ber性能
上傳時間: 2013-04-24
上傳用戶:gzming
07電子設計大賽論文 2007年全國電子設計大賽論文(A~J題)
上傳時間: 2013-05-26
上傳用戶:qoovoop
本論文圍繞大容量汽輪發電機的進相運行展開了研究工作。全文共分七章。第一章首先闡述了發電機進相運行的重要性和迫切性,對國內外相關方面的研究概況作了較為系統全面的綜述,并對本論文的研究內容作了簡單介紹。第二章給出了低頻三維渦流電磁場的復邊值問題,并介紹了復矢量場的一些理論基礎。然后分別利用伴隨算子和伴隨場函數(廣義相互作用原理)、最小作用原理和拉格朗日乘子法(廣義變分原理),建立了低頻三維渦流電磁場中非自伴算子問題的變分描述。上述三種方法所得的結果與Galerkin法的結果完全一致。第三章介紹了圓柱坐標系下基于拱形體單元的三維穩態溫度場有限元計算模型,并將變分法的結果與Galerkin法的結果進行了對比。第四章建立了汽輪發電機端部三維行波渦流電磁場的數學模型,在渦流控制方程中引入了罰函數項以使庫倫規范自動滿足,并應用廣義相互作用原理導出了對應的泛函變分及其有限元計算格式。然后對多臺大容量汽輪發電機端部的渦流電磁場進行了實例計算,并分析了罰函數項對數值解穩定性的影響以及影響端部電磁場的各種因素。第五章建立了大型汽輪發電機端部三維溫度場的有限元計算模型,并應用傳熱學理論研究了散熱系數、等效熱傳導系數等問題。然后求解了QFSS-300-2型汽輪發電機端部大壓圈上的三維溫度場分布,并與兩臺機組多種工況下的實測數據進行了對比。第六章介紹了二維穩態溫度場的邊值問題及其等價變分,導出了其有限元計算格式。然后求解了QFQS-200-2型汽輪發電機端部壓圈上的溫度分布,并與實測數據進行了對比。第七章首先定性研究了汽輪發電機從遲相運行到進相運行過程中不同區域上磁場強度的變化規律。然后介紹了發電機變參數數學模型,結合實測數據以及最小二乘回歸分析計算了發電機穩態運行時的相關電氣參數,并分析了發電機各物理量之間的相互關系。隨后分析了不同工況下發電機端部結構件上的渦流損耗及溫升的變化趨勢。最后,利用發電機變參數模型給出了發電機的飽和功角特性、靜穩極限以及運行極限圖。
上傳時間: 2013-07-10
上傳用戶:stampede
摘要:"紅外弱小目標檢測"是紅外搜索跟蹤系統、紅外雷達預警系統、紅外成像跟蹤系統的核心技術,因此紅外小目標的檢測是當前一項重要的研究課題.目前的發展方向是研究運算量小、性能高、利于硬件實時實現的檢測和跟蹤算法.該文在前人研究的基礎上,著重研究了Marr視覺計算理論在紅外小目標檢測技術中的應用.從Marr算法的理論基礎——高斯平滑濾波器與拉普拉斯算子的相關知識以及Marr的計算視覺理論基礎開始,進行了 2G(Laplacian of Gaussian,高斯—拉普拉斯)濾波器、LoG(Laplacian ofGaussian,高斯—拉普拉斯)模板以及 2G濾波器在人類視覺、邊緣檢測、邊緣處理的物理意義以及神經生理學意義方面的分析討論,提出了易于FPGA(Field Programmable Gate Array,現場可編程門陣列)實現的基于Marr計算視覺的紅外圖像小目標檢測方法.該方法可根據目標大小自動設計檢測模板,在濾除不相關的噪聲的同時又保留閉合的目標邊緣,從而檢測出目標.將該方法用FPGA實現,滿足了檢測過程中的實時性.考慮到工程中的應用,該文對該方法在FPGA中的具體實現給出了設計總體思路和詳細流程.由于FPGA具有對圖像數據的實時處理能力,而且該算法在FPGA中的具體實現中對資源的合理使用進行了綜合考慮,因此該算法能夠實時、有效地實現目標檢測.并在此基礎上對小目標的檢測研究前景進行展望.
上傳時間: 2013-07-04
上傳用戶:萌萌噠小森森
小波變換是一種新興的理論,是數學發展史上的重要成果。它無論對數學還是對工程應用都產生了深遠的影響。最新的靜態圖像壓縮標準JPEG2000就以離散小波變換(DWT)作為核心變換算法。 本文首先較為詳細地分析了小波變換的理論基礎,對多分辨率分析、Mallat算法和提升算法做了介紹。然后分析了JPEG2000所采用的小波濾波器,并引入了一個新的LS97小波。該小波系數簡單、易于硬件實現,并且與CDF97小波有很好的兼容性,可作為CDF97小波的替代者。使用Matlab對CDF97小波和LS97小波的兼容性做仿真測試,結果表明這兩個小波具有幾乎相同的性能。在確定所用的小波后,本文設計了二維離散小波變換的硬件結構。設計過程中對標準二維小波變換做了優化,即將行變換和列變換的歸一化步驟合并計算,這樣可以減少兩次乘法操作。另外還使用移位加代替乘法,提取移位加中的公共算子等方式來優化設計。對于邊界數據的處理,本文采用了嵌入式對稱延拓技術,不需要額外的緩存,節約了硬件資源。為提高硬件利用率,本文將LeGall53小波變換和LS97小波變換統一起來,只要一個控制信號就可實現兩者之間的轉換。本文所提出的結構采用基于行的變換方式,只需要六行中間數據即可完成全部行數據的小波變換。采用流水線技術提高了整個設計的運行速度。最后也給出了二維離散小波反變換的實現結構。 在完成硬件結構設計的基礎上,使用Verilog硬件描述語言對整個設計進行了完全可綜合的RTL級描述,采用同步設計,提高了可靠性。在Xilinx公司的FPGA開發軟件ISE6.3i中對正反小波變換做了仿真和實現,結果表明,本設計能高速高精度地完成正反可逆和不可逆小波變換,可以滿足各種實時性要求。
上傳時間: 2013-07-25
上傳用戶:sn2080395
隨著圖像分辨率的越來越高,軟件實現的圖像處理無法滿足實時性的需求;同時FPGA等可編程器件的快速發展使得硬件實現圖像處理變得可行。如今基于FPGA的圖像處理研究成為了國內外的一個熱門領域。 本文在FPGA平臺上,用Verilog HDL實現了一個研究圖像處理算法的可重復配置的硬件模塊架構,架構包括PC機預處理和通信軟件,控制模塊,計算單元,存儲器模塊和通信適配模塊五個部分。其中的計算模塊負責具體算法的實現,根據不同的圖像處理算法可以獨立實現。架構為計算模塊實現了一個可添加、移出接口,不同的算法設計只要符合該接口就可以方便的加入到模塊架構中來進行調試和運行。 在硬件架構的基礎上本文實現了排序濾波,中值濾波,卷積運算及高斯濾波,形態學算子運算等經典的圖像處理算法。討論了FPGA的圖像處理算法的設計方法及優化策略,通過性能分析,FPGA實現圖像處理在時間上比軟件處理有了很大的提高;通過結果的比較,發現FPGA的處理結果達到了軟件處理幾乎同等的效果水平。最后本文在實現較大圖片處理和圖像處理窗口的大小可配置性方面做了一定程度的討論和改進,提高了算法的可用性,同時為進一步的研究提供了更加便利的平臺。 整個設計都是在ISE8.2和ModelSim第三方仿真軟件環境下開發的,在xilinx的Spartan-3E XC3S500E硬件平臺上實現。在軟件仿真過程中利用了ISE8.2自帶仿真工具和ModelSim結合使用。 本課題為制造FPGA的專用圖像處理芯片做了有益的探索性研究,為實現FPGA為核心處理芯片的實時圖像處理系統有著積極的作用。
上傳時間: 2013-05-30
上傳用戶:水瓶kmoon5
遺傳算法是基于自然選擇的一種魯棒性很強的解決問題方法。遺傳算法已經成功地應用于許多難優化問題,現已成為尋求滿意解的最佳工具之一。然而,較慢的運行速度也制約了其在一些實時性要求較高場合的應用。利用硬件實現遺傳算法能夠充分發揮硬件的并行性和流水線的特點,從而在很大程度上提高算法的運行速度。 本文對遺傳算法進行了理論介紹和分析,結合硬件自身的特點,選用了適合硬件化的遺傳算子,設計了標準遺傳算法硬件框架;為了進一步利用硬件自身的并行特性,同時提高算法的綜合性能,本文還對現有的一些遺傳算法的并行模型進行了研究,討論了其各自的優缺點及研究現狀,并在此基礎上提出一種適合硬件實現的粗粒度并行遺傳算法。 我們構建的基于FPGA構架的標準遺傳算法硬件框架,包括初始化群體、適應度計算、選擇、交叉、變異、群體存儲和控制等功能模塊。文中詳細分析了各模塊的功能和端口連接,并利用硬件描述語言編寫源代碼實現各模塊功能。經過功能仿真、綜合、布局布線、時序仿真和下載等一系列步驟,實現在Altera的Cyclone系列FPGA上。并且用它嘗試解決一些函數的優化問題,給出了實驗結果。這些硬件模塊可以被進一步綜合映射到ASIC或做成IP核方便其他研究者調用。 最后,本文對硬件遺傳算法及其在函數優化中的一些尚待解決的問題進行了討論,并對本課題未來的研究進行了展望。
上傳時間: 2013-07-22
上傳用戶:誰偷了我的麥兜