為了改善實時圖像輸出質(zhì)量，研究基于SDI接口的增強顯示系統(tǒng)軟硬件設(shè)計.利用模塊化思想提出一個基于SDI接口輸出的硬件架構(gòu)，以FPGA作為處理核心，通過2片SRAM的雙緩存結(jié)構(gòu)實現(xiàn)圖像的乒乓控制，使
2014-07-28 16:45:28
3741 
DSP+FPGA+AD控制系統(tǒng)，FPGA負(fù)責(zé)AD7606的采集，將電機參數(shù)采集后，傳輸至DSP ，DSP將數(shù)據(jù)進行變換后輸出PWM進而控制電機的轉(zhuǎn)速。DSP采用TI公司的TMS320F28335
2016-07-18 16:59:22
DSP+FPGA架構(gòu)的最大特點是結(jié)構(gòu)靈活、有較強的通用性、適合于模塊化設(shè)計，從而能夠提高算法效率，同時其開發(fā)周期短、系統(tǒng)易于維護和升級，適合于實時視頻圖像處理，電機控制，數(shù)據(jù)采集。單DSP核心的系統(tǒng)
2016-09-24 10:41:18
來說，濾除噪聲、擴展對比度、銳化以及色彩增強等處理能顯著提升視覺效果。這里設(shè)計一個基于FPGA的實時視頻圖像處理系統(tǒng)，包含增強對比度擴展和色飽和度兩種處理方法，相比于DSP和ASIC方案來說，FPGA在性能和靈活性方面具有絕對優(yōu)勢，應(yīng)用FPGA設(shè)計視頻通信系統(tǒng)更普遍。
2019-08-22 08:22:29
申請理由：TMS320C6748是TI公司推出的高速DSP,將其應(yīng)用于微光視頻圖像的實時處理，對于提高系統(tǒng)的實時性和采集具有十分重要的意義，同時也可以講更加復(fù)雜的算法加入其中，對于微光視頻圖像處理
2015-10-09 15:12:31
平臺。此平臺能充分發(fā)揮
DSP的運算速度，實現(xiàn)飛控算法。采用基于
FPGA的雙RAM緩沖機制，能很好地解決異步串行數(shù)據(jù)
實時同步數(shù)據(jù)處理問題，滿足飛控
系統(tǒng)需求?！ ?/div>
2019-06-26 07:29:55
本系統(tǒng)采用基于FPGA與DSP協(xié)同工作進行視頻處理的方案，實現(xiàn)視頻采集、處理到傳輸?shù)恼麄€過程。實時視頻圖像處理中，低層的預(yù)處理算法處理的數(shù)據(jù)量大，對處理速度要求高，但算法相對比較簡單，適合于用
2019-07-01 07:38:06
。FPGA采用Altera 公司的40nm Stratix IV 系列FPGA。通過SRIO協(xié)議，DSP可與FPGA的進行高速通信。由于集成了DSP和FPGA各自優(yōu)點，HPS6678可在高速無線通信、多媒體系統(tǒng)、雷達(dá)及衛(wèi)星系統(tǒng)、醫(yī)療系統(tǒng)、高清圖像處理等多個領(lǐng)域中發(fā)揮重要的作用。
2019-09-24 08:29:12
為解決高速數(shù)字圖像處理系統(tǒng)和實時性相沖突的要求，設(shè)計了以多DSP（數(shù)字信號處理器TMS320C6416）和現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）相結(jié)合的實時圖像處理系統(tǒng)。重點介紹了該系統(tǒng)的硬件資源選擇、基本組
2021-04-28 06:14:48
有限的不足，而且提高了監(jiān)控資源的利用率，降低了監(jiān)控成本?！ ? 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu) 采用DSP+FPGA的硬件結(jié)構(gòu)方案，利用DSP和FPGA控制MAX4312選通所需要的視頻通道，從而達(dá)到在多路視頻通道間進行切換的目的。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如
2012-12-12 17:00:21
會受一定的影響。?本文所提出的基于DSP+FPGA的控制系統(tǒng)方案，利用FPGA的容量大、可編程實現(xiàn)很多功能，結(jié)合DSP具有高速的信息處理能力的特點,使得本控制系統(tǒng)非常簡潔，結(jié)構(gòu)靈活，通用性強,系統(tǒng)也易于維護和擴展。該方案基于軟件無線電的思想，是采用通用平臺的設(shè)計。?
2019-07-29 06:08:47
ASIC不夠靈活的缺點。與其他中小規(guī)模集成電路相比，其優(yōu)點主要在于它有很強的靈活性，即其內(nèi)部的具體邏輯功能可以根據(jù)需要配置，對電路的修改和維護很方便。DSP＋FPGA結(jié)構(gòu)最大的特點是結(jié)構(gòu)靈活，有較強
2019-09-19 08:21:16
的重點是以DSP+FPGA為核心的視頻處理模塊的設(shè)計與實現(xiàn)，可以完成多路視頻的切換選擇輸出控制和視頻縮放顯示的功能，同時具備通信控制等功能。
2019-06-20 06:34:25
FPGA一般用來控制整個系統(tǒng)的時序，本設(shè)計采用集成微處理器的FPGA，同時完成信號模擬和時序控制的功能，改變了以往信號處理DSP+FPGA中FPGA作為協(xié)處理器的模式[1-3]。整個設(shè)計僅需要具有嵌入
2019-07-15 06:48:33
為了實現(xiàn)—是彈武器瞄準(zhǔn)自動化，本文設(shè)計了基于DSP和FPGA的高速高精確度雙通道CCD圖像采集系統(tǒng)，采用QUartuBn在AJtera的FPGA器件CYCLONEII上設(shè)計了CCD驅(qū)動時序電路，采用
2014-11-07 14:54:07
本系統(tǒng)采用基于FPGA與DSP協(xié)同工作進行視頻處理的方案，實現(xiàn)視頻采集、處理到傳輸?shù)恼麄€過程。 實時視頻圖像處理中，低層的預(yù)處理算法處理的數(shù)據(jù)量大，對處理速度要求高，但算法相對比較簡單，適合于
2019-06-28 08:10:26
圖像數(shù)據(jù)處理的工作原理是什么？基于FPGA+DSP的圖像處理系統(tǒng)待如何去設(shè)計？
2021-06-02 06:54:28
本系統(tǒng)采用基于FPGA與DSP協(xié)同工作進行視頻處理的方案，實現(xiàn)視頻采集、處理到傳輸?shù)恼麄€過程。 實時視頻圖像處理中，低層的預(yù)處理算法處理的數(shù)據(jù)量大，對處理速度要求高，但算法相對比較簡單，適合于
2019-06-19 06:12:05
今天給大俠帶來基于FPGA的實時圖像邊緣檢測系統(tǒng)設(shè)計，由于篇幅較長，分三篇。今天帶來第一篇，上篇，話不多說，上貨。
這里也超鏈接了中篇和下篇，方便各位大俠參考學(xué)習(xí)?；?b class="flag-6" style="color: red">FPGA的實時圖像邊緣檢測系統(tǒng)
2023-06-21 18:47:51
如何去實現(xiàn)對DSP系統(tǒng)的實時通信控制？
2021-06-04 07:00:33
在雷達(dá)信號處理、數(shù)字圖像處理等領(lǐng)域中，信號處理的實時性至關(guān)重要。由于FPGA芯片在大數(shù)據(jù)量的底層算法處理上的優(yōu)勢及DSP芯片在復(fù)雜算法處理上的優(yōu)勢，DSP+FPGA的實時信號處理系統(tǒng)的應(yīng)用越來越廣泛。那么，我們該怎么利用FPGA與ADSP TS201設(shè)計總線接口呢？
2019-08-09 06:56:11
隨著紅外探測技術(shù)迅猛的發(fā)展，當(dāng)今紅外實時圖像處理系統(tǒng)所要處理的數(shù)據(jù)量越來越大，速度要求也越來越快，利用目前主流的單DSP+ FPGA硬件架構(gòu)進行較為復(fù)雜的圖像處理算法運算時，有時就顯得有些捉襟見肘了
2019-11-08 06:31:26
大多選用這種算法。硬件實現(xiàn)上，最初是采用單片DSP芯片實現(xiàn)，其原理為：圖像數(shù)據(jù)實時的傳輸給DSP，DSP接收完1塊數(shù)據(jù)后，再對整塊數(shù)據(jù)進行增強處理，這樣勢必會造成時間的延遲，不能滿足精確制導(dǎo)武器系統(tǒng)實時性的要求。后來硬件結(jié)構(gòu)發(fā)展為采取DSP，FPGA芯片相結(jié)合的方式。
2019-08-16 07:10:22
隨著紅外探測技術(shù)迅猛的發(fā)展，當(dāng)今紅外實時圖像處理系統(tǒng)所要處理的數(shù)據(jù)量越來越大，速度要求也越來越快，利用目前主流的單DSP+ FPGA硬件架構(gòu)進行較為復(fù)雜的圖像處理算法運算時，有時就顯得有些捉襟見肘了
2019-08-23 08:29:27
FPGA是如何實現(xiàn)圖像的邊緣檢測的？怎樣去設(shè)計一種基于FPGA的實時圖像邊緣檢測系統(tǒng)？
2021-10-19 10:10:23
。而傳統(tǒng)的視頻增強技術(shù)，例如直方圖均衡化在視頻序列的實時處理中效果并理想 。針對以上問題，提出一種交通監(jiān)控系統(tǒng)，利用無線通信傳輸視頻信息，并在服務(wù)器端采用改進單尺度 Retinex 算法獲得去霧后
2022-09-15 17:52:16
今天給大俠帶來基于FPGA的實時圖像邊緣檢測系統(tǒng)設(shè)計，由于篇幅較長，分三篇。今天帶來第二篇，中篇，話不多說，上貨。導(dǎo)讀隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，FPGA在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上為數(shù)字圖像處理帶來了新的契機。圖像中
2021-07-28 06:06:26
有朋友用DSP做出過圖像去霧嗎？最近在做這個遇到一些問題。有做過的朋友可以聯(lián)系我，能給我助攻的我可以支付一定的費用~
2017-05-08 20:08:04
請教電力電子方向里dsp+FPGA架構(gòu)的案例
2018-12-10 18:32:58
本文設(shè)計了一種基于DSP+FPGA的實時視頻采集系統(tǒng)。
2021-06-07 06:39:43
摘要：為了改善實時圖像輸出質(zhì)量，研究基于SDI接口的增強顯示系統(tǒng)軟硬件設(shè)計。利用模塊化思想提出一個基于SDI接口輸出的硬件架構(gòu)，以FPGA作為處理核心，通過2片SRAM的雙緩存結(jié)構(gòu)實現(xiàn)圖像的乒乓控制
2019-06-21 05:00:07
基于FPGA的小型微光視頻圖像增強處理系統(tǒng)Mini Low-level-light Video Image Enhancement Processing System Based on FPGA
摘要:為微光視頻圖像的實時增強設(shè)計了一套可應(yīng)用于空間狹小環(huán)境中
2009-01-11 12:11:18
34 為了實現(xiàn)夜間圖像的實時增強，本文設(shè)計了基于DSP 的夜間圖像實時增強系統(tǒng)，然后對Ardely 提出的DADPEQU 夜間圖像增強方法進行了改進，提出了基于有效黑暗連通集的增強算法，取得
2009-07-07 13:07:2314 簡要分析了DSP＋FPGA系統(tǒng)的特點和優(yōu)越性，并且結(jié)合一個實時信號處理板的開發(fā)，提出在此類系統(tǒng)中，FPGA設(shè)計的幾個關(guān)鍵問題，并且給出了詳實的分析和解決方案。
2009-09-02 17:44:4424 為了在梳棉機上實現(xiàn)在線檢測監(jiān)控棉網(wǎng)中的棉結(jié)雜質(zhì),提出了一種基于DSP+FPGA架構(gòu)的硬件圖像處理在線檢測裝置,取代傳統(tǒng)的PC-Base檢測模式;采用符合梳棉機機械結(jié)構(gòu)的光源設(shè)計和控制
2010-02-24 14:06:0518
提高顯示器的視覺效果，提出增強比度擴展和色飽和度兩種算法，來對彩色圖像進行增強處理，為滿足視頻信號的實時性要求，應(yīng)用FPGA構(gòu)造高速圖像處理系統(tǒng)。實驗結(jié)
2010-07-10 15:23:0749 為了在梳棉機上實現(xiàn)在線檢測監(jiān)控棉網(wǎng)中的棉結(jié)雜質(zhì),提出了一種基于DSP+FPGA架構(gòu)的硬件圖像處理在線檢測裝置,取代傳統(tǒng)的PC-Base檢測模式;采用符合梳棉機機械結(jié)構(gòu)的光源設(shè)計和控制
2010-07-17 17:25:0911 摘? 要： 本文在分析WCDMA系統(tǒng)基帶處理方案的基礎(chǔ)上，結(jié)合DSP和FPGA性能的比較，提出了一種在性能、靈活性和性價比上都比較理想的DSP+FPGA基帶發(fā)送的實現(xiàn)方案。 引言 隨
2006-03-11 13:29:421016 
基于DSP的實時圖像處理系統(tǒng)
引言
本文設(shè)計了基于TMS320C6000系列DSP的MPEG-4編碼器。將攝像頭獲取的圖像以MPEG-4標(biāo)準(zhǔn)進行實時壓縮并通過VGA實時顯示，
2009-11-23 17:26:405344 
基于雙DSP的實時圖像處理系統(tǒng)
介紹了基于雙DSP的實時圖像處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過兩片TMS320C6201作為系統(tǒng)計算中心,通過可重構(gòu)成的FPGA計算系統(tǒng)獲得系
2009-12-08 14:25:351215 
基于DSP+FPGA的實時視頻采集系統(tǒng)設(shè)計
0 引言
圖像是自然生物或人造物理的觀測系統(tǒng)對世界的記錄，是以物理為載體，以介質(zhì)來記錄信息的
2009-12-16 10:20:55767 
一種基于DSP+FPGA的控制系統(tǒng)方案設(shè)計
一、前言 ?
本文提到的控制系統(tǒng)控制通信設(shè)備的正常工作，是整個通信設(shè)備的重要組成部分。該控制系統(tǒng)要實現(xiàn)的功能
2009-12-22 17:44:411134 
基于DSP+FPGA+ASIC的實時圖像處理系統(tǒng)
1.引言
隨著紅外焦平面陣列技術(shù)的快速發(fā)展，紅外成像系統(tǒng)實現(xiàn)了高幀頻、高分辨率、高可靠性及微型化，在目標(biāo)跟蹤
2010-01-13 10:39:491356 
目前的衛(wèi)星遙感圖像壓縮系統(tǒng)硬件方案大多基于高性能可編程邏輯器件FPGA[2-4]。但這種方案整系統(tǒng)成本居高不下，且FPGA存在單粒子翻轉(zhuǎn)效應(yīng)。因此，筆者提出一種多DSP+FPGA的
2010-11-27 10:35:051909 
摘要：本文在分析TD-SCDMA系統(tǒng)基帶處理方案的基礎(chǔ)上，提出了一種在性能、靈活性和性價比方面都比較理想的DSP+FPGA基帶發(fā)送的實現(xiàn)方案。 關(guān)鍵詞：TD-SCDMA；基帶處理；DSP；FPGA
2011-03-02 01:38:4160 DSP+FPGA混用設(shè)計 為了提高算法效率，實時處理圖像信息，本處理系統(tǒng)是基于DSP+FPGA混用結(jié)構(gòu)設(shè)計的。本系統(tǒng)要求DSP可以滿足算法控制結(jié)構(gòu)復(fù)雜、運算速度高、尋址靈活、通信能力強大的
2011-09-08 11:55:372171 
針對目前國內(nèi)外大多數(shù)紅外圖像自動跟蹤系統(tǒng)采用DSP＋FPGA 結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)存在設(shè)計電路復(fù)雜、成本高、實時性較差等缺點，開發(fā)出在單片現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）中實現(xiàn)以NiosⅡ軟核處理器
2011-09-13 17:29:5477 針對兩軸電視經(jīng)緯儀動基座跟蹤目標(biāo)時，視軸無法隔離載體擾動造成圖像旋轉(zhuǎn)現(xiàn)象，提出一種基于數(shù)學(xué)平臺的電子消旋方法，采用捷聯(lián)式慣導(dǎo)+DSP+FPGA的硬件系統(tǒng)通過反向旋轉(zhuǎn)和雙線性插
2011-09-14 16:27:2338 在雷達(dá)信號處理、數(shù)字圖像處理等領(lǐng)域中，信號處理的實時性至關(guān)重要。由于FPGA芯片在大數(shù)據(jù)量的底層算法處理上的優(yōu)勢及DSP芯片在復(fù)雜算法處理上的優(yōu)勢，DSP+FPGA的實時信號處理系統(tǒng)
2012-07-05 15:01:408211 
為了提高算法效率，實時處理圖像信息，本處理系統(tǒng)是基于DSP+FPGA混用結(jié)構(gòu)設(shè)計的。業(yè)務(wù)板以FPGA為處理核心，實現(xiàn)數(shù)字視頻信號的實時圖像處理，DSP實現(xiàn)了部分的圖像處理算法和FPGA的控
2012-10-16 11:02:474090 
基于DSP和FPGA技術(shù)的細(xì)胞圖像采集系統(tǒng)設(shè)計
2016-08-26 12:57:5216 基于FPGADSP的實時圖像消旋系統(tǒng)，下來看看
2016-08-26 12:58:194 基于FPGA的JPEG實時圖像編解碼系統(tǒng)
2016-08-29 16:05:0116 基于FPGA的微光視頻圖像增強系統(tǒng)，下來看看
2016-08-29 23:23:5515 實時圖像增強算法改進及FPGA實現(xiàn)，下來看看
2016-09-17 07:28:2415 基于FPGA＋DSP實時圖像采集處理系統(tǒng)設(shè)計
2017-01-03 11:41:359 基于小波降噪度量的圖像去霧研究_黃鳳
2017-01-07 19:00:390 基于DSP的圖像去霧算法優(yōu)化方法_楊夢雯
2017-03-19 19:07:173 基于圖像增強方法，本文提出了一種使用亮度映射的圖像去霧快速算法。此算法通過調(diào)整室外多霧場景圖像的對比度，提高了霧中物體的辨識度。算法的復(fù)雜度低、處理延遲小，實時性高，利于FPGA的實現(xiàn)。實現(xiàn)時不需外存儲器，延時為ns級，并提供了強度調(diào)節(jié)接口，以適應(yīng)較廣的應(yīng)用環(huán)境。
2017-10-11 18:39:389 基于FPGA和DSP的高速圖像處理系統(tǒng)
2017-10-19 13:43:3120 基于DSP和FPGA的模塊化實時圖像處理系統(tǒng)設(shè)計
2017-10-23 14:09:429 的單一DSP的架構(gòu)已經(jīng)不能完全滿足人們的需求。 1、DSP/MCU融合或者DSP+FPGA架構(gòu) 針對這一問題，現(xiàn)在比較流行的解決方案為：DSP/MCU融合或者DSP+FPGA架構(gòu)。 1.1 DSP特點 DSP一般采用哈佛架構(gòu)，超長指令字架構(gòu)等，數(shù)據(jù)存取和指令分開，內(nèi)部運
2017-10-25 16:26:070 針對信號處理數(shù)據(jù)量大、實時性要求高的特點，從實際應(yīng)用出發(fā)，設(shè)計了以雙DSP+FPGA為核心的并行信號處理模塊。為了滿足不同的信號處理任務(wù)需求，FPGA可以靈活地選擇與不同的DSP組成不同的信號處理
2017-11-17 06:11:403060 
本文提出了一種使用亮度映射的圖像去霧快速算法。此算法通過調(diào)整室外多霧場景圖像的對比度，提高了霧中物體的辨識度。算法的復(fù)雜度低、處理延遲小，實時性高，利于FPGA的實現(xiàn)。實現(xiàn)時不需外存儲器，延時為ns級，并提供了強度調(diào)節(jié)接口，以適應(yīng)較廣的應(yīng)用環(huán)境。
2017-11-17 10:45:075906 
為解決高速數(shù)字圖像處理系統(tǒng)和實時性相沖突的要求，設(shè)計了以多DSP（數(shù)字信號處理器TMS320C6416）和現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）相結(jié)合的實時圖像處理系統(tǒng)。重點介紹了該系統(tǒng)的硬件資源選擇、基本組
2017-11-18 12:34:024703 
，改進對大氣光和透射率的估計方法，進而對非天空區(qū)域采用改進的暗通道先驗算法去霧；最后，利用基于成本函數(shù)的對比度增強去霧算法處理天空區(qū)域。實驗結(jié)果表明，去霧后圖像在方差、平均梯度、信息熵等指標(biāo)上相對于暗通道先驗
2017-11-24 16:28:354 本文主要介紹了一種基于DSP＋FPGA視頻圖像采集處理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，DSP-BF561作為主處理器，負(fù)責(zé)整個算法的調(diào)度和數(shù)據(jù)流的控制，完成圖像數(shù)據(jù)的采集與顯示及核心算法的實現(xiàn)，FPGA作為DSP的協(xié)處理器，依托其高度的并行處理能力，完成圖像預(yù)處理中大量的累乘加運算。實驗證明系統(tǒng)達(dá)到了實時性要求。
2017-12-25 10:39:475649 
基于圖像復(fù)原的去霧算法中參數(shù)的估計容易造成去霧圖像場景信息的丟失，對此，提出一種圖像去霧新算法。在暗通道先驗的基礎(chǔ)上，通過對大氣散射模型的分析，總結(jié)出霧氣分布對暗通道圖像的影V向，并依此對外景圖像
2018-01-05 15:53:562 傳統(tǒng)Retinex算法中對圖像R、G、B 3個通道分別進行處理，容易造成顏色失真，而且在硬件實現(xiàn)中計算量非常大，難以滿足系統(tǒng)的實時性要求。因此，本文采用基于HSV顏色空間的Retinex算法
2018-04-26 08:51:286161 
由于現(xiàn)場實時測量的需要，機器視覺技術(shù)越來越多地借助硬件來完成，如DSP芯片、專用圖像信號處理卡等。但是，DSP做圖像處理也面臨著由于數(shù)據(jù)存儲與處理量大，導(dǎo)致處理速度較慢，系統(tǒng)實時性較差的問題。本文將
2018-10-23 17:34:4418 實時視頻信號處理的實時性和跟蹤算法的復(fù)雜性是一對矛盾，為此采用DSP＋FPGA 的架構(gòu)設(shè)計，同時滿足實時性和復(fù)雜性的要求，提高了系統(tǒng)的整體性能。DSP 作為主處理器，利用其高速的運算能力，快速有效地
2018-12-18 19:27:4615 在霧、霾等惡劣天氣條件下，由于空氣中渾濁介質(zhì)對大氣光的吸收、反射等作用，獲取到的圖像出現(xiàn)霧化現(xiàn)象，對視覺應(yīng)用系統(tǒng)產(chǎn)生嚴(yán)重影響。針對圖像去霧問題，許多研究者提出了多種解決方法。
2018-12-19 16:46:537 與FPGA結(jié)合在一起，組成DSP+FPGA架構(gòu)，實現(xiàn)了需求獨特、靈活、功能強大的DSP+FPGA高速數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)。
2020-02-12 13:42:304542 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是基于直方圖優(yōu)化的圖像去霧技術(shù) 包含局部直方圖和retienx算法，以包含gui免費下載。
2020-06-12 08:00:009 本文是收錄于CVPR2020的工作，我是被雙目圖像去霧的題目所吸引的，其實整個工作的創(chuàng)新性不高，但是可以從中學(xué)到數(shù)據(jù)集的制作，圖像去霧...
2020-12-10 15:19:421224 為了改善紅外圖像的成像質(zhì)量，根據(jù)紅外圖像的特點，提出了一種改進的拉普拉斯銳化算法——受限拉普拉斯銳化算法，并采用DSP+FPGA的架構(gòu)進行實時處理。對普通拉氏銳化算法和受限拉氏銳化算法的處理效果進行比較。受限拉氏銳化算法有效地控制了圖像的噪聲，使處理后的圖像邊緣更加清晰，又保護了圖像的細(xì)節(jié)。
2021-01-25 16:04:006 針對兩軸電視經(jīng)緯儀動基座跟蹤目標(biāo)時，視軸無法隔離載體擾動造成圖像旋轉(zhuǎn)現(xiàn)象，提出一種基于數(shù)學(xué)平臺的電子消旋方法，采用捷聯(lián)式慣導(dǎo)+DSP+FPGA的硬件系統(tǒng)通過反向旋轉(zhuǎn)和雙線性插值對圖像進行消旋和填充
2021-02-01 16:11:033 FPGA，通過并行處理結(jié)構(gòu)及流水線技術(shù)，可實時處理每秒50幀780×582×12bits的可見光圖像。在處理視頻的過程中，由前一幀圖像的直方圖信息，來增強后一幀圖像。理論分析和實驗結(jié)果均表明，該算法克服了直方圖均衡及平臺直方圖均衡增強
2021-02-03 15:21:0010 ，使用～tera的Quartus II軟件，完成了其中的核心模塊——F盯算法的硬件實現(xiàn)，提高了處理速度；并運用DSP處理器，設(shè)計了一個基于FPGA的實時數(shù)字圖像處理系統(tǒng)．文中給出了系統(tǒng)的硬件電路和軟件算法模塊．仿真和調(diào)試結(jié)果表明：用FPGA與高速數(shù)字信
2021-02-05 15:54:00142 以FPGA為系統(tǒng)核心，為微光視頻圖像的實時增強設(shè)計了一套可應(yīng)用于空間狹小環(huán)境中的小型化處理系統(tǒng)。利用Ahera公司提供的IP Core，通過12C總線初始化編解碼芯片，簡化了系統(tǒng)設(shè)計，使系統(tǒng)運行更加可靠。應(yīng)用在微光視頻圖像系統(tǒng)中，使圖像增強效果更加明顯。
2021-03-18 16:39:4914 針對現(xiàn)有圖像去霧算法嚴(yán)重依賴中間量準(zhǔn)確估計的問題，提出了一種基于 Wasserstein生成對抗網(wǎng)絡(luò)（wGAN）的端到端圖像去霧模型。首先，使用全卷積密集塊網(wǎng)絡(luò)（FC- Dense Net充分學(xué)習(xí)
2021-04-12 15:03:3320 利用暗通道先驗去霧算法處理包含大塊亮白區(qū)域的圖像時，存在圖像失真的問題。為此，提出一種改進的的單幅圖像去霧算法。利用基于圖像子塊平均灰度值和標(biāo)準(zhǔn)差的四叉樹分解方法得到大氣光估值，通過圖像暗通道直方圖
2021-05-25 16:31:323 在圖像去霧過程中，對大氣光透射率估計不準(zhǔn)確，會降低去霧圖像場景亮度，并導(dǎo)致天空區(qū)域出現(xiàn)光暈現(xiàn)象。為此，提出一種基于分塊優(yōu)化透射率與自適應(yīng)優(yōu)化場景亮度的圖像去霧算法。根據(jù)圖像有霧程度評判標(biāo)準(zhǔn)對透射率
2021-06-09 11:06:0515 霧霾環(huán)境下視頻圖像透霧系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
2021-06-16 10:14:3215 算法得以實現(xiàn)。 本篇闡述了基于FPGA設(shè)計一個能夠實時采集、實時處理并實時顯示的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計思想和流程，分析了攝像頭接口的時序；闡述了圖像信息的捕獲原理；詳細(xì)介紹了圖像邊緣檢測部分各模塊的功能；重點介紹了具有去噪
2021-06-30 09:49:013183 本文詳細(xì)描述了FPGA實現(xiàn)圖像去霧的實現(xiàn)設(shè)計方案，采用暗通道先驗算法實現(xiàn)，并利用verilog并行執(zhí)行的特點對算法進行了加速；
2023-06-05 17:01:451554 
，系統(tǒng)實時性較差的問題。本文將FPGA的IP核內(nèi)置緩存模塊和乒乓讀寫結(jié)構(gòu)相結(jié)合，實現(xiàn)了圖像數(shù)據(jù)的緩存與提取，節(jié)省了存儲芯片所占用的片上空間，并且利用圖像預(yù)處理重復(fù)率高，但算法相對簡單的特點和FPGA數(shù)據(jù)并行處理，結(jié)合流水線的結(jié)構(gòu)，大大
2023-06-15 15:20:022924 
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