基于FPGA的图像信息识别的研究

发布时间：2020-12-22 21:25

　　在当前快速发展的大数据时代,需要处理的数据越来越多。为了解决一些特定的问题,需要使用专用的高速芯片来处理。因此具有高速并行处理数据特点的FPGA,被应用于很多的高速系统。图像提取是信息处理的一种重要手段,边缘检测是通过图像中的亮度分量将其中的信息分辨出来,包括像素的连续性、数据的变化幅度还有图像中的背景变化。可以通过图像的相关性、特征矩阵等进行匹配,将匹配后的结果进行输出。当天气变化恶劣或者能见度太低时,目标识别的准确率就会受到影响。针对这个问题,本文提出了基于FPGA性能优势的改进边缘检测算法设计,并验证该算法的有效性,提升了目标的识别率及处理数据的能力。所有的算法都是在EP4CE芯片进行编程。本文主要研究以下几个方面:(1)首先对系统的实现方案以及相关的算法进行了详细的分析和具体的研究,采用边缘检测,字符分割,特征提取以及模版匹配实现图像信息识别。(2)介绍了常用的边缘算子和新兴的边缘检测算法,提出了基于FPGA性能的边缘检测改进算法,并经过软件仿真对比,以及最终硬件实现,结果表明改进算法较原算法效果明显改善。(3)设计FPGA系统整体架构,实现时钟模块、图像采集模块、图像灰度处理... 

【文章来源】：沈阳航空航天大学辽宁省

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

目标图像灰度处理结果

图 2.4 目标定位的具体流程的图像经过灰度化、滤波和二值化后，便开始对图像进行边缘中所介绍的基于 FPGA 性能的边缘检测算法对目标定位，并进缘检测后消除掉目标所在背景中的大块颜色区域，提取出目标

(a) 灰度图 (b) 均值滤波处理后二值化的结果图 2.3 均值滤波后二值化处理结果3 目标定位目标定位对目标的识别有很大的影响。目前的定位技术有三种。分别是：基于

【参考文献】：
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本文编号：2932464