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。
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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
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