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基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计
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基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计
作　者： 贝利 著，原魁，何文浩，肖晗 译
出版时间： 2013
　　《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga（field programmable gatearray，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于fpga实现嵌入式图像处理系统的应用实例。《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》对fpga技术的初学者以及已经具有比较丰富的设计经验的读者来说都有很好的参考价值，也将为从事基于fpga的嵌入式系统开发和应用的软硬件工程师和科研人员提供一本比较系统、全面的学习材料。
1.1 基本定义
1.2 图像形成
1.3 图像处理操作
1.4 应用实例
1.5 实时图像处理
1.6 嵌入式图像处理
1.7 串行处理
1.8 并行性
1.9 硬件图像处理系统 2现场可编程门阵列
2.1 可编程逻辑器件
2.1.1 fpga与asic
2.2 fpga和图像处理
2.3 fpga的内部
2.3.1 逻辑器件
2.3.2 互连
2.3.3 输入和输出
2.3.4 时钟
2.3.5 配置
2.3.6 功耗
2.4 fpga产品系列及其特点
2.4.1 xilinx
2.4.2 altera
2.4.3 lattice半导体公司
2.4.4 achronix
2.4.5 siliconblue
2.4.6 tabula
2.4.7 actel
2.4.8 atmel
2.4.9 quicklogic
2.4.10 mathstar
2.4.11 cypress
2.5 选择fpga或开发板 3编程语言
3.1 硬件描述语言
3.2 基于软件的语言
3.2.1 结构化方法
3.2.2 扩展语言
3.2.3 本地编译技术
3.3 visual语言
3.3.1 行为式描述
3.3.2 数据流
3.3.3 混合型
3.4 小结 4设计流程
4.1 问题描述
4.2 算法开发
4.2.1 算法开发过程
4.2.2 算法结构
4.2.3 fpga开发问题
4.3 结构选择
4.3.1 系统级结构
4.3.2 计算结构
4.3.3 硬件和软件的划分
4.4 系统实现
4.4.1 映射到fpga资源
4.4.2 算法映射问题
4.4.3 设计流程
4.5 为调整和调试进行设计
4.5.1 算法调整
4.5.2 系统调试 5映射技术
5.1 时序约束
5.1.1 低级流水线
5.1.2 处理同步
5.1.3 多时钟域
5.2 存储器带宽约束
5.2.1 存储器架构
5.2.2 高速缓存
5.2.3 行缓冲
5.2.4 其他存储器结构
5.3 资源约束
5.3.1 资源复用
5.3.2 资源控制器
5.3.3 重配置性
5.4 计算技术
5.4.1 数字系统
5.4.2 查找表
5.4.3 cordic
5.4.4 近似
5.4.5 其他方法
5.5 小结 6点操作
6.1 单幅图像上的点操作
6.1.1 对比度和亮度调节
6.1.2 全局阈值化和等高线阈值化
6.1.3 查找表实现
6.2 多幅图像上的点操作
6.2.1 图像均值
6.2.2 图像相减
6.2.3 图像比对
6.2.4 亮度缩放
6.2.5 图像掩模
6.3 彩色图像处理
6.3.1 伪彩色
6.3.2 色彩空间转换
6.3.3 颜色阈值化
6.3.4 颜色校正
6.3.5 颜色增强
6.4 小结 7直方图操作
7.1 灰度级直方图
7.1.1 数据汇集
7.1.2 直方图均衡化
7.1.3 自动曝光
7.1.4 阈值选择
7.1.5 直方图相似性
7.2 多维直方图
7.2.1 三角阵列
7.2.2 多维统计信息
7.2.3 颜色分割
7.2.4 颜色索引
7.2.5 纹理分析 8局部滤波器
8.2 线性滤波器
8.2.1 噪声平滑
8.2.2 边缘检测
8.2.3 边缘增强
8.2.4 线性滤波器技术
8.3 非线性滤波器
8.3.1 边缘方向
8.3.2 非极大值抑制
8.3.3 零交点检测
8.4 排序滤波器
8.4.1 排序滤波器的排序网络
8.4.2 自适应直方图均衡化
8.5 颜色滤波器
8.6 形态学滤波器
8.6.1 二值图像的形态学滤波
8.6.2 灰度图像形态学
8.6.3 颜色形态学滤波
8.7 自适应阈值分割
8.7.1 误差扩散
8.8 小结 9几何变换
9.1 前向映射
9.1.1 可分离映射
9.2 逆向映射
9.3.1 双线性插值
9.3.2 双三次插值
9.3.3 样条插值
9.3.4 通过插值压缩数据
9.4 映射的优化
9.5 图像配准
9.5.1 基于特征的方法
9.5.2 基于区域的方法
9.5.3 应用 10线性变换
10.1 傅里叶变换
10.1.1 快速傅里叶变换
10.1.2 滤波
10.1.3 逆滤波
10.1.4 插值
10.1.5 配准
10.1.6 特征提取
10.1.7 哥兹柔算法
10.2 离散余弦变换
10.3 小波变换
10.3.1 滤波实现
10.3.2 小波变换的应用
10.4 图像和视频编码 11目标检测和标记
11.1 包围盒
11.2 游程编码
11.3.1 串行实现算法
11.3.2 单次扫描算法
11.3.3 特征提取
11.4 连通域标注
11.4.1 随机读取算法
11.4.2 多次扫描算法
11.4.3 两次扫描算法
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学兔兔 - 工程技术交流与学习网站！基于嵌入式图像处理平台的实时多目标识别算法--《科学技术与工程》2014年03期
基于嵌入式图像处理平台的实时多目标识别算法
【摘要】：提出了一种适用于空间观测任务的实时多目标识别算法,它基于DSP和FPGA组合的图像处理硬件平台,运用散点聚类、轨迹跟踪、特征提取技术快速识别目标。对算法的功能需求、数据流向、运算流程和处理结果,进行了详细阐述。实践结果表明,该识别算法具有很强的实用性。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
1功能需求空间观测对象复杂多变,且真、伪两种目标在尺寸、亮度、形态方面既有区别又十分相似,观测的背景也起伏多变。算法针对的工况如下:零散目标数量多(K级),但个体像素少(100 pix);真目标形态有变化但不规则,与伪目标形态经常一致;真目标在亮度方面忽明忽暗有起伏,而伪目
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【参考文献】
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文档介绍：
汕头大学硕士学位论文I基于嵌入式系统动态手势识别算法的研究与实现摘要随着人机交互技术的迅猛发展,手势识别已经成为这个领域中的一项非常热门和关键的技术。本文主要利用单目视觉进行手势识别算法研究,提出一种可以满足一定实时性需求的手势识别算法,并从手势图像的预处理、肤色分割、手势轮廓描述、手势特征提取以及手势识别等方面研究可用于嵌入式设备的手势识别软件系统。本文主要采用图像联合特征值与支持向量机结合的方法设计出一个实时手势识别软件系统。系统识别的手势并不是手运动的轨迹,而是每个手势代表的意义。本文的手势识别系统一共分为四个功能模块实现,分别是肤色分割模块、边缘提取模块、特征提取模块和分类识别模块。肤色分割模块主要采用基于YCBCR色彩空间的肤色分割算法,该算法利用人类皮肤色调值在一个较窄数值范围内非线性变化的聚类特性,分离手部区域和背景。基于YCBCR色彩空间的肤色分割算法忽略图像亮度值,只采用图像的蓝色和红色色度分量。边缘提取模块包括图像中值滤波、图像二值化、高斯拉普拉斯边缘提取以及最大轮廓提取等算法。对手势图像进行边缘提取后会残留部分噪声,这些噪声也是有边缘的,为了确定手部区域的边缘,需要利用最大轮廓提取算法去除噪声。特征提取模块包括Hu特征提取、傅立叶描述子提取、几何特征提取。分类识别模块主要利用支持向量机的原理实现目标分类识别。支持向量机需要训练集和测试集才能工作,训练集利用3500张手势图像的联合特征值构建,测试集就是待识别图像的联合特征值。本文一共采用5000张表示阿拉伯数字0至9的手势图像构建样本库,其中3500张作为训练集,1500张作为测试集。实验结果表明采用YCBCR肤色分割算法可以比较完整分离手部区域和背景,所得到的手部区域边缘平滑,噪声较少。采用高斯拉普拉斯边缘算子提取图像边缘,并且利用最大轮廓提取算法去除残余的噪声,可以得到基本无噪声的手部区域。从1500张手势图像的边缘提取结果来看,存在噪声的图像数目为0。利用联合特征值和支持向量机对手势进行识别,平均识别率达到95%以上,这要比采用单一特征值的识别率高出20%以上。系统的实时性测试结果表明本文的算法可以在多于3种颜色的背景中识别出手势,而且识别耗时在1秒以内。关键词:肤色分割;高斯拉普拉斯边缘提取;联合特征基于嵌入式系统动态手势识别算法的研究与实现IIHand Gesture Recognition AlgorithmBased Embedded Systems and ImplementationAbstractWith
development
interaction, hand gesture
recognition
technology. Monocular
recognition. Analgorithm whichcan
meet the needs of real-time recognition is proposed in this paper.With the use of the algorithm, a software system that can be used in embedded devices has been designed. Image
preprocessing,
segmentation,
extraction
the main research of the gesture recognition algorithmin this paper.bined image feature value and support vectormachine are usedin this paper when designing the
system. Thisalgorithmis
concerned about
the motion
trajectoryof hand,
meaning of
gesture. There
are 4functional
the algorithm, whichare
segmentation,
extraction,
extraction
recognitionmodule.
skin segmentation algorithm is
space.Human
nonlinear change within a narrow range, and with the use of this characteristics, the algorithmcan separate the hand region and the background quite well. Edge extraction modules include image filtering, binarization,
Gaussian-Laplacian
extraction
noise will
extraction
extraction
extraction
Fourier descriptors
and geometric
Recognition
module uses
achieve the
classification.
training and testing sets to
a result, 3500hand gesture images have been used to build the training set. On the other side, the testing set posingof the image which is waiti1
内容来自淘豆网转载请标明出处.中文核心期刊要目总览统计源期刊（中文核心期刊）
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中文科技期刊数据库（全文版）统计刊
中国学术期刊文摘（中国科协主办）源期刊
中国学术期刊综合评价数据库CAJCED统计期刊
作者：王旭辉,刘云猛,裴浩东. 题目：基于嵌入式图像处理平台的实时多目标识别算法. 科学技术与工程, ): —
题目：基于嵌入式图像处理平台的实时多目标识别算法
One real-time multi-targets recognition algorithm based on the embedded image processing development platform
中文关键词:&&
英文关键词:
基金项目:;国家高技术研究发展计划（863计划）
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&&&&&&本文提出了一种适用于空间观测任务的实时多目标识别算法,它基于DSP和FPGA组合的图像处理硬件平台,运用散点聚类、轨迹追踪、特征提取技术快速识别目标。文中对算法的功能需求、数据流向、运算流程和处理结果,进行了详细阐述。实践结果表明,该识别算法具有很强的实用性。
&&&&&&This paper describes a real-time multi-target recognition algorithm, suitable for space observation mission. Algorithms ,running on the image processing embedded development platform-based on the DSP and FPGA architecture, has integrated "scatter clustering","track tracing" and " character picking up" into rapidly recognizing targets This paper gives detailed analysis on the functional requirements, data flow, operation process and results. The experiment results show that this embedded recognition algorithm, has excellently practical value.
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