2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計算機視覺理論與技術的發(fā)展,雙目視覺逐漸成為計算機視覺領域中一個重要的組成部分,許多高校和研究所在該領域做了大量研究工作,取得了可觀的技術成果。雙目視覺技術在航空航天、移動機器人、工業(yè)檢測、智能交通等領域中有著廣闊的應用前景。隨著雙目視覺應用復雜程度的提高,基于傳統嵌入式設備開發(fā)的雙目視覺系統性能逐漸難以滿足實際需要。
  在傳統的雙目視覺系統的圖像預處理階段,利用軟件控制通用CPU進行圖像預處理工作代價較大。為了提升圖像預處

2、理階段的效率,可以通過改進算法或者使用更為高效的硬件平臺來滿足要求。本文從硬件平臺的改進入手,使用FPGA對圖像的預處理階段進行并行化設計,減少預處理階段的執(zhí)行時間,從而提升嵌入式雙目視覺系統的整體效率。
  系統選則使用Xilinx提供的FPGA+ARM結構的ZYNQ系列芯片。在ISE集成開發(fā)環(huán)境中用Verilog HDL完成硬件上的開發(fā),使用C語言完成ARM上程序的開發(fā)。利用芯片中FPGA部分優(yōu)化耗時的預處理算法,利用ARM完

3、成系統的整體控制。本文主要工作:
  根據ZYNQ芯片的特點,利用軟硬件協同設計的方法對軟、硬件功能進行劃分。使用ARM控制整個系統運行,將預處理階段耗時的部分用FPGA進行優(yōu)化設計,從而使圖像數據能夠在系統中較為高效的轉移、存儲、運算等。
  針對雙目視覺應用中常用的預處理算法,結合FPGA的特點進行優(yōu)化設計,實現中值濾波、基于排序的圖像增強、高斯濾波、拉普拉斯銳化、Sobel算子梯度檢測這些圖像預處理算法,以獲取比純軟件

4、方式實現更好的執(zhí)行效率。
  將芯片中的FPGA與ARM部分相結合,利用FPGA加速Harris角點檢測中的梯度計算以及高斯濾波這兩個階段,使用ARM完成角點響應值計算以及角點選取工作。通過軟硬件相結合方式設計實現的Harris角點檢測,在保證算法執(zhí)行效率的基礎上又有較好的靈活性。
  本文對于使用軟硬件協同設計方法,通過FPGA加速圖像預處理的過程做了有益嘗試,為雙目視覺系統的圖像特征匹配、目標物體距離計算做了鋪墊。同時,

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