基于FPGA和DSP的图像实时采集处理系统设计

针对高分辨率图像的实时播放、存储,提出了一种基于FPGA和DSP架构的图像实时采集处理方案.本方案以两片TI DM368系列DSP为核心处理器,采用H.264编解码方式进行图像的编解码,以EP2C35系列FPGA芯片作为协处理器进行图像的采集、颜色空间的转换及编解码后图像的传输.该方案能够对红外、可见光两路视频图像进行处理,运行可靠稳定,接口易更改,经过简单修改实现多种格式视频码流的采集处理.     

基于改进Sobel算子的实时边缘检测系统设计与FPGA实现

为了提高边缘定位精度和实用性,本文以FPGA为硬件平台设计了基于改进Sobel算子的实时边缘检测系统.首先,利用CCD相机采集视频并存储到SDRAM存储器中;然后通过改进的Sobel算子对视频每一帧进行边缘检测,运用非极大值抑制算法细化边缘;最后将边缘图像经VGA接口模块进行实时显示.结果显示,本系统边缘定位更加准确,实时性较高.     

基于FPGA的TCP状态检测系统设计

针对传统的状态检测技术占用空间大以及软件实现速度慢的缺点,设计了基于硬件现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)的传输控制协议(transmission control protocols, TCP)状态检测系统,并提出了一种改进空间占用量的方法。仿真结果表明该设计能够根据接收到的数据流信息建立相应的状态表,并能对超时的TCP连接发出警告信息。在使用4M空间的情况下,本实验能够支持100万条量级的连接,其空间占用量远小于传统的状态检测系统。     

视频序列中基于肤色的人脸实时检测

利用肤色在颜色空间的聚类特性来检测人脸,为了去除亮度对肤色的影响,增强检测的可靠性,采用了同时在RGB归一化颜色空间和HSV颜色空间中对肤色进行检测.在肤色检测之前采用了图像差分法先检测出运动空间,消除了背景对肤色检测的影响,也缩小了肤色搜索的范围.关于实际场景的实验表明,本文算法既能准确地检测出人脸,同时又能够达到实时效果.     

基于可见光源与独立成分分析法的实时人眼检测系统

提出一种基于特征与外貌混合检测确定人眼区域的实时人眼检测方法. 首先,依据可见光源在人眼角膜上反射形成耀点特性,通过图像处理算法提取潜在耀点位置,利用人眼几何特征的确定可能人眼候补区域;然后,提取人眼数据库中具有不同外貌特征的200幅人眼图像,采用FastICA算法估计出提取人眼图像的有效成分分析(ICA)基向量;最后,通过计算人眼候选区域在基向量上投影角度判断出左、右人眼区域准确位置. 实验结果表明,在人脸面部旋转、佩戴眼镜、大范围头部运动和不同光照强度下,实时人眼检测具有较高的检测正确率和较好的鲁棒性.      

基于结构特征的人眼状态识别研究

本文在分析人眼图像结构特征的基础上,设计了基于图像复杂度的人眼中心定位方法。并根据人眼闭合过程中结构变化的特性,给出了判别人眼闭合状态的计算方法。该方法不需要精确的特征点定位,也不需要复杂的运算,ORL人脸数据库中的实验表明了本算法的正确性。     

基于改进AD AdaBoost算法的人眼检测

针对AD AdaBoost算法在样本训练过程中的退化现象,提出了一种基于改进的AD AdaBoost算法的人眼检测方法,通过释放正确分类负样本的权值并进行归一化处理,缓冲分类困难的样本上权值的扩张.实验结果表明此方法在保持较好实时性的同时,能够提高检测的准确率.     

基于FPGA的高速视频实时边缘检测算法设计与实现

针对运动目标追踪中对高速视频实时边缘检测的需要,设计了一个基于FPGA的视频实时边缘检测系统,并利用FPGA和Verilog语言实现.结果表明,该系统完成一次Sobel边缘检测运算时间只需要5个时钟周期,视频信息处理速度达到152MB/s,能够实时、快速和准确地输出视频图像边缘信息.     

基于FPGA的纸币图像采集系统设计

为实现清分机对纸币图像快速准确地采集,提出了一种基于FPGA的图像采集系统设计.系统由CIS采集模块、A/D转换模块和FPGA与DSP之间数据传输缓存模块组成.讨论了采集系统的结构和FPGA对于各模块的逻辑控制过程.这种设计具有功能集成、实现简单和修改方便等优点,能得到满意的图像结果.     

基于FPGA硬件的彩色图像恢复系统设计

为实现数字图像的实时处理,在FPGA上应用硬件描述语言实现功能模块的方法,利用FPGA技术,在数码摄影系统前端对Bayer格式图像进行实时彩色复原,并对系统进行调试.选用四合一简单算法处理Bayer图像,使其恢复成全彩色图像,并用MATLAB软件先验证算法的正确性与可靠性,最后在ISE上进行工程仿真.仿真实验表明,系统工作实时、正确、可靠.     

一种基于圆检测的眼睛定位方法

眼睛定位在人脸检测及人脸识别技术中有着极其重要的实用价值,但传统的基于几何特征的眼睛定位方法在不同程度上存在着定位不够准确或计算量大的缺点,本文针对这一不足提出了一种快速、有效的眼睛定位方法。在初步定位人脸区域后,采用Robert算子进行边缘提取,然后应用圆的几何性质在人眼大致区域内检测圆,进而定位眼睛中心。实验证明了算法的有效性。     

基于DSP和FPGA的实时图像处理平台的设计

介绍了一种基于数字信号处理器（DSP）和现场可编程阵列（FPGA）的高速实时图像处理平台的电路原理设计,外围部件瓦连（PCI）接口的软件实现和DSP软件设计。该图像处理平台主要采用TMS320C6416数字信号处理器和XILINX公司的VIRTEX4系列的XC4VLX80高性能FPGA,可灵活地在DSP和FPGA中实现各种信号处理算法程序,并且区别于传统的DSP平台,可根据算法要求方便地切换DSP和FPGA对片外存储器的操作,从而满足对各类图像数据的高速实时处理要求。     

基于肤色模型的人脸检测与人眼定位

针对光照变化对人脸检测及人眼定位的影响, 提出一种基于肤色模型的人脸检测与人眼定位方法. 先对图像进行预处理, 减少图像中的噪声; 再将RGB颜色空间转化到具有良好肤色聚类特性的YCbCr色彩空间, 利用Gauss模型进行肤色建模; 最后检测出人脸区域并确定人眼位置.     

基于FPGA网络入侵检测系统的研究

提出了一种基于FPGA实现的网络入侵检测系统体系结构.该体系结构不仅能够快速适应入侵检测特征变化对硬件电路的重配置需求,使网络入侵检测系统可以以线速处理网络数据包,而且其开发成本也较低.     

基于分级策略的自动人眼检测与定位

为了能在正面人脸图像上对人眼位置进行检测和精确定位, 提出了一种新颖高效的分级策略。利用Gabor变换计算显著极值图, 得到若干具有最大显著极值的候选人眼区域; 通过PCA(Principal Component Analysis)重构对候选区域进行验证, 将具有最小重构误差的两个区域选定为眼睛区域; 通过两级邻域运算对瞳孔进行精确定位。该方法对面部表情变化不敏感, 同时具有非迭代和计算简单的优点。通过在JAFFE数据库上的对比实验, 检测精度达到99.6%, 验证了该方法的有效性。     

高速包分类平台的FPGA设计

在网络安全系统中,基于软件的包分类系统受处理器性能与软件串行执行等因素影响,包分类速度有限.为了提高包分类和规则预处理的速度并快速适应规则的更新,本文用硬件电路与通过预规则处理生成的二叉树结构,设计并实现了基于FPGA的包分类系统.实验结果显示:50 000个规则的预处理时间不超过0.051 s;系统的包分类平均速度大于10 Gbit/s,Snort入侵检测系统的规则头的分类平均速度大于20 Gbit/s.     

DSP+FPGA的实时图像处理硬件系统设计

将TMS320C6201 DSP(Digital Signal Processor)和ACEX1K100 FPGA(Field Programmable Gate Array)相结合,设计了一种通用的基于模块的单通道实时图像处理硬件系统.首先,给出了硬件系统的整体结构图,分析了系统的工作原理;然后,给出了每一功能模块的设计过程;最后,指出了进一步研究的内容.     

基于FPGA的数字基带传输系统编译码器的设计

选择合适的基带码型是数字基带传输的关键,HDB3码型因其特点成为ITU推荐使用的基带传输码型之一.提出了一种基于FPGA实现HDB3编译码的设计方法,采用VHDL语言,并在Quartus Ⅱ的环境中,验证了该方法实现HDB3编码译码的正确性.     

基于MicroBlaze的FPGA重配置系统设计

介绍了Xilinx FPGA的配置模式和配置原理,提出一种基于MicroBlaze软核处理器的FPGA重配置系统设计方案。该方案灵活简便,具有很高的应用价值。