- 介绍了以FPGA为核心的逻辑控制模块的数据采集系统的设计可以满足实时性要求，设计中采用自顶向下的设计方法，根据不同的功能将整个系统划分为若干模块进行设计，并介绍了每个模块的功能和实现方法。在设计中采用VHDL语言对各个模块进行描述。视频解码芯片采用Philips公司的SAA7113H，该芯片通过I2C总线协议进行配置。实验表明，设计可以满足图像采集实时性的要求。
- 关键字：I2C总线图像处理FPGA
- 由于Canny算法自身的复杂性，使得其做边缘检测的处理时间较长。针对这个问题，提出和实现了一种Canny算法的硬件加速功能。加速功能的设计是以FPGA为硬件基础，并采用了流水线技术来对系统的结构改进和优化。最后通过对有加速器和无加速器的系统分别做图像处理，并对统计时间对比分析。结果表明经过加速改进的系统相对节约了处理时间，并能实时高效地处理复杂图像的边缘。
- 关键字：流水线技术图像处理FPGA
- intevac是商用和军用市场光学产品的前沿开发商。本文介绍该公司nightvista嵌入式电子系统的开发，该产品是高性能超低亮度紧凑型摄像机。该摄像机最初采用了流行的数字信号处理器、几个assp和外部存储器件。系统对性能的需求越来越高，工程师团队决定试验一种替代方案——在可编程逻辑中实现可配置软核处理器。
- 关键字：图像处理NIOSFPGA
- 介绍以图像处理为应用背景、基于FPGA芯片建立的多软核系统设计。系统中包含两个Nios II软核处理器和两个用于进行图像颜色空间转换的CSC MegaCore IP核。两个Nios II软核处理器共享程序存储器、数据存储器及启动存储器。在硬件设计方面，CSC MegaCore IP作为外围组件通过一个自定义的接口控制器连接到以Nios II软核处理器为核心的SoPC系统中。在软件设计方面，运行在每个Nios II软核处理器上的程序通过硬件Mutex核协调对共享数据存储器的访问。
- 关键字：图像处理多软核系统FPGA
- 本项目主要由两部分构成，包括编码板和解码板的开发与调试。编码板主要完成拍摄数据的无损存储和实时压缩，解码板主要完成压缩数据的实时解码和PC回放。目前，编码板与解码板可协同工作，完成图像存储、压缩与解压等基本功能，同时还能在PC上对解压图像进行回放。
- 关键字：图像处理数据压缩FPGA数据传输数据存储
- 1.4.5 卷积定理及其证明 卷积定理是傅立叶变换满足的一个重要性质。卷积定理指出，函数卷积的傅立叶变换是函数傅立叶变换的乘积。换言之，一个域中的卷积对应于另一个域中的乘积，例如，时域中的卷积对应于频域中的乘积。 这一定理对拉普拉斯变换、Z变换等各种傅立叶变换的变体同样成立。需要注意的是，以上写法只对特定形式的变换正确，因为变换可能由其它方式正规化，从而使得上面的关系式中出现其它的常数因子。 下面我们来证明时域卷积定理，频域卷积定理的证明与此
- 关键字：图像处理
- 1.1.2 级数的敛散 关于上面这个级数敛散性的讨论，在数学史上曾经是一个非常有名的问题。大数学家莱布尼兹曾经在惠更斯的指导下对级数的敛散性进行过研究。后来莱布尼兹的学生伯努利兄弟(雅各·伯努利和约翰·伯努利)从他们老师的某些研究成果出发，最终证明了调和级数的发散性，以及几何级数的收敛性。但是几何级数最终收敛到多少这个问题却一直困扰着他们。最终，雅各布也不得不带着几分绝望的恳求宣告了他的失败：“如果有人能够发现并告知我们迄今为止尚未解出的难题的答
- 关键字：图像处理
- 数学是图像处理技术的重要基础。在与图像处理有关的研究和实践中无疑需要用到大量的数学知识，这不免令许多基础薄弱的初学者望而却步。本文从浩如烟海的数学理论中抽取了部分知识点进行详细讲解，这些内容都是在图像处理学习中最常被提及的部分，或称其为图像处理中的数学基础。为了帮助提升读者的学习效果，笔者在给出有关定理的证明之外，还给出了一些便于理解的例子，并试图从物理意义或几何意义的角度对有关定理进行阐述。 1.1 极限及其应用 极限的概念是微积分理论赖以建立的基础。在研究极限的过程中，我们一方面会证
- 关键字：图像处理数列
- 1.3.7 曲面积分 关于这部分内容的讨论，既阐明了第二类曲面积分的实际意义，其实也明确了两类曲面积分之间的关联。需要说明的是，在后面的介绍中，我们将更多地采用通量这个提法来替代此前所用的流量。通量是更广义的说法，如果考虑的向量场是流速场的话，那么通量就是流量，如果考虑的是电场或者磁场的话，那么通量就是电通量或者磁通量。
- 关键字：图像处理曲面积分
- 2.3.5 内积空间 前面我们已经讨论过关于内积的话题，此处以公理化的形式给出内积的定义。
- 关键字：图像处理内积空间
- 2.3.2 距离空间 尽管在线性空间上我们已经可以完成简单的线性运算，但这仍然不能满足我们的需求。为了保证数学刻画的精确性，还必须引入距离的概念。本文最初是从极限开始讲起的，它是因此微积分的必备要素之一，而极限的概念显然也是基于距离上无限接近这样一种角度来描述的。 由此，在距离空间中，可以引入“任意逼近”的概念，即极限概念。一般来说，一个集合如果能够在其中确切地引入任意逼近的概念，就称之为“拓扑空间”
- 关键字：图像处理
- 本来就是入门的 那就先说下gdi 跟 bmp 这些东西吧。 1 gdi跟bmp vc里的CDC 也就是设备上下文 相当于c#里的graphics ,也有lineTo等方法。 其实我们在c#中使用graphics的时候就已经在使用gdi+了我们却浑然不觉 那么gdi到底在哪里呢 试着在c盘搜索gdiplus或者gdi32名字的文件 你应该会找到 就像这个 &nb
- 关键字：图像处理bmp
- 2.3 泛函与抽象空间 牛顿说：“把简单的问题看得复杂，可以发现新领域;把复杂的问题看得简单，可以发现新规律。”而从历史的角度来看，一个学科的发展也亦是如此。随着学科的发展，最开始的一个主干方向会不断衍生出各自相对独立的分支，这也就是所谓“把简单的问题看得复杂”的过程。然而，一旦学科发展到一定程度之后，某些分支学科又开始被抽象综合起来，这也就是所谓“把复杂的问题看得简单”的过程。例如，在很长一段时间里，物理学家们都把电和磁看成是两种独立的物理现象在研究，当学科研究积累到一定程度时，麦克斯韦
- 关键字：图像处理
- 2.4 从泛函到变分法 作为数学分析的一个分支，变分法(Calculus of Variations)在物理学、经济学以及信息技术等诸多领域都有着广泛而重要的应用。变分法是研究依赖于某些未知函数的积分型泛函极值的普遍方法。换句话说，求泛函极值的方法就称为是变分法。 2.4.1 理解泛函的概念 变分法是现代泛函分析理论的重要组成部分，但变分法却是先于泛函理论建立的。因此，即使我们不过深地涉及泛函分析之相关内容，亦可展开对于变分法的学习。而在前面介绍的有关抽象
- 关键字：图像处理
- 在泛函分析中，索伯列夫空间并不像 巴拿赫空间或者希尔伯特空间那么引入注意。但是在图像处理中，索伯列夫空间在介绍BV空间(有界变差函数空间)时，会被提到。而BV函数空间对于理解TV算法(偏微分方程在图像处理中的重要内容)至关重要!所以我特别在“图像处理中的数学原理详解”系列文章中留出一个小节来对索伯列夫空间进行必要的介绍。 2.3.7 索伯列夫空间 由广义导数的定义可以看出，这种导数不是关于函数的个别点处局部性质反映，因为它是通过在整个区间上积分的极限来确定的，而积分
- 关键字：图像处理索伯列夫
图像处理介绍
图像处理 image processing 用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。 基本内容 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 图像压缩 由数字化得到的一 [
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