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圖像處理
圖像處理 文章 進(jìn)入圖像處理技術(shù)社區
基于FPGA的多軟核圖像處理系統設計
- 介紹以圖像處理為應用背景、基于FPGA芯片建立的多軟核系統設計。系統中包含兩個(gè)Nios II軟核處理器和兩個(gè)用于進(jìn)行圖像顏色空間轉換的CSC MegaCore IP核。兩個(gè)Nios II軟核處理器共享程序存儲器、數據存儲器及啟動(dòng)存儲器。在硬件設計方面，CSC MegaCore IP作為外圍組件通過(guò)一個(gè)自定義的接口控制器連接到以Nios II軟核處理器為核心的SoPC系統中。在軟件設計方面，運行在每個(gè)Nios II軟核處理器上的程序通過(guò)硬件Mutex核協(xié)調對共享數據存儲器的訪(fǎng)問(wèn)。
- 關(guān)鍵字： 圖像處理 多軟核系統 FPGA
實(shí)時(shí)圖像小波無(wú)損壓縮系統的FPGA實(shí)現
- 將Altera 公司的DE2 多媒體開(kāi)發(fā)平臺與Terasic 公司的D5M 數碼相機開(kāi)發(fā)套件相結合，設計了一套基于小波無(wú)損壓縮的實(shí)時(shí)圖像處理系統。系統采用便于可編程邏輯器件靈活實(shí)現的二維整數5 /3 提升小波變換實(shí)現壓縮。為保證圖像的無(wú)損壓縮，對邊界數據進(jìn)行對稱(chēng)周期延拓處理。并針對實(shí)時(shí)處理過(guò)程中的大容量數據流的存儲問(wèn)題，應用片外存儲資源保存采集和處理過(guò)程中的圖像數據，有效地降低了片上存儲資源的消耗。測試結果表明: 系統滿(mǎn)足實(shí)時(shí)圖像采集、預處理及無(wú)損壓縮的要求。
- 關(guān)鍵字： 圖像處理 無(wú)損壓縮 FPGA
基于FPGA的嵌入式圖像采集系統設計
- 介紹了以FPGA為核心的邏輯控制模塊的數據采集系統的設計可以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求，設計中采用自頂向下的設計方法，根據不同的功能將整個(gè)系統劃分為若干模塊進(jìn)行設計，并介紹了每個(gè)模塊的功能和實(shí)現方法。在設計中采用VHDL語(yǔ)言對各個(gè)模塊進(jìn)行描述。視頻解碼芯片采用Philips公司的SAA7113H，該芯片通過(guò)I2C總線(xiàn)協(xié)議進(jìn)行配置。實(shí)驗表明，設計可以滿(mǎn)足圖像采集實(shí)時(shí)性的要求。
- 關(guān)鍵字： I2C總線(xiàn) 圖像處理 FPGA
圖像處理中的數學(xué)原理詳解17——卷積定理及其證明
- 1.4.5 卷積定理及其證明 卷積定理是傅立葉變換滿(mǎn)足的一個(gè)重要性質(zhì)。卷積定理指出，函數卷積的傅立葉變換是函數傅立葉變換的乘積。換言之，一個(gè)域中的卷積對應于另一個(gè)域中的乘積，例如，時(shí)域中的卷積對應于頻域中的乘積?！ ?nbsp; 這一定理對拉普拉斯變換、Z變換等各種傅立葉變換的變體同樣成立。需要注意的是，以上寫(xiě)法只對特定形式的變換正確，因為變換可能由其它方式正規化，從而使得上面的關(guān)系式中出現其它的常數因子?！ ∠旅嫖覀儊?lái)證明時(shí)域卷積定理，頻域卷積定理的證明與此
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解16——級數的斂散
- 1.1.2 級數的斂散 關(guān)于上面這個(gè)級數斂散性的討論，在數學(xué)史上曾經(jīng)是一個(gè)非常有名的問(wèn)題。大數學(xué)家萊布尼茲曾經(jīng)在惠更斯的指導下對級數的斂散性進(jìn)行過(guò)研究。后來(lái)萊布尼茲的學(xué)生伯努利兄弟(雅各·伯努利和約翰·伯努利)從他們老師的某些研究成果出發(fā)，最終證明了調和級數的發(fā)散性，以及幾何級數的收斂性。但是幾何級數最終收斂到多少這個(gè)問(wèn)題卻一直困擾著(zhù)他們。最終，雅各布也不得不帶著(zhù)幾分絕望的懇求宣告了他的失?。骸叭绻腥四軌虬l(fā)現并告知我們迄今為止尚未解出的難題的答
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解15——數列的極限
- 數學(xué)是圖像處理技術(shù)的重要基礎。在與圖像處理有關(guān)的研究和實(shí)踐中無(wú)疑需要用到大量的數學(xué)知識，這不免令許多基礎薄弱的初學(xué)者望而卻步。本文從浩如煙海的數學(xué)理論中抽取了部分知識點(diǎn)進(jìn)行詳細講解，這些內容都是在圖像處理學(xué)習中最常被提及的部分，或稱(chēng)其為圖像處理中的數學(xué)基礎。為了幫助提升讀者的學(xué)習效果，筆者在給出有關(guān)定理的證明之外，還給出了一些便于理解的例子，并試圖從物理意義或幾何意義的角度對有關(guān)定理進(jìn)行闡述?！ ?.1 極限及其應用 極限的概念是微積分理論賴(lài)以建立的基礎。在研究極限的過(guò)程中，我們一方面會(huì )證
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解12——距離空間
- 2.3.2 距離空間 盡管在線(xiàn)性空間上我們已經(jīng)可以完成簡(jiǎn)單的線(xiàn)性運算，但這仍然不能滿(mǎn)足我們的需求。為了保證數學(xué)刻畫(huà)的精確性，還必須引入距離的概念。本文最初是從極限開(kāi)始講起的，它是因此微積分的必備要素之一，而極限的概念顯然也是基于距離上無(wú)限接近這樣一種角度來(lái)描述的?！ ?nbsp; 由此，在距離空間中，可以引入“任意逼近”的概念，即極限概念。一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)集合如果能夠在其中確切地引入任意逼近的概念，就稱(chēng)之為“拓撲空間”
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解11——線(xiàn)性空間
- 2.3 泛函與抽象空間 牛頓說(shuō)：“把簡(jiǎn)單的問(wèn)題看得復雜，可以發(fā)現新領(lǐng)域;把復雜的問(wèn)題看得簡(jiǎn)單，可以發(fā)現新規律?！倍鴱臍v史的角度來(lái)看，一個(gè)學(xué)科的發(fā)展也亦是如此。隨著(zhù)學(xué)科的發(fā)展，最開(kāi)始的一個(gè)主干方向會(huì )不斷衍生出各自相對獨立的分支，這也就是所謂“把簡(jiǎn)單的問(wèn)題看得復雜”的過(guò)程。然而，一旦學(xué)科發(fā)展到一定程度之后，某些分支學(xué)科又開(kāi)始被抽象綜合起來(lái)，這也就是所謂“把復雜的問(wèn)題看得簡(jiǎn)單”的過(guò)程。例如，在很長(cháng)一段時(shí)間里，物理學(xué)家們都把電和磁看成是兩種獨立的物理現象在研究，當學(xué)科研究積累到一定程度時(shí)，麥克斯韋
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解10——理解泛函的概念
- 2.4 從泛函到變分法 作為數學(xué)分析的一個(gè)分支，變分法(Calculus of Variations)在物理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)以及信息技術(shù)等諸多領(lǐng)域都有著(zhù)廣泛而重要的應用。變分法是研究依賴(lài)于某些未知函數的積分型泛函極值的普遍方法。換句話(huà)說(shuō)，求泛函極值的方法就稱(chēng)為是變分法?！ ?.4.1 理解泛函的概念 變分法是現代泛函分析理論的重要組成部分，但變分法卻是先于泛函理論建立的。因此，即使我們不過(guò)深地涉及泛函分析之相關(guān)內容，亦可展開(kāi)對于變分法的學(xué)習。而在前面介紹的有關(guān)抽象
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圖像處理介紹
圖像處理
image processing
用計算機對圖像進(jìn)行分析，以達到所需結果的技術(shù)。又稱(chēng)影像處理。
基本內容 圖像處理一般指數字圖像處理。數字圖像是指用數字攝像機、掃描儀等設備經(jīng)過(guò)采樣和數字化得到的一個(gè)大的二維數組，該數組的元素稱(chēng)為像素，其值為一整數，稱(chēng)為灰度值。圖像處理技術(shù)的主要內容包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個(gè)部分。
圖像壓縮 由數字化得到的一 [ 查看詳細 ]
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