基于FPGA的快速图像处理系统的设计毕业设计论文

基于FPGA的快速图像处理系统的设计

摘要

我们评估、改进硬件、软件架构的性能，目的是为了适应各种不同的图像处理任务。这个系统架构采用基于现场可编程门阵列（FPGA）和主机电脑。PC端安装Lab VIEW应用程序，用于控制图像采集和工业相机的视频捕获。通过USB2.0传输协议执行传输。FPGA控制器是基于ALTERA的Cyclone II 芯片，其作用是作为一个系统级可编程芯片（SOPC）嵌入NIOSII内核。该SOPC集成了CPU，片内、外部内存，传输信道，和图像数据处理系统。采用标准的传输协议和通过软硬件逻辑来调整各种帧的大小。与其他解决方案作比较，对其一系列的应用进行讨论。

关键词：软件/硬件联合设计；图像处理；FPGA；嵌入式

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明

原创性声明

本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

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指导教师签名：日期：

使用授权说明

本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

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学位论文原创性声明

本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：日期：年月日

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日

1、导言

传统的硬件实现图像处理一般采用DSP或专用的集成电路（ASIC）。然而，随着对更高的速度和更低的成本的追求，其解决方案转移到了现场可编程门阵列（FPGA）身上。FPGA具有并行处理的特性以及更好的性能。当一个程序需要实时处理，如视频或电视信号的处理，机械操纵时，要求非常严格，FPGA 可以更好的去执行。当需要严格的计算功能时，如滤波、运动估算、二维离散余弦变换（二维DCTs ）和快速傅立叶变换（FFTs ）时，FPGA能够更好地优化。在功能上，FPGA更多的硬件乘法器、更大的内存容量、更高的系统集成度，轻而易举地超越了传统的DSP。以计算机为基础的成像技术的应用和基于FPGA的并行控制器，这需要生成一个软硬件接口来进行高速传输。本系统是一个典型的软硬件混合设计产品，其中包括电脑主机中运行的LvbVIEW进行成像，配备了摄像头和帧采集，在另一端的Altera的FPGA开发板上运行图像滤波器和其他系统组件。图像数据通过USB2.0进行高速传输。各硬件部件和FPGA板的控制部分通过嵌入的NIOSII处理器进行关联，并利用USB2.0作为沟通渠道。

2、设计工具概述

通过FPGA设计DSP系统往往采用高级别算法开发工具和硬件描述语言，例如MATLAB。它也可采用具有第三方知识产权的IP内核执行典型的DSP 功能或高速通信协议。在我们的应用中，我们使用的模型设计工具例如Mathworks Simulink来建立DSP。将其生成HDL代码后利用Quartus II与其他硬件设计文件综合。

SOPC-Builder作为一个工具驻留在Quartus环境中，其作用是将NIOSII 与外部逻辑硬件或标准外设融为一体。SOPC-Builder提供了一个界面结构，

以互联NIOSII和外部存储器、滤波器、以及主机电脑。

3、滤波器的模型和应用设计

这个工作的主要目标就是评估主、协处理器进行图像处理的性能，包括嵌入式的NIOSII的性能以及电脑主机与FPGA板之间的USB2.0传输性能。现有FPGA的性能可能会造成图像处理的局限性。为了完成目标，我们建立了一个典型的图像处理应用，以针对FPGA协处理器。包括一个噪声滤波器和一个边缘检测器。降噪和边缘检测这两个基本过程运用到各种机器视觉中，如目标识别，医学成像，下一代的汽车行进路线检测，人员追踪，控制系统等方面。

我们的噪声模型和边缘检测使用了Altera DSPBuilder Libraries in Simulink。这方面有个例子可以从[11]找到，利用高斯3 · 3 kernel降噪。边缘检测利用典型的Prewitt或Sobel滤波器。这些功能可用于合并一系列边缘检测后减少噪声。图1为滤波器的设计框图。

图1滤波器的设计框图

除了噪声检测和边缘滤波，还有中间处理逻辑关系的模块用于协调NIOS II数据和控制路径还有滤波模块工作时序。这种中间的硬件结构定义为Avalon 界面[12]。这个接口不能在Simulink环境下仿真，是相当于嵌入系统的Verilog 文件。Avalon执行由一个16位数据输入和输出的路径，相应的读写控制信号和一个控制接口可以选择中间输出高斯滤波或边缘检测。数据的输入输出在逻辑模块的帮助下存入FIFO寄存器。每个接收到的图像帧存入外部SDRAM内存缓冲区，并转换为适用于NIOSII操作的16位数据流的方式。在第五和第六节将讨论NIOSII编码的问题。传入的图像通过一个简单的二维数字有限脉冲响应卷积滤波器，处理在3·3区域范围内相邻像素的灰阶强度。产生缓冲的

原理图如图2所示。

图 2

我们假设图像大小为640*480像素。该缓冲电路以同样的方法来为滤波器提供缓冲空间。如果改变帧的大小，我们需要重新设计和编译。延迟数量取决于块的大小，延迟深度取决于每行有多少像素。开发板上具有片外RAM因此不会消耗FPGA逻辑要素。图3从左至右分别为原始图像、高斯滤波图像、

边缘滤波图像。

4、嵌入式系统设计

协处理器执行上述所描述的做为组件的NIOSII处理器。NIOSII处理器在这里的作用是处理数据流。这种设计经常用于基础工业和学术项目。一旦安装综合软件，NIOSII将成为Quartus中的一个元件。

DSP-Builder将设计出来的模型转换成HDL编码以便适用于其他硬件组件。通过综合软件，滤波器可以很容易地集成到SOPC中并与NIOSII结合。NIOSII软核与其他模块构成了一个完整的系统，包括外部存储器控制器、DMA 通道、以及一个定制的USB高速通信IP核。VGA控制器可以将最终结果输出至屏幕。诸如此类的功能，可以通过获得开源的IP核来或是第三方公司提供的评估版IP核来实现。

USB2.0高速接口通过一块扩展板被添加到FPGA母板上。做为系统级的解决方案，通过Santa-Cruz周边设备连机器可以将扩展子板插入到任何的Altera母板上。这个子板提供了一个基于PHY CY7C68000的USB2.0收发器。一个符合UTMI规范的继承USB控制功能的NIOSII系统。第8节我们将对IP核的实际性能进行评估。图4为FPGA的流程图。图6为FPGA开发板和图像采集部分。

图 4 FPGA设计流程图

图 5

5、NIOS软核设计：

NIOS配置完毕后，将nios的代码下载。利用C语言来写nios中的代码是有双重目的的：（a）它控制硬件业务，如硬件之间的DMA传输单元。它还提供一个编程接口，处理数据通道，通过”API”命令如“open”“read”，“write”和“close”来控制。（b）它允许系统进行简单的对输入信号进行软件处理而不是使用专用的硬件来处理。例如，nios指令代码可以用来转换图像阵列成为适合的一维数据流。

6、Activity flow

根据软件和硬件的活动，其混合结构的功能可概括如下：（a）图像流是从

电脑主机经过usb2.0高速串行总线到达FPGA母板。在下一个章节将会描述

使数据通过usb输入输出的应用程序编程接口。（b）内置的DMA数据总线将内存中的数据传送到nios中处理然后依靠Avalon传至硬件数字逻辑。（c）通过硬件加速器来处理数据流。（d）硬件逻辑对图像数据进行滤波后在通过DMA传送至存储器中。（e）最终结果输出到VGA的数模转换通道上。做为nios 处理器的外围设备，支持DMA传输方式。然而做为VGA接口的数模转换芯片并不是实时执行所有数据的转换。因此有一个比较可能的做法就是将数据通过usb返回至电脑主机再做进一步处理成为简单的图像数据。需要指出的是这个设计不仅仅是为了做为黑盒子那样的专门应用，这是代表了一种设计方法，可广泛地定制应用。

7、接口设计与应用

基于PC的应用软件和部分视觉系统的的实施适用于各种工业应用。这套系统包括了windowsXP操作系统、奔腾4处理器、usb2.0高速串行总线控制器和NI1408PCI图像采集卡。主机的应用程序是基于LabVIEW虚拟仪器，它用于控制图像采集，并进行初步的图像处理。图6为PC端LabVIEW控制界面。

图 6 LabVIEW控制界面

图像采集卡最多可支持5个工业相机进行不同的任务。我们的系统中应用CCD相机捕捉全帧大小为640*480黑白画面，但是最终采集后的是320*240的。这样可以生成更小的数据量易于持续传输。LabVIEW主程序与USB之间的通信使用了API函数和动态链接库。LabVIEW的优势在于其集成了一个图像处理平台，能够进行快速的图像数据处理或预处理。当FPGA板接收完一个完整的图像阵列后，系统将图像送至滤波器，经过滤波处理后将数据送至VGA控制器中的缓存模块。

8、系统性能评估

上面已经建立了一套图像捕获装置。通过发送一些测试数据来测试USB 对pc和FPGA实验板之间接收和发送性能。经过测试我们发现主机和目标板之间的发送接收有效载荷为307，200字节。当nios的Hal驱动程序版本为1.2时接收速度达到65Mbits/s，传输速度达到80Mbps。全速传输效率为9秒。

9、与其他系统进行对比

下面我们对比一下其他图像处理的解决方案以及性能和灵活性。为此我们

通过搭建其他解决方案并进行一系列实验来来获取对比数据。我们设计了不同的滤波器来验证计算复杂性。经过与结果相比在奔腾4处理器和512兆内存的计算机上结果如图7所示。

图7

10、结论

本文提出了一个融合电脑主机和FPGA的设计方案。并研究了基于此系统下的图像处理性能。这也代表了一种设计方法，可用于广泛的定制应用。它是基于FPGA可编程器件并以内嵌nios处理器的形式执行。

Design and evaluation of a hardware/software FPGA-based system for fast image processing

J.A. Kalomiros a,*, J. Lygouras b

Abstract

We evaluate the performance of a hardware/software architecture designed to perform a wide range of fast image processing tasks.The system architecture is based on hardware featuring a Field Programmable Gate Array (FPGA) co-processor and a host computer. ALabVIEW host application controlling a frame grabber and an industrial camera is used to capture and exchange video data with the hardware co-processor via a high speed USB2.0 channel, implemented with a standard macrocell. The FPGA accelerator is based on a Altera Cyclone II chip and is designed as a system-on-a-programmable-chip (SOPC) with the help of an embedded Nios II software processor. The SOPC system integrates the CPU, external and on chip memory, the communication channel and typical image filters appropriate for the evaluation of the system performance. Measured transfer rates over the communication channel and processing times for the implemented hardware/software logic are presented for various frame sizes. A comparison with other solutions is given and a range of applications is also discussed.

Keywords:Hardware/software co-design; Image processing; FPGA; Embedded processor

1. Introduction

The traditional hardware implementation of image processing uses Digital Signal Processors (DSPs) or Application Specific Integrated Circuits (ASICs). However, the growing need for faster and cost-effective systems triggers a shift to Field Programmable Gate Arrays (FPGAs),where the inherent parallelism results in better performance[1,2]. When an application requires real-time processing,like video or television signal processing or real-time trajectory generation of a robotic manipulator, the specifications are very strict and are better met when implemented in hardware [3–5]. Computationally demanding functions like convolution filters, motion estimators, two-dimensional Discrete Cosine Transforms (2D DCTs) and Fast Fourier Transforms (FFTs) are better optimized when targeted on FPGAs [6,7]. Features like embedded hardware multipliers, increased number of memory blocks and system-on-a-chip integration enable video applications in FPGAs that can outperform conventional DSP designs[2,8].

On the other hand, solutions to a number of imaging problems are more flexible when implemented in software rather than in hardware, especially when they are not computationall demanding or when they need to be executed sporadically in the overall process. Moreover, some hardware components are hard to be re-designed and transferred on a FPGA board from scratch when they are already a functional part of a computer-based system. Such components are frame grabbers and multiple-camera systems already installed as part of an imaging application or other robotic control equipment.

Following the above considerations we conclude that it is often needed to integrate components from an alreadyinstalled computer-based imaging application dedicated to some automation system, with FPGA-based accelerators that exploit

the low-level parallelism inherent in hardware structures. Thus a critical need arises for an embedded software/hardware interface that can allow for high-bandwidth communication between the host application and the hardware accelerators.

In this paper we apply and evaluate the performance of an example mixed hardware/software design that includes on the one side a host computer running a National Instruments(NI) LabVIEW imaging application, equipped with a camera and a frame-grabber, and on the other side a Altera FPGA board [9] running an image filter hardware accelerator and other system components. The communication channel transferring image data from the host computer to the hardware board is a high-speed USB2.0 port by means of an embedded macrocell. The various hardware parts and peripherals on the FPGA board are controlled and interconnected by a Nios-II embedded soft-processor.As a result of this evaluation one can explore the range of applications suitable for a host/co-processor architecture including an embedded Nios-II processor and utilizing an USB2.0 communication channel.

In the following, we first give a short account of the tools we used for system design. We also present an overview of the particular image filtering application we embedded in the FPGA chip for the evaluation of the host/co-processor system architecture. We describe the modular interconnection of different system parts and assess the performance of the system. We examine the speed and frame-size limits of such a design when it is dedicated to image processing.Finally, we compare our mixed host/co-processorUSB-based design in terms of other architectures and other communications media.

2. Design tools overview

The design of a DSP system with FPGAs often utilizes both high-level algorithm development tools and hardware description language (HDL) tools. It

can also make use of third-party intellectual property (IP) cores implementing typical DSP functions or high speed communication protocols

[1].In our application we use model-based design tools like The Mathworks Simulink (based on Mathwork?s MATLAB) with the libraries of Altera?s DSP-Builder. The DSP-Builder uses model design to produce and synthesize HDL code, which can then be integrated with other hardware design files within a synthesis tool, like the Quartus II development environment. In the present work, we designed image filter components using DSP-Builder libraries and the resulting blocks were integrated with the rest of the system in Quartus? System-On-a-Programmable-Chip (SOPC) Builder.

SOPC-Builder design software resides as a tool in the Quartus environment. Its purpose is to int egrate an embedded software processor like Altera?s Nios-II with hardware. logic and custom orstandard peripherals within an overall system, often called System-On-a-Programmable-Chip(SOPC). SOPC-Builder provides an interface fabric in order to interconnect the Nios-II processing path with embedded and external memory, the filter co-processors, other peripherals and the channels of communication with the host computer.Nios-II applications were written in ANSI C and were compiled and downloaded to the FPGA b oard by means of Altera?s Nios II Integrated Development Environment(IDE), a tool dedicated to assemble code for Nios processors.The purpose of Nios-II applications is to control processing and data streaming between the components of the system and its peripherals.On the host side one may develop a control application by means of any suitable language like C. We use Lab-VIEW software by National Instruments Corporation[10],which provides a very flexible platform for image acquisition, image processing and industrial control.

3. Modeling and implementation of the filter design

The main target of this work is to evaluate the performance of a host/co-processor architecture including an embedded Nios-II processor and utilizing a communication channel between host and hardware board, like a USB2.0 channel. The task-logic performed by the embedded accelerator can be any image function within the limitations of existing FPGA devices.For our purpose we built a typical image-processing application in order to target the FPGA co-processor. It consists of a noise filter followed by an edge-detector.Noise reduction and edge detection are two elementary processes required for most machine vision applications,like object recognition, medical imaging, lane detection in next-generation automotive technology, people tracking,control systems, etc.We model noise and edge filtering using the Altera DSPBuilder Libraries in Simulink. An example of this procedure can be found in [11]. Noise reduction is applied with a Gaussian 3 · 3 kernel while edge detection is designed using typical Prewitt or Sobel filters. These functions can be applied combined in series to achieve edge detection after noise reduction. The main block diagram of our filter accelerator is shown in Fig. 1. Apart from noise and edge filter blocks, there is also a block representing the intermediate logic between the Nio-II data and control paths and our filter task logic. Such intermediate hardware fabric follows a specific protocol referred to as Avalon interface [12].This interface cannot be modeled in the Simulink environment and is rather inserted in the system as a Verilog file.Design examples implementing the Avalon protocol can be found in Altera reference designs and technical reports[13]. In brief, our Avalon implementation consists of a 16-bit data-input and output path, the appropriate Read and Write control signals and a control interface that allows for selection between the intermediate output from the Gauss filter or the output from the edge detector. Data input and output to and from the task logic blocks is implemented with the help of Read and Write instances of a 4800 bytes FIFO register.Each

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数字图像处理毕业论文

毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月

关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：

fpga毕业设计开题报告.doc

fpga毕业设计开题报告 FPGA（Field－Programmable Gate Array），即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。以下是fpga毕业设计，欢迎阅读。 1选题目的意义和可行性 在这个时间就是金钱的年代里，数字电子钟已成为人们生活中的必需品。目前应用的数字钟不仅可以实现对年、月、日、时、分、秒的数字显示，还能实现对电子钟所在地点的温度显示和智能闹钟功能，广泛应用于车站、医院、机场、码头、厕所等公共场所的时间显示。随着现场可编程门阵列( field program-mable gate array ，FPGA) 的出现，电子系统向集成化、大规模和高速度等方向发展的趋势更加明显，作为可编程的集成度较高的ASIC，可在芯片级实现任意数字逻辑电路，从而可以简化硬件电路，提高系统工作速度，缩短产品研发周期。故利用FPGA这一新的技术手段来研究电子钟有重要的现实意义。设计采用FPGA现场可编程技术，运用自顶向下的设计思想设计电子钟。避免了硬件电路的焊接与调试，而且由于FPGA的I /O 端口丰富，内部逻辑可随意更改，使得数字电子钟的实现较为方便。本课题使用Cyclone EP1C6Q240的FPGA器件，完成实现一个可以计时的数字时钟。该系统具有显示时、分、秒，智能闹钟，按键实现校准时钟，整点报时等功能。满足人们得到精确时间以及时间提醒的需求，方便人们生活。 2 研究的基本内容与拟解决的主要问题 2.1研究的基本内容 数字时钟是采用电子电路实现对时间进行数字显示的计时

装置，由于数字集成电路的发展和石英晶体振荡器的广泛应用，使得数字钟的精度不断提高。 数字时钟系统的实现有很多，可以利用VerilogDHL语言在Quartus II里实现时、分、秒计数的功能。在芯片内部存储器设24个字节分别存放时钟的时、分、秒信息。数字时钟首先是秒位（共8位）上按照系统时钟CLK进行计数，存储器内相应的秒值加1；若秒位的值达到60（110000），则将其清零，并将相应的分位（共8位）的值加1；若分值达到60（110000），则清零分位，并将时位（共8位）的值加1；若计数满24（100100）后整个系统从0开始重新进行计数。 本设计使用Cyclone EP1C6Q240的FPGA器件为核心，通过编写程序，完成此电子时钟的主要功能显示时，分，秒，以及通过按键实现校准时钟主要功能，使用LED液晶屏显示，分别显示时，分，秒。并且能够实现附加功能----闹铃设置功能和整点报时。 2.2 拟要解决的问题 本设计电子钟系统功能简单，用Cyclone EP1C6Q240的FPGA器件为核心，通过编写程序，完成此电子时钟的主要功能。 本课题主要解决以下问题： (1) 学习VerilogDHL语言、运用Quartus II环境进行程序设计。 用VerilogDHL语言能进行综合的电路设计，也可用于电路的仿真；设计的 规模是任意的，语言不对设计规模施加任何限制；内置各种基本的逻辑门。便于改进和扩充，有利于本系统的研制，并使其性能更完备的。

电子科技大学-数字图像处理-课程设计报告

电子科技大学 数字图像处理课程设计 课题名称数字图像处理 院（系）通信与信息工程学院 专业通信工程 姓名 学号 起讫日期 指导教师

2015年12月15日 目录 摘要： (03) 课题一：图像的灰度级分辨率调整 (04) 课题二：噪声的叠加与频域低通滤波器应用 (06) 课题三：顶帽变换在图像阴影校正方面的应用 (13) 课题四：利用Hough变换检测图像中的直线 (15) 课题五：图像的阈值分割操作及区域属性 (20) 课题六：基于MATLAB?的GUI程序设计 (23)

结束语： (36) 参考文献： (37)

基于MATLAB?的数字图像处理课题设计 摘要 本文首先对数字图像处理的相关定义、概念、算法与常用变换进行了介绍；并通过七个课题实例，借助MATLAB?的图像处理工具箱（Computer Vision System Toolbox）对这些案例逐一实现，包括图像的灰度值调整、图像噪声的叠加、频域低通滤波器、阈值分割、Hough变换等，常用的图像变化与处理；然后通过MATLAB?的GUI程序设计，对部分功能进行模块化整合，设计出了数字图像处理的简易软件；最后给出了软件的帮助文件以及该简易程序的系统结构和m代码。 关键词：灰度值调整噪声图像变换 MATLAB? GUI设计

课题一：图像的灰度级分辨率调整 设计要求： 128,64,32,16,8,4,2，并在同一个figure窗将图像的灰度级分辨率调整至{} 口上将它们显示出来。 设计思路： 灰度级分辨率又称色阶，是指图像中可分辨的灰度级的数目，它与存储灰度级别所使用的数据类型有关。由于灰度级度量的是投射到传感器上的光辐射值的强度，所以灰度级分辨率又称为辐射计量分辨率。随着图像灰度级分辨率的的逐渐降低，图像中所包含的颜色数目将变得越来越少，从而在颜色维度造成图像信息量的退化。 MATLAB?提供了histeq函数用于图像灰度值的改变，调用格式如下： J = histeq(I,n) 其中J为变换后的图像，I为输入图像，n为变换的灰度值。依次改变n的值为 128、64、32、16、8、4、2 就可以得到灰度值分辨率为128、64、32、16、8、4、2 的输出图像。利用MATLAB?的subplot命令可以将不同灰度的图像放在同一个figure中方便对比。 课题实现： 该思路的MATLAB?源代码如下： in_photo=imread('lena.bmp'); %读入图片“lena.bmp”，位置在matlab当前工作区路径下D:\TempProject\Matlab\Works for i = [128,64,32,16,8,4,2] syms(['out_photo',num2str(i)]); %利用for循环定义7个变量，作为不同灰度值分辨率的输出变量 eval(['out_photo',num2str(i), '=histeq(in_photo,i)',';']); %histeq函数用于改变图像灰度值，用eval函数给变量循环赋值

数字图像处理系统毕业设计论文

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月

摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection

基于FPGA的数字频率计设计毕业论文

武汉轻工大学 毕业设计外文参考文献译文本 2013届 原文出处：from Vin Skahill.VHDL for Programmable Logic page 76-88 毕业设计题目：基于FPGA的数字频率计设计 院（系）：电气与电子工程学院 专业名称：电子信息科学与技术 学生姓名： 学生学号： 指导教师：

Introduction of digital frequency meter Digital Frequency is an indispensable instrument of communications equipment, audio and video, and other areas of scientific research and production . In addition to the plastic part of the measured signal, and digital key for a part of the show, all the digital frequency using Verilog HDL designed and implemented achieve in an FPGA chip. The entire system is very lean, flexible and have a modification of the scene. 1 、And other precision measuring frequency Principle Frequency measurement methods can be divided into two kinds: (1) direct measurement method, that is, at a certain time measurement gate measured pulse signal number. (2) indirect measurements, such as the cycle frequency measurement, VF conversion law. Frequency Measurement indirect measurement method applies only to low-frequency signals. Based on the principles of traditional frequency measurement of the frequency of measurement accuracy will be measured with the decline in signal frequency decreases in the more practical limitations, such as the accuracy and frequency of measurement not only has high accuracy, but also in the whole frequency region to maintain constant test accuracy. The main method of measurement frequency measurement Preferences gated signal GATE issued by the MCU, GATE time width on the frequency measurement accuracy of less impact, in the larger context of choice, as long as the FPGA in 32 of 100 in the counter b M Signals are not overflow line, in accordance with the theoretical calculation GATE time can be greater than the width Tc 42.94 s, but due to the single-chip microcomputer data processing capacity constraints, the actual width of less time, generally in the range of between 0.1 s choice, that is, high-frequency, shorter gate;, low gate longer. This time gate width Tc based on the size of the measured frequency automatically adjust frequency measurement in order to achieve the automatic conversion range, and expanded the range of frequency measurement; realization of the entire scope of measurement accuracy, reduce the low-frequency measurement error. The design of the main methods of measuring the frequency measurement and control block diagram as shown in Figure 1. Figure 1 Preferences gated signal GA TE issued by the MCU, GA TE time width of less frequency measurement accuracy, in the larger context of choice, as long as the FPGA in 32 of 100 in the counter b M

基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级 ２０１３年６月１６日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，

基于FPGA的四层电梯控制系统设计毕业设计论文

毕业论文Array 基于FPGA的四层电梯控制系统设计

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：

学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日

简单数字图像处理系统

数字图像课程设计简单数字图像处理系统 function varargout = untitled(varargin) % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @untitled_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @untitled_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before untitled is made visible. function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) %界面初始化函数 setappdata,'I',0); % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to untitled (see VARARGIN) % Choose default command line output for untitled = hObject;

电子类毕业设计题目

盼盼电子设计网本网站承接电子类毕业设计论文一条龙服务！！！ 电子毕业设计：12 1.基于FPGA的PCI总线设计 2.基于FPGA的UART接口设计 3.基于单片机的数字电压表 4.单片机控制的全自动洗衣机毕业设计 电梯控制的设计与实现 6.恒温箱单片机控制 7.单片机脉搏测量仪 8.单片机控制步进电机毕业设计论文 9.函数信号发生器设计论文 变电所一次系统设计 11.报警门铃设计论文 单片机交通灯控制 13.单片机温度控制系统 通信系统中的接入信道部分进行仿真与分析 15.仓库温湿度的监测系统 16.基于单片机的电子密码锁 17.单片机控制交通灯系统设计 18.基于DSP的IIR数字低通滤波器的设计与实现

19.智能抢答器设计 20.基于LabVIEW的PC机与单片机串口通信设计的IIR数字高通滤波器 22.单片机数字钟设计 23.自动起闭光控窗帘毕业设计论文 24.三容液位远程测控系统毕业论文 25.基于Matlab的PWM波形仿真与分析 26.集成功率放大电路的设计 27.波形发生器、频率计和数字电压表设计 28.水位遥测自控系统毕业论文 29.宽带视频放大电路的设计毕业设计 30.简易数字存储示波器设计毕业论文 31.球赛计时计分器毕业设计论文 数字滤波器的设计毕业论文 机与单片机串行通信毕业论文 34.基于CPLD的低频信号发生器设计毕业论文 35. 基于labVIEW虚拟滤波器的设计与实现序列在扩频通信中的应用 37.正弦信号发生器 38.红外报警器设计与实现 39.开关稳压电源设计 40.基于MCS51单片机温度控制毕业设计论文

41.步进电动机竹竿舞健身娱乐器材 42.单片机控制步进电机毕业设计论文 43.单片机汽车倒车测距仪 44.基于单片机的自行车测速系统设计 45.水电站电气一次及发电机保护 46.基于单片机的数字显示温度系统毕业设计论文 47.语音电子门锁设计与实现 48.工厂总降压变电所设计-毕业论文 49.单片机无线抢答器设计 50.基于单片机控制直流电机调速系统毕业设计论文 51.单片机串行通信发射部分毕业设计论文 52.基于VHDL语言PLD设计的出租车计费系统毕业设计论文 53.超声波测距仪毕业设计论文 54.单片机控制的数控电流源毕业设计论文 55.声控报警器毕业设计论文 56.基于单片机的锁相频率合成器毕业设计论文 57.基于Multism/protel的数字抢答器 58.单片机智能火灾报警器毕业设计论 59.无线多路遥控发射接收系统设计毕业论文 60.单片机对玩具小车的智能控制毕业设计论文 61.数字频率计毕业设计论文 62.基于单片机控制的电机交流调速毕业设计论文

(完整版)基于matlab的数字图像处理毕业设计论文

优秀论文审核通过 未经允许切勿外传 摘要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像

Abstract Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer in various areas on the processing speed requirement is relatively ），线性量化（liner quantization ），对数量化，MAX 量化，锥形量化（tapered quantization ）等。 3. 采样、量化和图像细节的关系 上面的数字化过程，需要确定数值N 和灰度级的级数K 。在数字图像处理中，一般都取成2的整数幂，即: (2.1) (2.2) 一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b 为: *log(2)**()m N N b N N m bit == (2.3) 例如，灰度级为256级(m=8)的512×512的一幅数字图像，需要大约210万个存储位。随着N 和m 的增加，计算机所需要的存储量也随之迅速增加。 由于数字图像是连续图像的近似，从图像数字化的过程可以看到。这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N 值)以及量化的级数K(或m 值)。N 和K 的值越大，图像越清晰。 2.2 数字图像处理概述 2.2.1 基本概念 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善)；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 *数字图像处理（Digital Image Processing） 利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理） *数字图像处理的特点（优势） （1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 （1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声； b.改变图像的亮度、颜色； c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份； d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果； （2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 （3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容 （1）图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 （2*）图像的增强 a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声 （3）图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。 （5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT） （6）图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 （7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 （8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 （9）图像通信

数字图像处理系统论文

数字图像处理系统论文

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月

摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection