近年來,圖像處理與識別技術得到了迅速的發展。人們已經充分認識到圖像處理和識別技術是認識世界、改造世界的重要手段。目前,圖像識別技術已應用到很多領域,滲入到各行各業,在醫學、公安、交通、工業等領域具有廣闊的應用前景。 這篇論文介紹了一種基于DSP+FPGA構架的實時圖像識別系統。DSP作為圖像識別模塊的核心,負責圖像識別算法的實現;FPGA作為圖像采集模塊的核心,負責圖像的采集,并且完成預處理工作。圖像識別算法的運算量大,并且控制復雜,對系統的性能要求很高。DSP的特殊結構和優良性能很好地滿足了系統的需要,而FPGA的高速性和靈活性也保證了系統實時性,并且簡化了外圍電路,減少了系統設計難度。 系統使用模板匹配和神經網絡算法對數字0~9進行識別。模板匹配一般適用于識別規范化的數字、字符等小型字符集(特別是同一字體的字符集)。由于結構比較簡單,系統處理能力強,模板匹配的識別速度快并且識別率高,取得很好的效果。神經網絡所具有的分布式存儲、高容錯性、自組織和自學習功能,使其對圖像識別問題顯示出極大的優越性。 研究表明,在DSP+FPGA的構架上實現的圖像識別系統,具有結構靈活、通用性強的特點,適用于模塊化設計,有利于提高算法的效率。系統可以充分發揮和結合DSP和FPGA的優勢,準確快速地實現圖像識別。通過軟、硬件的靈活組合,系統可以實現圖像處理大部分的相關功能,使之能夠運用到工業視覺檢測、汽車牌照識別等系統中。
標簽: DSPFPGA 圖像識別 系統設計
上傳時間: 2013-06-18
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本文提出了一種基于FPGA的細胞圖像識別系統方案,該系統中FPGA處于核心地位,FPGA采用Altera公司的EP1K100QC208-1芯片,構造專用處理功能,實現彩色圖像灰度化、灰度變換、中值濾波、低通濾波、灰度圖像二值化等算法。這部分處理的數據量非常大,由于采用FPGA處理,產生的時延變得很小;最后系統機進行識別處理的是二值圖像,數據量也很小。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果。設計采用VHDL語言描述,并使用電子設計自動化(EDA)工具進行了模擬和驗證。
標簽: FPGA 圖像識別 預處理 硬件
上傳時間: 2013-04-24
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基于DSP+FPGA的實時圖像識別系統硬件與算法設計
標簽: FPGA DSP 實時圖像 識別系統
上傳時間: 2013-08-09
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為了驗證Fourier-Mellin矩圖像識別中的識別能力,本文研究了其在兩種坐標下的計算和重建效果、抗噪性試驗。在笛卡爾坐標下,圖像重建直接計算,不必轉換為極坐標,避免極坐標在了轉換時產生的幾何和計算誤差,試驗表明:笛卡爾坐標下,Fourier-Mellin矩的重建比極坐標下更精確,并且OFFM矩對噪聲有很好的魯棒性。
標簽: Fourier-Mellin 圖像識別 中的應用
上傳時間: 2015-01-03
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提供了圖像識別,包括人臉識別和虹膜識別,是不可多得的程序
標簽: 圖像識別
上傳時間: 2015-03-15
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基于bp人工智能的圖像識別的技術,配套源代碼
標簽: 人工智能 圖像識別
上傳時間: 2013-12-21
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通過使機器人進行簡單的圖像識別,使其 按規定以最快速度達到目的地。
標簽: 機器人 圖像識別
上傳時間: 2015-04-05
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尿沉渣圖像識別,采用形態學圖像分割,som進行識別!
上傳時間: 2013-12-12
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圖像識別技術目前在人們的生活中,應用越來越普遍,如我們較熟悉的數碼相機、攝像頭、具有攝像功能的手機、以及我們看見的一些智能玩具上都具有圖像識別的功能。在此為大家介紹的此款圖像識別模組主要是應用于交互式智能玩具、圖像處理產品、教學中。此模組接口簡單,應用方便,容易與MCU結合使用,若與凌陽公司的SPCE061A結合,使其聲貌并具,更能體現產品的特效功能。 2 功能簡介 該模組可以實現如下功能: 識別顏色、形狀 識別位置 3 模組結構 光學鏡頭CMOS傳感器SPCA561A圖象處理芯片SPCA563A微控制器SPCE061AEagle模組 圖3.1 圖像識別模組結構框圖 圖像識別模組由光學鏡頭、CMOS傳感器(SPCA561A)、圖像處理芯片(SPCA563A)組成。 SPCA563A分析和處理SPCA561A傳過來的圖像信號,并得出相應的信息(顏色、形狀等等)。此模組接口簡單,應用方便,容易與MCU結合使用,我們下面將要介紹的Demo就是其與SPCE061A結合的例子。 圖像識別模組和外界的接口共有6針,依次接在SPCA563A的:VCC、SCK、SD、RDY、圖像識別3_RESET和GND。
上傳時間: 2013-12-13
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《Visual C++數字圖像識別技術典型案例》第三章指紋識別系統(上)源碼
標簽: Visual 數字圖像 典型 指紋識別系統
上傳時間: 2013-12-14
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