基于FPGA的快速图像纹理特征提取系统的设计与实现任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

由于人们生活水平的提高,对于生活的便捷和智能化提出了越来越高的要求,将机器视觉与人工智能结合的技术成为了发展的主流。

具体应用中,常利用提取出的图像特征,并对其利用机器学习算法做分类和预测,完成由视觉到控制的整个流程。

但是,由于系统对实时性要求很高,同时图像特征提取是一个多维度,数据量和计算量巨大的任务,传统的基于顺序执行计算机,将很难完成。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 毕业设计(论文)主要内容:

本文所采用的图像纹理特征提取算法为基本图像特征(BasicImage Features),通过这一算法,可以提取出灰度图像中,包括平坦、坡型、暗点、明点、暗线、明线、鞍型七种纹理特征。每一个特征可以根据给定的参数,生成7个卷积核,并利用二维卷积完成提取。

在FPGA上利用HDMI接口,配合相应的MAC层和数据接收与生成模块,读取图像信息,并实时地存入DDR2内存当中。利用多个乘法器、移位控制器和存储器控制模块组成二维卷积模块,并完成卷积操作。将卷积结果利用HDMI发送模块输出。同时利用千兆以太网接口和控制模块,实时监测运行状态。

3. 主要参考文献

[1]Chen Huang, Frank Vahid. Scalable Object Detection Accelerators on FPGAs UsingCustom Design Space Exploration[J], IEEE Application Specific Processors(SASP), 2011, 9

[2]M.CrosierL.D.Griffin. Using Basic Image Features for Texture Classification,Int J Comput Vis, 2010, 88

[3] 郭龙, 平西建. 基本图像特征用于文本图像文种识别. 应用科学学报, 2011,1
剩余内容已隐藏,您需要先支付 5元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

以上是毕业论文任务书,课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。