圖像處理文章進(jìn)入圖像處理技術(shù)社區(qū)

用FPGA內(nèi)部集成的DSP實(shí)現(xiàn)圖像處理的實(shí)例分析

intevac是商用和軍用市場(chǎng)光學(xué)產(chǎn)品的前沿開發(fā)商。本文介紹該公司nightvista嵌入式電子系統(tǒng)的開發(fā)，該產(chǎn)品是高性能超低亮度緊湊型攝像機(jī)。該攝像機(jī)最初采用了流行的數(shù)字信號(hào)處理器、幾個(gè)assp和外部存儲(chǔ)器件。系統(tǒng)對(duì)性能的需求越來越高，工程師團(tuán)隊(duì)決定試驗(yàn)一種替代方案——在可編程邏輯中實(shí)現(xiàn)可配置軟核處理器。
關(guān)鍵字：圖像處理 NIOS FPGA

實(shí)時(shí)圖像小波無損壓縮系統(tǒng)的FPGA實(shí)現(xiàn)

將Altera 公司的DE2 多媒體開發(fā)平臺(tái)與Terasic 公司的D5M 數(shù)碼相機(jī)開發(fā)套件相結(jié)合，設(shè)計(jì)了一套基于小波無損壓縮的實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)。系統(tǒng)采用便于可編程邏輯器件靈活實(shí)現(xiàn)的二維整數(shù)5 /3 提升小波變換實(shí)現(xiàn)壓縮。為保證圖像的無損壓縮，對(duì)邊界數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)稱周期延拓處理。并針對(duì)實(shí)時(shí)處理過程中的大容量數(shù)據(jù)流的存儲(chǔ)問題，應(yīng)用片外存儲(chǔ)資源保存采集和處理過程中的圖像數(shù)據(jù)，有效地降低了片上存儲(chǔ)資源的消耗。測(cè)試結(jié)果表明: 系統(tǒng)滿足實(shí)時(shí)圖像采集、預(yù)處理及無損壓縮的要求。
關(guān)鍵字：圖像處理無損壓縮 FPGA

基于FPGA的高清圖像處理設(shè)計(jì)

FPGA解決方案可容易地支持超過HDTV要求的數(shù)據(jù)傳輸速率，這意味著一個(gè)器件可以支持所有這些格式，只需要根據(jù)設(shè)備的需要進(jìn)行重新編程就可以了。這可減少企業(yè)的用料清單項(xiàng)目，同時(shí)還排除了ASSP供應(yīng)商可能存在的供貨風(fēng)險(xiǎn)。
關(guān)鍵字：廣播格式圖像處理 FPGA

基于FPGA的嵌入式圖像采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

介紹了以FPGA為核心的邏輯控制模塊的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)可以滿足實(shí)時(shí)性要求，設(shè)計(jì)中采用自頂向下的設(shè)計(jì)方法，根據(jù)不同的功能將整個(gè)系統(tǒng)劃分為若干模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)，并介紹了每個(gè)模塊的功能和實(shí)現(xiàn)方法。在設(shè)計(jì)中采用VHDL語言對(duì)各個(gè)模塊進(jìn)行描述。視頻解碼芯片采用Philips公司的SAA7113H，該芯片通過I2C總線協(xié)議進(jìn)行配置。實(shí)驗(yàn)表明，設(shè)計(jì)可以滿足圖像采集實(shí)時(shí)性的要求。
關(guān)鍵字： I2C總線圖像處理 FPGA

超強(qiáng)寬幅圖像處理系統(tǒng)可以這樣設(shè)計(jì)，圖像存儲(chǔ)、壓縮與回放統(tǒng)統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

本項(xiàng)目主要由兩部分構(gòu)成，包括編碼板和解碼板的開發(fā)與調(diào)試。編碼板主要完成拍攝數(shù)據(jù)的無損存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)壓縮，解碼板主要完成壓縮數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)解碼和PC回放。目前，編碼板與解碼板可協(xié)同工作，完成圖像存儲(chǔ)、壓縮與解壓等基本功能，同時(shí)還能在PC上對(duì)解壓圖像進(jìn)行回放。
關(guān)鍵字：圖像處理數(shù)據(jù)壓縮 FPGA 數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解17——卷積定理及其證明

　　1.4.5 卷積定理及其證明　　卷積定理是傅立葉變換滿足的一個(gè)重要性質(zhì)。卷積定理指出，函數(shù)卷積的傅立葉變換是函數(shù)傅立葉變換的乘積。換言之，一個(gè)域中的卷積對(duì)應(yīng)于另一個(gè)域中的乘積，例如，時(shí)域中的卷積對(duì)應(yīng)于頻域中的乘積?！　?nbsp; 　　這一定理對(duì)拉普拉斯變換、Z變換等各種傅立葉變換的變體同樣成立。需要注意的是，以上寫法只對(duì)特定形式的變換正確，因?yàn)樽儞Q可能由其它方式正規(guī)化，從而使得上面的關(guān)系式中出現(xiàn)其它的常數(shù)因子?！　∠旅嫖覀儊碜C明時(shí)域卷積定理，頻域卷積定理的證明與此
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解16——級(jí)數(shù)的斂散

　　1.1.2 級(jí)數(shù)的斂散　　　　關(guān)于上面這個(gè)級(jí)數(shù)斂散性的討論，在數(shù)學(xué)史上曾經(jīng)是一個(gè)非常有名的問題。大數(shù)學(xué)家萊布尼茲曾經(jīng)在惠更斯的指導(dǎo)下對(duì)級(jí)數(shù)的斂散性進(jìn)行過研究。后來萊布尼茲的學(xué)生伯努利兄弟(雅各·伯努利和約翰·伯努利)從他們老師的某些研究成果出發(fā)，最終證明了調(diào)和級(jí)數(shù)的發(fā)散性，以及幾何級(jí)數(shù)的收斂性。但是幾何級(jí)數(shù)最終收斂到多少這個(gè)問題卻一直困擾著他們。最終，雅各布也不得不帶著幾分絕望的懇求宣告了他的失?。骸叭绻腥四軌虬l(fā)現(xiàn)并告知我們迄今為止尚未解出的難題的答
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解15——數(shù)列的極限

　　數(shù)學(xué)是圖像處理技術(shù)的重要基礎(chǔ)。在與圖像處理有關(guān)的研究和實(shí)踐中無疑需要用到大量的數(shù)學(xué)知識(shí)，這不免令許多基礎(chǔ)薄弱的初學(xué)者望而卻步。本文從浩如煙海的數(shù)學(xué)理論中抽取了部分知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)講解，這些內(nèi)容都是在圖像處理學(xué)習(xí)中最常被提及的部分，或稱其為圖像處理中的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。為了幫助提升讀者的學(xué)習(xí)效果，筆者在給出有關(guān)定理的證明之外，還給出了一些便于理解的例子，并試圖從物理意義或幾何意義的角度對(duì)有關(guān)定理進(jìn)行闡述?！　?.1 極限及其應(yīng)用　　極限的概念是微積分理論賴以建立的基礎(chǔ)。在研究極限的過程中，我們一方面會(huì)證
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解14——曲面積分

　　1.3.7 曲面積分　　　　　　　　關(guān)于這部分內(nèi)容的討論，既闡明了第二類曲面積分的實(shí)際意義，其實(shí)也明確了兩類曲面積分之間的關(guān)聯(lián)。需要說明的是，在后面的介紹中，我們將更多地采用通量這個(gè)提法來替代此前所用的流量。通量是更廣義的說法，如果考慮的向量場(chǎng)是流速場(chǎng)的話，那么通量就是流量，如果考慮的是電場(chǎng)或者磁場(chǎng)的話，那么通量就是電通量或者磁通量。
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解13——內(nèi)積空間

　　2.3.5 內(nèi)積空間　　前面我們已經(jīng)討論過關(guān)于內(nèi)積的話題，此處以公理化的形式給出內(nèi)積的定義?！　?nbsp;
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解12——距離空間

　　2.3.2 距離空間　　盡管在線性空間上我們已經(jīng)可以完成簡(jiǎn)單的線性運(yùn)算，但這仍然不能滿足我們的需求。為了保證數(shù)學(xué)刻畫的精確性，還必須引入距離的概念。本文最初是從極限開始講起的，它是因此微積分的必備要素之一，而極限的概念顯然也是基于距離上無限接近這樣一種角度來描述的?！　?nbsp; 　　　　由此，在距離空間中，可以引入“任意逼近”的概念，即極限概念。一般來說，一個(gè)集合如果能夠在其中確切地引入任意逼近的概念，就稱之為“拓?fù)淇臻g”
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一個(gè)菜鳥的圖像處理入門

　　本來就是入門的那就先說下gdi 跟 bmp 這些東西吧?！　? gdi跟bmp　　vc里的CDC 也就是設(shè)備上下文相當(dāng)于c#里的graphics ,也有l(wèi)ineTo等方法?！　∑鋵?shí)我們?cè)赾#中使用graphics的時(shí)候就已經(jīng)在使用gdi+了我們卻渾然不覺　　那么gdi到底在哪里呢試著在c盤搜索gdiplus或者gdi32名字的文件你應(yīng)該會(huì)找到就像這個(gè) &nb
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解11——線性空間

　　2.3 泛函與抽象空間　　牛頓說：“把簡(jiǎn)單的問題看得復(fù)雜，可以發(fā)現(xiàn)新領(lǐng)域;把復(fù)雜的問題看得簡(jiǎn)單，可以發(fā)現(xiàn)新規(guī)律?！倍鴱臍v史的角度來看，一個(gè)學(xué)科的發(fā)展也亦是如此。隨著學(xué)科的發(fā)展，最開始的一個(gè)主干方向會(huì)不斷衍生出各自相對(duì)獨(dú)立的分支，這也就是所謂“把簡(jiǎn)單的問題看得復(fù)雜”的過程。然而，一旦學(xué)科發(fā)展到一定程度之后，某些分支學(xué)科又開始被抽象綜合起來，這也就是所謂“把復(fù)雜的問題看得簡(jiǎn)單”的過程。例如，在很長(zhǎng)一段時(shí)間里，物理學(xué)家們都把電和磁看成是兩種獨(dú)立的物理現(xiàn)象在研究，當(dāng)學(xué)科研究積累到一定程度時(shí)，麥克斯韋
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解10——理解泛函的概念

　　2.4 從泛函到變分法　　作為數(shù)學(xué)分析的一個(gè)分支，變分法(Calculus of Variations)在物理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)以及信息技術(shù)等諸多領(lǐng)域都有著廣泛而重要的應(yīng)用。變分法是研究依賴于某些未知函數(shù)的積分型泛函極值的普遍方法。換句話說，求泛函極值的方法就稱為是變分法?！　?.4.1 理解泛函的概念　　變分法是現(xiàn)代泛函分析理論的重要組成部分，但變分法卻是先于泛函理論建立的。因此，即使我們不過深地涉及泛函分析之相關(guān)內(nèi)容，亦可展開對(duì)于變分法的學(xué)習(xí)。而在前面介紹的有關(guān)抽象
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解9——索伯列夫空間

　　在泛函分析中，索伯列夫空間并不像巴拿赫空間或者希爾伯特空間那么引入注意。但是在圖像處理中，索伯列夫空間在介紹BV空間(有界變差函數(shù)空間)時(shí)，會(huì)被提到。而BV函數(shù)空間對(duì)于理解TV算法(偏微分方程在圖像處理中的重要內(nèi)容)至關(guān)重要!所以我特別在“圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解”系列文章中留出一個(gè)小節(jié)來對(duì)索伯列夫空間進(jìn)行必要的介紹。　　2.3.7 索伯列夫空間　　由廣義導(dǎo)數(shù)的定義可以看出，這種導(dǎo)數(shù)不是關(guān)于函數(shù)的個(gè)別點(diǎn)處局部性質(zhì)反映，因?yàn)樗峭ㄟ^在整個(gè)區(qū)間上積分的極限來確定的，而積分
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圖像處理介紹

　　圖像處理　　image processing 　　用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。　　基本內(nèi)容圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過采樣和數(shù)字化得到的一個(gè)大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值為一整數(shù)，稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識(shí)別3個(gè)部分。　　圖像壓縮由數(shù)字化得到的一 [ 查看詳細(xì) ]