线状目标实时检测算法的研究

提出了一种基于FPGA和DSP的算法并设计了相应的硬件系统,能对大小为256×256像素、帧频为25帧/s的视频图像进行实时处理。即先对输入图像采用改进的Sobel算子提取边缘,再用改进的Hough变换算法进行直线检测。解决了传统的Sobel算子提取的边缘较粗及Hough变换算法计算量大、难以实时实现的难题。     

深空背景弱小目标实时检测算法研究

根据深空背景的特点,提出一种基于FPGA和DSP的检测算法,并设计相应的硬件系统,能对大小为512×512像素、帧频率为40帧/s的视频图像进行实时处理。先在FPGA中用最大中值滤波抑制空间成像噪声,解决了图像预处理运算量大对处理速度要求高的难题,再在DSP中用使用改进的双差分法进行运动目标分割,克服了单差分提取目标轮廓不准的缺点,最后结合候选目标的特征,采用基于逻辑的最近邻关联方法提取目标航迹。试验结果证明该算法满足了深空背景弱小目标实时检测的要求。     

基于线结构光的裂隙提取算法研究

在路面裂缝的检测中,传统人工检测的方法准确性低,效率低,且单目视觉技术无法准确获得深度信息,只能得到二维平面信息。基于此,文章引入了双目线结构光技术,提出了一种基于地面平均高度的三维裂缝提取算法,实现了裂缝的三维信息采集。算法提取图像中每列像素值中最低点为起点,向左右扩散形成一个边缘提取范围,计算该列边缘提取范围以外的像素平均值作为地面平均高度值,然后以最低点为中心开始遍历每个像素值,当左右两边像素超过地面平均高度值时,则确定两个像素点为裂缝边缘。整合所有列,实现整条裂缝边缘的提取。实验结果表明：文章提出的裂缝识别算法能够较为准确的对裂缝边缘进行提取,通过与Canny边缘提取算法对比,数据表明,文章算法在连续性上表现更好,本文算法的图像水平相关性数据总体都高于Canny边缘提取算法,平均提高了30%。     

基于FPGA和DSP的车牌识别系统的研究

摘要：本文介绍了一种以DSP和FPGA为核心的车牌识别系统的设计方案,利用FPGA控制车牌图像数据的采集,经过图像格式转换之后传送到DSP中,进行车牌区域定位、字符分割、车牌识别等操作,最后将识别结果传送到LCD中显示。系统采用CCS（Code Composer Studio）集成开发环境,利用VC 语言编程实现车牌识别算法。通过嵌入式机器视觉库EMCV实现识别算法在DSP中的移植,并在LCD上创建工作窗口显示识别结果。实验结果表明该车牌识别系统的设计方案识别结果准确,功能稳定可靠。     

高效的基于傅里叶单像素成像的亚像素级边缘检测技术

针对无法实现先验的边缘检测场景,并解决边缘提取效率过低的问题,提出一种更高效的基于傅里叶单像素成像的亚像素级边缘检测方法。该方法结合快速傅里叶单像素成像,减少图像算法的相移步数,在原有四步相移的基础上分别实现了三步相移与两步相移边缘检测。该算法上的改进能够在同等采样数下扩大参与边缘提取的频谱宽度,从而提升边缘提取效率。数值仿真结果表明,与四步相移亚像素级边缘检测相比,无噪声条件下两步相移在655~13 100次左右的采样数区间内峰值信噪比增长幅度高出2.27 dB,噪声条件下低于0.054噪声浮动比率时两步相移方法可以获得比四步相移更高的边缘提取质量。该方法可以一定程度上提升边缘提取效率,同时促进单像素成像领域与图像处理方向的技术交叉和应用化发展。     

一种可见光成像的目标检测跟踪方法

在末制导成像阶段目标占据视场的大部分面积,形状信息丰富,这时对目标体上某一固定点的稳定跟踪成为最主要的需求。针对图像灰度过于集中目标难于提取的问题,在图像预处理阶段提出了依据概率统计的图像灰度均衡的方法;为解决图像边角点的快速检测问题,提出了图像二维投影和滑动卷积相结合的方法;最终为实现快速稳定的跟踪,提出了依据角点匹配的形心跟踪方法。根据此算法的特点研制了FPGA+DSP的硬件平台,充分利用FPGA的并行流水特性和DSP的逻辑运算特点,能快速检测到目标形心和进行稳定地跟踪,验证了方法的有效性和实用性。此方法应用在某课题上,跟踪效果良好,为试验的圆满成功提供了保障。     

基于多核的车牌识别的架构实现

多核技术是现在提高芯片性能的主要方法。区别于传统以PC和DSP为核心的车牌识别系统,以FPGA为核心,利用SOPC技术构建了车牌识别多核处理器。给出了一种基于多核的车牌识别架构,在该多核处理器中,以3个Nios II 软核为主要处理器核处理车牌定位、字符特征识别提取及识别等处理,同时构建硬件加速器作为协处理器处理图像增强、边缘检测和膨胀、腐蚀等数学形态学处理。在CQ片上路由器基础上,构建了NOC用以实现片上多核通信。另外,为了保证路由器与多处理器核之间的快速、并行通信,加入了数据驱动模块。整个系统在Altera Cyclone IV FPGA上实现了车牌的识别。这种片上系统设计方法具有硬件设计灵活,可扩展性强等优点,能有效地降低系统软硬件设计的难度,缩短开发周期,并提高设计的可靠性。     

全景图像海天线提取及舰船目标自动检测

为实现海洋环境下全景摄像机自动目标检测,提出了一种全景图像海天线提取算法及海天线上舰船目标检测方法;首先,分析了全景图像中海天线的成像特点,使用基于分区的自适应阈值Canny边缘检测算法进行边缘检测,并对海天线边缘进行双阈值梯度方向过滤;然后,对图像边缘进行细化,提出了基于最长曲线法的海天线边缘提取算法并进行椭圆拟合得到海天线边缘成像椭圆方程;最后,介绍了根据海天线椭圆方程对海天线上舰船目标进行检测的方法;使用3种不同海洋环境下拍摄的图像进行了实际测试,实验结果表明:该方法可有效地检测出复杂海天背景下的海天线及海天线上舰船目标,海天线提取成功率可达95％以上,对径向成像高度超过10个像素的目标识别成功率可达90％。     

光条纹中心的实时快速提取

在光电检测系统中,光条纹中心的准确、快速提取是保证系统精度和实时性的必要条件。采用大规模并行算法和串行流水技术,提出了一种基于Steger算法的串并结合的处理结构。该方法在比原算法节省大量逻辑资源的同时,光条纹中心提取速度得到了大大的提升。给出了基于FPGA的实现方法,提取精度达到了亚像素级。     

基于嵌入式系统结构的印鉴鉴别系统

为了弥补市场上现有印鉴鉴别系统体积大、移动性能差、安全性较低、价格比较昂贵等缺陷,研究了基于高速数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)的嵌入式印鉴鉴别系统.系统在印鉴识别算法上,基于平滑卷积的方法计算印鉴的中心位置和半径.采用径向投影法,对一维特征数据计算,得到待验印鉴(SS)与预留印鉴(MS)之间的偏转角度.把印鉴质量指标作为MS与SS对应边缘Hausdorff距离测度的控制参数,用神经网络方法综合分析、判别印鉴真伪.在硬件实现方面,片上可编程(SOPC)系统结合DSP作为检测系统核心.SOPC系统包括控制器、图像预处理器等.DSP作为系统的主处理器,用于进行图像的特征检测与识别.系统具有以太网、RS232、USB等通用接口.实验表明,该系统可以有效识别印鉴,并具有体积小、成本低、系统功能可灵活升级等特点.     

FPGA状态机在多路异步串口通信处理的实时优势

【】 首先简要介绍了异步串口板的通常设计方法,并且提出了这些方法的不足之处,重点阐述了基于FPGA状态机和片上总线的新设计方案,以及该方案的技术优势,随后公布了基于该方案的异步串口板达到的性能指标。通过比较有关应答延迟的试验数据,提出了基于FPGA状态机和基于DSP处理器的异步串口板卡存在明显的处理速度差异问题,并基于两种设计方案,解释了形成差异的原因。最后提出了FPGA状态机对外部总线存储器或端口的访问管理性能大幅超越了任何一款DSP处理器的观点,并对同行提出了类似研发项目的设计建议。     

圆目标定位连续阈值质心算法研究

以DSP平台圆目标定位为研究对象,提出了连续阈值质心算法,利用算术平均原理对普通质心法进行了改进。结果表明,该算法减小了随机误差和系统误差。存在噪声的情况下,其定位精度能达到0.02～0.05pixels,同等情况下与普通质心法相比较,精度提高了4～10倍,抗噪声能力更强,而计算量却没有增加,能够用于DSP平台的圆目标快速精确定位。     

兰州重离子加速器控制系统DSP组件设计

针对重离子加速器部分电源的控制要求,进行了分析研究,提出并实现了一种实时、高效、多功能的控制系统。该系统基于数字信号处理器（DSP）和两片现场可编程门阵列（FPGA）芯片相结合的核心处理构架,在系统后端利用PXI总线接口配合FPGA来与工控机箱中的系统控制器和其他控制组件进行大批量数据交互;系统前端利用直接数字频率合成器、模数转换器和数模转换器等器件结合DSP和FPGA中的控制算法及相应控制机制来实现对不同电源控制参数的处理和功率的输出;平台中两组光纤模块也与FPGA相配合实现对同步触发事例等实时数据的收发和调试。     

新一代ARINC429总线监听模块设计技术

在飞行试验中,机载ARINC429总线往往包含重要的试飞数据,采集ARINC429总线是试飞测试系统中重要的一环。以往的ARINC429总线采集技术,一般采用分离元器件构成,造成电路体积大、功耗大,可靠性降低。在新一代网络化采集器创新性预研背景下,提出了一种基于DSP和FPGA架构的通用设计方案,FPGA进行总线协议解析,DSP进行数据的筛选,充分发挥出FPGA的并行优势和DSP的灵活特性。同时,设计了数据采样和传递机制,并在实际工程中得到应用。     

基于各向异性扩散的红外图像噪声滤波算法

抑制红外焦平面阵列探测器噪声时,为了有效保持边缘细节,在塔基(Tukey)扩散模型的基础上,提出了一种基于各向异性扩散的滤波算法.算法由微分法提取边界点集,利用信号和噪声的空间分布特性对图像进行预处理,从而改善了Perona-Malik(P-M)方程的病态性.建立了新的扩散系数且该系数在理论上满足Charbonnier等人构造准则.通过给定边界条件实现了有利于保持边缘的目的.该算法已在基于DSP FPGA的硬件平台上实时运行,较好地抑制了噪声,又有效地保持了边缘,处理后的图像具有良好的视觉效果.     

基于FPGA联合Sobel算法的实时图像边沿检测系统的设计与实现

边沿检测技术作为数字图像处理领域的重要一支,在目标匹配,交通管控,国防安全等多个领域有着广泛的应用,能够精确高效地实现边沿检测对于后续进行更高层次的图像识别以及图像处理有着密切的联系。为了实现实时有效的图像边沿检测提出了基于FPGA结合Sobel算法的实时图像边沿检测系统,硬件使用流水线结合并行处理的解决方案,能够有效提高图像处理的速度;算法设计采用Sobel算法,不但简化了运算同时获得了不错的检测效果。实验结果显示,系统可高效地达成实时图像边沿检测的设计目的,而且提升了图像的处理效率与边沿检测的效果,便于满足后续图像处理的要求。     

基于红外图像形心优化提取的汽车夜视安全系统

为了提高汽车夜间行驶安全性能,设计并实现了一套基于红外图像处理的夜视安全系统。使用被动式红外相机对车辆和行人进行红外成像以得到车辆前方行人和车辆的准确位置;测距必须确定对象的形心,对红外图像的灰度值进行判定区分行人和车辆,对行人使用中值空域滤波方法进行降噪,对车辆使用db4小波进行预处理,然后使用基于图像边缘的图像分割方法进行图像分割,使用最大类间方差评估确定分割结果,再进行区域提取得到形心坐标;使用小孔成像模型计算形心与本车的距离,提取本车速度、加速度参数计算理论碰撞时间,当理论碰撞时间小于时间阈值时进行声光告警,从而实现实时预警。系统使用DIR-384-P红外相机,系统算法使用PFGA实现,测试结果表明,经过标校和加固后,系统与目标存在5米距离时,车辆测距的误差率达到2.74%,行人测距的误差率低于3.9%,具有一定的实际应用价值。