基于FPGA的图像采集与VGA显示系统

针对传统的PCI图像采集卡的弊端,利用Altera公司的DE2开发平台,设计了基于现场可编程门阵列(FPGA)的图像采集与VGA显示系统。该系统以嵌入了NiosⅡ软核的可编程逻辑芯片FPGA作为控制器,以图像传感器、数字存储器、视频D/A转换器、VGA显示接口等作为FPGA外设,利用可编程片上系统(SOPC)技术实现对FPGA及其外设的编程与控制,最终实现对实时图像的采集、处理与显示。设计结果表明,利用SOPC技术实现的电子系统具有设计方法灵活高效、可移植性强、易于实现高速数据采集、通用性好等优势。     

基于SOPC的说话人识别算法的实现与优化

利用可编程片上系统（SOPC）灵活的可编程性和现场可编程门阵列(FPGA)强大的并行处理能力,在FPGA上实现说话人识别算法,并从识别速度和识别精度两个方面对系统进行优化。研究了说话人识别算法的原理,针对其特点构建了SOPC系统,用乒乓操作实现语音采集和处理,利用FPGA的硬件实现算法中较为耗时的模块,提高了识别速度,同时又利用遗传算法来生成模板码书,提高了识别精度。最终,实现对说话人身份进行识别的功能,系统具有较高的实时性和识别精度。     

基于DSP的纸币光变油墨自动识别的研究

在同一光源不同照射角度下,光变油墨数字颜色存在着明显的变化,这是进行纸币的真伪识别的重要方法之一,区别于人工识别,在纸币真伪鉴别上提出了针对光变油墨技术的机器识别方法,纸币机器自动识别系统主要由高速数字信号处理器（DSP）、现场可编程门阵列（FPGA）和彩色CCD摄像机组成。该系统由FPGA对视频数据流进行预处理并且控制多个存储区有序切换,完成纸币图像数据的实时采集存储;针对图像数据的特点,基于片上可编程系统（SOPC）的概念,FPGA中集成了Nios软核实现并行处理,DSP完成纸币的识别过程。通过实验验证了针对光变油墨技术的机器识别方法的可行性和正确性。     

基于FPGA的软硬件协同实时纸病图像处理系统

基于现场可编程门阵列(FPGA)硬件实现的纸病图像处理算法结构简单,不能满足复杂图像算法的需求,针对这一问题,提出了一种基于FPGA的软硬件协同实时纸病图像处理系统.采用FPGA芯片作为系统的核心,由CCD相机采集图像,通过DDR2SDRAM作为外部存储器来缓存图像数据,将SOPC作为控制核心,以此协调软硬件共同进行纸病图像处理,将易于硬件实现的图像处理模块用Verilog HDL语言编写,实现相应的图像处理功能;将硬件模块难以实现的功能交由SOPC中的CPU来实现.实验表明:系统实时性强,能满足纸病图像处理的速度要求,且可以进行复杂的图像算法运算,同时具有设计简单,成本低的特点.     

基于SOPC 的图像解压缩系统

针对目前利用软件解码图像不能满足实时性要求的现状,提出了一种基于FPGA片上系统（SOPC）的JPEG图像解压缩系统设计方案。主要介绍了JPEG图像解压缩算法的硬件实现方法和系统的工作原理以及具体实现。结果表明,该系统能够加快图像的解码速度,解码一幅640×320图像仅需要21.3ms,实时的实现了图像的解码。     

基于NIOS Ⅱ的多功能数字频率计的设计

介绍了一种基于可编程片上系统（System On Programmable Chip,以下简称SOPC）技术的多功能数字频率计的实现方案。通过在FPGA芯片中植入NIOS Ⅱ软核作为系统的控制核心,并利用FPGA中的可编程逻辑资源构成该嵌入式系统的外围数字控制电路,借助于Avalon总线,实现高速FIFO,触发控制电路,LCD显示控制电路,频率周期测量模块等。可测量方波、正弦波、三角波等不同波形的频率、周期和脉宽,且可测范围达0.1Hz-100MHz。     

基于SOPC技术的集成电路芯片自动测试系统

介绍一种基于SOPC（可编程片上系统）技术实现的集成电路芯片自动测试系统,采用支持NIOSⅡ软核的Cylone Ⅱ EP2C35器件为主要部件,并将测试结果通过LCD液晶显示器显示出来。将此系统用于测试74系列中、小规模集成电路芯片,达到了很高的精度,而且可以利用FPGA软、硬件的可编程性,灵活地实现对其它系列器件的测试。     

基于MicroBlaze软核处理器的图像采集系统设计

针对传统图像采集系统功能单一及调试困难等缺点,在图像采集与处理系统中引入基于MicroBlaze软核处理器的SOPC;通过平台FPGA设计技术,在一片可重构SOPC中集成了一套用于图像数据采集与阶段调试的系统,内部OPB总线上采用自定义的IP核实现图像数据的采集与缓存控制,并通过USB口将图像处理数据向主机PC进行实时的转送;通过实验验证以及系统最终实现表明,该设计能快速高效地完成图像数据的采集与系统实时调试,具有体积小、可重构、稳定性好等特点,并已应用于某一科研相机的图像采集与处理系统中。     

一种基于FPGA和DSP的视频处理系统

该文介绍了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）和数字信号处理器（DSP）的实时视频处理系统,此系统以FPGA为数据缓冲和逻辑控制单元,DSP为图像数据处理单元.该文介绍了此视频处理系统的整体结构,详细讨论了从色空间RGB到YCbCr的转换,并给出了转换前后的图像对照.同时也介绍了视频数据流的缓冲处理,以及DSP和FPGA轮流对双口RAM的控制,最后介绍了用DSP实现图像压缩的过程.通过此系统的实现可以看出,使用FPGA实现视频处理系统的控制,可以提高系统的性能,同时使得系统的适应性和灵活性强,设计调试方便.     

基于FPGA的实时高污染图像降噪器的设计

针对高污染图像,以现场可编程门阵列（FPGA）为平台,实现了一种最大最小排除均值滤波（MMEM）器,并给出了后仿真时序结果和图像仿真结果。试验证明,该滤波器在实时性和噪声抑止性能方面均能达到令人满意的效果。     

基于Visual C++的图像增强和轮廓提取研究

煤矿井下环境比较灰暗,采集的视频图像画面不清晰,尤其在发生事故时,需要对现场画面进行增强和轮廓提取处理。针对该问题,介绍了一种基于Visual C++的图像增强和轮廓提取的设计方法。该方法采用Visual C++处理位图图像,运用灰度变换方法实现图像增强、模板匹配方法实现边缘检测来突出图像轮廓。实验结果表明,采用该方法处理的图像得到了增强并较好地提取了图像轮廓,达到了预期效果。     

基于视觉图像的舞姿自动空间分割系统设计

为了提高舞姿的视觉指导效果,需要进行舞姿的自动空间规划设计,提出一种基于视觉图像的舞姿自动空间分割方法。构建舞姿自动空间规划的视觉图像采集模型,采用高分辨的视觉信息增强技术进行舞姿自动空间视觉图像的信息增强处理,提取舞姿自动空间视觉特征量,采用三维视觉重构技术进行舞姿自动空间规划设计,构建舞姿自动空间规划的视觉图像多层网格区域分布模型,结合联合稀疏结构特征分解方法,进行舞姿视觉图像的融合和自适应分割处理,根据特征分割结果进行舞姿的多层空间结构规划和融合聚类,实现舞姿的自动空间分割的算法优化设计。在多层B/S构架体系下实现舞姿自动空间分割系统的软件开发设计。仿真结果表明,采用该方法能有效实现视觉图像下的舞姿自动空间分割,输出峰值信噪比较高,具有较强的舞姿指导性。     

一种基于小波分析的SAR图像增强去噪方法

提出了一种基于小波分析的SAR图像增强去噪声方法。该方法首先对被噪声污染的SAR图像进行小波变换，然后在小波域内对该图像进行平滑滤波，最后实现了一个SAR图像增强去噪处理系统。由处理结果可以看出，本方法在对SAR图像直接进行平滑滤波的应用中取得了较好的结果，为进一步图像分割、边缘提取奠定了一个较好的基础。     

改进的Gabor滤波算法及其在FPGA中的实现

针对指纹图像核心区域方向变化剧烈及用软件实现图像增强速度慢的缺点,提出了一种适应于硬件并行处理的基于改进的Gabor滤波的指纹图像增强算法,并用硬件描述语言在可编程逻辑门阵列(FPGA)上实现,同时介绍了系统的工作过程及总体结构.实验结果表明,改进的Gabor滤波能使图像的断裂处得到很好的连接,指纹图像信息明显增强,并且在速度方面利用硬件实现远远高于软件.实验表明,FPGA在图像处理方面满足实时性的要求,适用于图像增强的系统.     

自适应越渡点的SAR图像模糊对比度增强算法

SAR图像存在动态范围小、对比度差和细节信息不清晰等质量问题,制约了SAR图像的信息获取能力。针对这一问题,提出自适应越渡点的SAR图像模糊对比度增强算法。该算法分析了经典模糊增强方法的局限性,利用SAR图像灰度直方图的分布特性来计算自适应越渡点和模糊对比度增强操作数,实现了SAR图像的自适应对比度增强处理。采用多组实测数据验证该算法,用客观指标评估了增强性能。     

基于小波变换的反锐化掩模图像增强新算法

针对传统的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法中存在的问题,即对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间差别较大,提出了一种新的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法。该算法在对原始图像进行小波分解的基础上,根据小波变换所提供的幅角,对小波系数进行自适应增强处理。实验结果表明,与传统算法相比,新算法使对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间的差别明显减小。     

一种新的前后向扩散血管图像增强方法

提出一种新的血管图像去噪和锐化方法。在对血管多尺度分析的基础上,利用血管响应函数替代梯度,构建血管的一致性扩散系数。该扩散系数包含前向和后向扩散操作,在去除图像噪声的同时,可以锐化血管。在合成图像、肺小血管图像上进行仿真实验,结果表明,该方法适用于模糊的医学血管噪声图像,不仅能较好地去除噪声,而且能锐化血管边缘。     

基于软阈值的小波图像增强方法

针对传统图像增强中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节等,提出了一种基于软阈值的小波图像增强方法。图像经过小波分解后可以得到一系列不同尺度上的子带图像,在不同尺度的子带图像上进行基于软阈值滤波的细节系数增强,再进行小波重构,即可得到增强后的图像。该方法可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征,改善图像的视觉效果。     

基于数学形态学的图像预处理算法的研究

该文提出了一种基于数学形态学的图像预处理方法。首先对原始图像进行了改进的形态滤波处理,依次用一个略大于目标尺寸的结构元素和一个小于目标尺寸的结构元素对原始图像进行开运算;求两次滤波所得图像之差作为图像增强后的结果。实验结果表明,此方法最大限度地消除了各种噪声和畸变对图像中目标区域的影响,更加完整的保留了目标边缘的细节信息。     

基于分形信号的高光谱影像增强方法

目前常用的高光谱影像增强方法大多继承了多光谱影像的增强处理方法,这类方法没有充分利用光谱信息,而基于混合像元分解的图像增强方法存在端元的选取问题。基于影像的自相似特征,探索运用分形信号进行遥感影像增强的可能性。以3景Hyperion高光谱影像数据为基础,把基于地毯的方法进行修正后用于计算高光谱影像中每一像元的分形信号。结果表明,与原始高光谱影像相比,分形信号影像可以更好地突出地物特征,从而达到影像增强的目的,原始曲线形态特征、初始尺度的选择以及采样点数目对分形信号和分形特征尺度均有影响。