【摘要】：圖像特征提取是數(shù)字圖像處理技術(shù)高層次應(yīng)用的前提和基礎(chǔ),快速、準(zhǔn)確提取圖像特征是圖像分割、圖像匹配以及機(jī)器視覺(jué)等應(yīng)用的關(guān)鍵�，F(xiàn)有的嵌入式圖像處理系統(tǒng)大多采用軟件的方式實(shí)現(xiàn)圖像特征提取相關(guān)算法,由于特征提取算法需要對(duì)圖像的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行操作,計(jì)算量巨大,導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的性能和處理速度普遍不理想。而采用分散的多處理器架構(gòu),又會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的難度增大,系統(tǒng)穩(wěn)定性降低等問(wèn)題。針對(duì)以上問(wèn)題,本文提出了一種基于Zynq的嵌入式圖像特征提取系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該系統(tǒng)采用軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的方法,實(shí)現(xiàn)了特征提取IP核設(shè)計(jì)、硬件平臺(tái)構(gòu)建、嵌入式Linux系統(tǒng)移植以及應(yīng)用程序設(shè)計(jì)。Zynq采用ARM+FPGA的體系結(jié)構(gòu),將計(jì)算量巨大的圖像特征提取算法卸載到FPGA中實(shí)現(xiàn),利用其并行運(yùn)算的特點(diǎn)提升系統(tǒng)處理速度和性能;同時(shí)結(jié)合ARM處理器,增加系統(tǒng)的靈活性。本文主要內(nèi)容包括以下四個(gè)方面:(1)對(duì)比分析經(jīng)典角點(diǎn)檢測(cè)和邊緣檢測(cè)算法,從檢測(cè)精度和算法復(fù)雜度上選取用于本文系統(tǒng)中角點(diǎn)檢測(cè)和邊緣檢測(cè)的算法,針對(duì)傳統(tǒng)Sobel算子所提取邊緣較粗的問(wèn)題,采用非極大值抑制算法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),獲取更加細(xì)化的邊緣;(2)總結(jié)Zynq平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)與開(kāi)發(fā)流程,采用高層次綜合工具Vivado HLS設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)FAST角點(diǎn)檢測(cè)和Sobel邊緣檢測(cè)IP核;(3)采用自定義外設(shè)的方法,以IP核為基礎(chǔ)構(gòu)建集圖像采集、圖像特征提取硬件加速、HDMI顯示為一體的嵌入式圖像特征提取硬件平臺(tái);(4)在自定義硬件平臺(tái)上移植嵌入式Linux操作系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)應(yīng)用層軟件設(shè)計(jì),主要包括圖像采集、圖像特征提取和顯示三部分。最后,對(duì)本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)在ZedBoard開(kāi)發(fā)板上進(jìn)行了軟硬件聯(lián)合測(cè)試,實(shí)現(xiàn)了預(yù)期的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)在角點(diǎn)提取和邊緣檢測(cè)上具有較好的效果,且實(shí)時(shí)性較高。在考慮傳輸延遲的情況下,對(duì)于大小為640×480的圖像,FAST角點(diǎn)檢測(cè)模塊處理耗時(shí)13.06ms,Sobel邊緣檢測(cè)模塊處理耗時(shí)11.68ms,相比ARM中軟件實(shí)現(xiàn)相應(yīng)圖像特征提取算法,在處理速度上快了 3倍,起到了硬件加速的效果。本系統(tǒng)能夠?yàn)閳D像處理高層應(yīng)用提供一個(gè)相對(duì)理想的平臺(tái),具有一定的工程實(shí)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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1 王阿妮;馬彩文;晁長(zhǎng)征;劉爽;;基于邊緣相關(guān)的紅外與可見(jiàn)光圖像配準(zhǔn)方法[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2009年10期

2 尚春紅;趙明昌;;復(fù)雜背景圖像中軍用靶子識(shí)別算法研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2008年05期

3 鐘寶江,廖文和;基于精化曲線累加弦長(zhǎng)的角點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2004年07期

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本文編號(hào)：2573207