文档详情

基于FPGA的高速图像采集与处理的开题报告.docx

发布:2023-07-21约2.54千字共4页下载文档
文本预览下载声明
基于FPGA的高速图像采集与处理的开题报告 一、选题背景 随着科技的不断发展,数字图像处理技术得到了广泛应用。在医学、工业、农业、矿业、交通等领域,数字图像处理技术都发挥着越来越重要的作用。同时,采集和处理高速图像的需求也越来越迫切。 图像采集和处理是数字图像处理的基础,其中,图像采集是获得数字图像的过程,而图像处理是对数字图像进行处理和分析的过程。如何快速高效地实现图像采集和处理是数字图像处理技术的一个重要研究方向。 传统的图像采集和处理系统通常是基于CPU实现的,但是由于CPU的计算速度相对较低,难以满足高速图像处理的需求。而使用FPGA实现图像采集和处理可以大幅提升处理速度,同时也具有可编程性强、灵活性高等优势,在高速图像处理领域应用广泛。 二、研究目的和意义 本研究旨在基于FPGA实现高速图像采集和处理,具体目的如下: 1.设计并实现一种高速图像采集和处理平台,实现图像采集、增强、分割等预处理操作,以及图像识别、目标跟踪、特征提取等高级处理操作。 2.探究并优化FPGA在图像处理中的应用方法,提高图像处理的计算速度和稳定性。 3.进一步推进数字图像处理技术的发展,为工业、医学等领域的数字化转型提供技术支持。 三、研究内容和方法 本研究的主要内容包括以下方面: 1.硬件设计:设计FPGA芯片的硬件电路,包括图像采集模块、DMA模块、图像预处理模块、图像处理模块等。 2.软件设计:设计FPGA芯片的软件程序,实现FPGA芯片与计算机的通信和数据交互,同时也包括图像采集、预处理和处理的软件算法实现。 3.图像采集和预处理:实现高速图像采集和预处理操作,包括图像去噪、增强、分割等。 4.图像处理:实现高速图像识别、目标跟踪、特征提取等高级处理操作。 本研究将采用以下方法来实现上述目标: 1.文献调研:调研当前FPGA在图像处理领域的应用研究现状,了解已有的技术成果和发展趋势,为本研究提供实践指导。 2.硬件仿真:使用Vivado软件进行FPGA芯片的硬件设计和仿真,评估设计方案的可行性和准确性。 3.软件仿真:使用Verilog HDL语言进行FPGA芯片的软件设计和仿真,模拟FPGA芯片与计算机的通信和数据交互。 4.实验验证:搭建基于FPGA的高速图像采集和处理平台,对图像采集、预处理和处理等操作进行实验验证。 四、预期目标和成果 本研究预期能够实现基于FPGA的高速图像采集和处理,并取得以下成果: 1.设计并实现一种高速图像采集和处理平台,实现图像采集、增强、分割等预处理操作,以及图像识别、目标跟踪、特征提取等高级处理操作。 2.探究并优化FPGA在图像处理中的应用方法,实现将图像处理速度提升至各类高速图像处理步骤的实时处理要求。 3.论述FPGA在高速图像采集和处理中的优势和应用价值,为后续相关研究提供参考。 五、进度安排 研究计划总共分三个阶段,具体进度如下: 第一阶段:文献调研和技术准备 时间:2022年3月至2022年5月 内容:调研FPGA在图像处理领域的应用研究现状,熟悉FPGA技术和相关工具的使用。 第二阶段:设计与实现 时间:2022年6月至2022年10月 内容:设计FPGA芯片的硬件电路和软件程序,并进行硬件和软件仿真验证。 第三阶段:实验与总结 时间:2022年11月至2023年1月 内容:搭建高速图像采集和处理平台,进行实验验证,并撰写论文总结。 六、参考文献 1. Chen, B., Cui, Y., Li, H., Li, Z., Tan, Y., Li, C. (2016, August). An FPGA-based real-time image processing system for visual prostheses. In 2016 39th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP) (pp. 406-410). IEEE. 2. Yaeli, A., Herbon, A. (2017, November). FPGA-based architecture for real-time image segmentation. In 2017 27th International Conference on Field Programmable Logic and Applications (FPL) (pp. 1-8). IEEE. 3. Li, S., Li, Z., Li, Y., Li, H. (2017, December). An FPGA-Based Real-Time Object Detection System for Intelligent Tra
显示全部
相似文档