基于FPGA的焊缝图像处理系统设计
这是一篇关于图像处理系统,焊缝图像,FPGA,Verilog语言,卷积窗口的论文, 主要内容为据2020年底数据统计,我国在役管道总里程达16.50×104 km,其中近60%的管道服役时间超过20年,进入管道焊缝失效高发期,直接影响到油气安全运输。传统的焊缝图像处理系统无法在线开展大批量焊缝检测工作,更无法实现毫秒级别的图像处理算法。然而现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)作为主流的视频处理芯片,具有灵活的重构特性和数据并行处理能力,可显著提升焊缝图像处理系统的速度。因此,开展基于FPGA的焊缝图像处理系统研究具有非常重要的理论和实际意义。本文依据焊缝图像处理系统功能需求,选用Intel公司的EP4CE6F17C8 FPGA为核心,并利用OV7670 CMOS图像传感器、HY57V2562GTR SDRAM存储器、ADV7123视频解码芯片和RTL8211千兆以太网PHY芯片,构建了系统的硬件平台,实现焊缝图像数据的高速采集、存储、处理、显示与传输功能。在上述硬件架构的基础之上,本文采用自顶向下的设计思想和Verilog语言,完成了系统的图像采模块、图像存储模块、图像处理模块、VGA实时显示模块和千兆以太网数据传输模块逻辑电路设计。首先设计了基于SCCB(Serial Camera Control Bus)协议的配置电路和DVP(Digital Video Port)时序电路,实现焊缝图像的采集。其次提出了异步FIFO、SDRAM控制器的设计方案,解决了跨时钟域的数据传输问题和FPGA内部资源紧张问题,实现图像数据的实时存取,并将处理后的图像按照设计的VGA时序和以太网协议分别传输到显示器和上位机。随后在焊缝图像处理部分,为克服外存形成卷积窗口耗时问题,提出了一种优化的实现方案;并通过分析焊缝图像的噪声模型和边缘模型,设计了基于流水线的快速中值滤波算法、高斯滤波算法和多方向Sobel+Otsu(大津法)的边缘检测算法。最后在实验室环境下,经Modelsim和MATLAB等验证,所提算法工作在100 MHz的时钟下时,处理一帧分辨率为640×480的焊缝图像需12.25592 ms,速度约为81帧/s。相较于传统的MATLAB处理效果而言,本系统能保证焊缝图像质量的同时,将速度提升了203倍,满足焊缝图像处理的实时性要求。
图像阴影去除技术研究及其在线上教学系统中的应用
这是一篇关于图像阴影去除,深度学习,渐进式模型,线上教学,图像处理系统的论文, 主要内容为近年来信息产业快速发展,使得线上教学的授课方式非常普遍。在带来教学活动的过程中,拍照上传的图像作业常会存在各种阴影。阴影是一种常见的物理现象,它会遮蔽物体信息,增加观察物体细节的难度,也影响线上教学活动中教师评阅图像作业的效率和体验。此外,阴影也会对各类计算机视觉任务造成干扰。因此,研究自然图像中的阴影去除方法具有现实意义。当前对于阴影检测和去除的研究已经得了一定进展。然而,由于阴影具有多样性、复杂性和随机性,这导致相关处理方法都存在一定局限性。早期的阴影去除方法过程繁琐且结果不理想,随着近些年深度学习的发展以及大规模数据集的出现,阴影去除研究取得了实质性进展。尽管如此,现有方法仍存在一些缺陷,例如边界过渡不自然、整体一致性不高、细节缺失等问题。此外,由于带阴影图像数据集收集较为复杂和繁琐,所以对于特定任务的阴影数据集较少。本文重点围绕上述问题展开阴影去除方法的研究和优化工作,提出双阶段渐进式阴影去除方法,并将其应用于开发的线上教学系统中,具体的工作包括:(1)针对图像去阴影后边界区域与整体一致性不高、纹理不一致的问题,本文提出了一种双阶段渐进式阴影去除方法。该方法将阴影去除过程分为初步去除和精细恢复两个阶段,分解各阶段任务并设计了相应的处理子模块。在第一阶段中,采用多重曝光融合网络初步恢复阴影区域特征。在第二阶段中,通过精细恢复网络提取图像全局上下文关系,融合输入细节特征,实现精细恢复,得到最终去除阴影的结果。这种由粗到细的渐进式处理过程有效地实现了对阴影的去除。实验结果表明,在现有数据集上与主流先进的阴影去除方法相比较,本文提出的方法均取得了较为出色的效果。(2)为了解决文档图像阴影去除问题,首先,本文构建了一个带阴影的文档图像三元组数据集DISD(Document Image Shadow Datasets)。其次,通过减少模型规模和优化输入输出策略,以及改进双阶段渐进式阴影去除方法以满足线上教学系统中的实际应用需求。最后,由实验结果表明,经过优化后的模型可以获得质量良好的无阴影文档图像。(3)本文针对来华留学生线上学习完课率和参与率低的问题,分析、设计并开发了面向留学生群体的线上教学系统。该系统基于Spring Cloud架构提供服务,并使用Vue表示层框架开发用户界面。针对线上教学系统中文档图像阴影去除等处理需求,我们构建了一个图像处理子系统,以更好的满足教师和学生在教学或学习过程中所需的功能。经过功能测试和性能测试,验证了该系统的实用性和可操作性。
基于FPGA的焊缝图像处理系统设计
这是一篇关于图像处理系统,焊缝图像,FPGA,Verilog语言,卷积窗口的论文, 主要内容为据2020年底数据统计,我国在役管道总里程达16.50×104 km,其中近60%的管道服役时间超过20年,进入管道焊缝失效高发期,直接影响到油气安全运输。传统的焊缝图像处理系统无法在线开展大批量焊缝检测工作,更无法实现毫秒级别的图像处理算法。然而现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)作为主流的视频处理芯片,具有灵活的重构特性和数据并行处理能力,可显著提升焊缝图像处理系统的速度。因此,开展基于FPGA的焊缝图像处理系统研究具有非常重要的理论和实际意义。本文依据焊缝图像处理系统功能需求,选用Intel公司的EP4CE6F17C8 FPGA为核心,并利用OV7670 CMOS图像传感器、HY57V2562GTR SDRAM存储器、ADV7123视频解码芯片和RTL8211千兆以太网PHY芯片,构建了系统的硬件平台,实现焊缝图像数据的高速采集、存储、处理、显示与传输功能。在上述硬件架构的基础之上,本文采用自顶向下的设计思想和Verilog语言,完成了系统的图像采模块、图像存储模块、图像处理模块、VGA实时显示模块和千兆以太网数据传输模块逻辑电路设计。首先设计了基于SCCB(Serial Camera Control Bus)协议的配置电路和DVP(Digital Video Port)时序电路,实现焊缝图像的采集。其次提出了异步FIFO、SDRAM控制器的设计方案,解决了跨时钟域的数据传输问题和FPGA内部资源紧张问题,实现图像数据的实时存取,并将处理后的图像按照设计的VGA时序和以太网协议分别传输到显示器和上位机。随后在焊缝图像处理部分,为克服外存形成卷积窗口耗时问题,提出了一种优化的实现方案;并通过分析焊缝图像的噪声模型和边缘模型,设计了基于流水线的快速中值滤波算法、高斯滤波算法和多方向Sobel+Otsu(大津法)的边缘检测算法。最后在实验室环境下,经Modelsim和MATLAB等验证,所提算法工作在100 MHz的时钟下时,处理一帧分辨率为640×480的焊缝图像需12.25592 ms,速度约为81帧/s。相较于传统的MATLAB处理效果而言,本系统能保证焊缝图像质量的同时,将速度提升了203倍,满足焊缝图像处理的实时性要求。
双通道图像信息处理系统的设计与实现
这是一篇关于图像处理系统,双通道,DSP,FPGA,VPX的论文, 主要内容为随着图像处理技术在军事和民用等领域的广泛应用,对图像信息处理系统的需求不断增加,对系统的各方面性能也提出了更多的要求。传统的单通道图像处理系统存在着视野范围有限的问题,无法实现大场景的监控,在低光照、复杂环境、目标遮挡等情况下,单视频源也暴露出无法提供更多有效特征信息的问题。针对这些问题本文对采用双通道的图像处理系统进行了研究,完成了双通道图像信息处理系统的设计与实现,本文主要研究工作如下完成了双通道图像信息处理系统的原理图设计及PCB设计。系统在硬件设计时充分考虑可能的图像视频编解码及视频处理算法的要求,提出了主要技术指标;系统采用VPX总线结构,具有高速数据传输能力;采用双通道设计,兼容可见光与红外视频源,解决了验证平台视频源单一的问题;为满足图像处理的实时性要求,系统处理架构采用FPGA+DSP的处理架构,利用两片双口RAM构建视频传输通路,避免了数据传输中的读写冲突问题,提高了数据传输效率;并根据方案设计及指标要求完成了器件选型和电路设计。完成了系统的软件设计及实现。根据视频数据的格式信息及传输要求,完成了视频数据的处理流程的设计,根据系统功能将软件系统划分为I2C、视频采集、视频传输、视频显示、算法处理以及云台控制6个模块;完成了软件设计及程序编写,实现了视频数据的实时显示处理;针对双通道中目标的连续跟踪问题进行了研究,通过提取Harris角点信息建立视野分割线的方法,实现了双通道中目标交接连续跟踪。完成了双通道图像信息处理系统的硬件平台搭建。完成了双通道图像信息处理系统的硬件电路测试及软件功能验证;完成了目标跟踪算法及目标连续跟踪算法的硬件实现,通过云台控制摄像头转动实现了对沙盘上运动目标的实时跟踪。
图像阴影去除技术研究及其在线上教学系统中的应用
这是一篇关于图像阴影去除,深度学习,渐进式模型,线上教学,图像处理系统的论文, 主要内容为近年来信息产业快速发展,使得线上教学的授课方式非常普遍。在带来教学活动的过程中,拍照上传的图像作业常会存在各种阴影。阴影是一种常见的物理现象,它会遮蔽物体信息,增加观察物体细节的难度,也影响线上教学活动中教师评阅图像作业的效率和体验。此外,阴影也会对各类计算机视觉任务造成干扰。因此,研究自然图像中的阴影去除方法具有现实意义。当前对于阴影检测和去除的研究已经得了一定进展。然而,由于阴影具有多样性、复杂性和随机性,这导致相关处理方法都存在一定局限性。早期的阴影去除方法过程繁琐且结果不理想,随着近些年深度学习的发展以及大规模数据集的出现,阴影去除研究取得了实质性进展。尽管如此,现有方法仍存在一些缺陷,例如边界过渡不自然、整体一致性不高、细节缺失等问题。此外,由于带阴影图像数据集收集较为复杂和繁琐,所以对于特定任务的阴影数据集较少。本文重点围绕上述问题展开阴影去除方法的研究和优化工作,提出双阶段渐进式阴影去除方法,并将其应用于开发的线上教学系统中,具体的工作包括:(1)针对图像去阴影后边界区域与整体一致性不高、纹理不一致的问题,本文提出了一种双阶段渐进式阴影去除方法。该方法将阴影去除过程分为初步去除和精细恢复两个阶段,分解各阶段任务并设计了相应的处理子模块。在第一阶段中,采用多重曝光融合网络初步恢复阴影区域特征。在第二阶段中,通过精细恢复网络提取图像全局上下文关系,融合输入细节特征,实现精细恢复,得到最终去除阴影的结果。这种由粗到细的渐进式处理过程有效地实现了对阴影的去除。实验结果表明,在现有数据集上与主流先进的阴影去除方法相比较,本文提出的方法均取得了较为出色的效果。(2)为了解决文档图像阴影去除问题,首先,本文构建了一个带阴影的文档图像三元组数据集DISD(Document Image Shadow Datasets)。其次,通过减少模型规模和优化输入输出策略,以及改进双阶段渐进式阴影去除方法以满足线上教学系统中的实际应用需求。最后,由实验结果表明,经过优化后的模型可以获得质量良好的无阴影文档图像。(3)本文针对来华留学生线上学习完课率和参与率低的问题,分析、设计并开发了面向留学生群体的线上教学系统。该系统基于Spring Cloud架构提供服务,并使用Vue表示层框架开发用户界面。针对线上教学系统中文档图像阴影去除等处理需求,我们构建了一个图像处理子系统,以更好的满足教师和学生在教学或学习过程中所需的功能。经过功能测试和性能测试,验证了该系统的实用性和可操作性。
基于FPGA+DSP的低照度视频图像处理系统关键技术研究
这是一篇关于低照度图像增强,边缘线段检测,FPGA,DSP,图像处理系统的论文, 主要内容为在地下、夜晚、阴天、逆光等非理想而又无法避开的拍摄条件下,由成像设备得到的图像存在亮度低、细节缺失等问题,严重影响视觉感知质量和后续使用。针对以上问题,本文开展了低照度图像增强、关键目标边缘线段检测等算法研究,并基于上述算法设计和实现了一个基于FPGA+DSP的低照度视频图像处理系统。主要研究内容如下:(1)根据系统数据逻辑处理以及计算需求,设计了基于FPGA+DSP的低照度视频图像处理系统的总体方案。其中包括:系统硬件平台整体方案设计、系统关键参数的设计以及系统主要接口模块的设计;(2)针对低照度图像细节缺失、对比度和亮度低等问题,设计了一种基于Retinex理论模型的图像增强算法。该算法通过对图像亮度分量进行高斯低通滤波来估计亮度衰减系数。通过图像信息熵计算高斯滤波参数,有效地避免了图像增强后的亮度过饱和现象。利用全局灰度均值对增强前后的亮度分量进行加权融合在增强图像细节的同时抑制了噪声放大,避免了光晕效应等问题。针对目标定位对于边缘线段检测算法的边缘线段连续性以及无效线段检出率控制的要求。设计了一种基于图像的局部梯度方向一致性和Helmholtz原理的边缘线段检测算法。利用图像的局部梯度方向一致性和最小二乘法提取候选直线。通过利用候选直线上节点间图像的梯度密度并结合Helmholtz原理提取目标的边缘线段。该算法显著地提升了目标边缘线段的连续性,同时有效地控制了无效线段的检出率。之后根据FPGA与DSP的数据处理特点和视频图像数据帧间相关性完成了上述算法在FPGA与DSP上实现的硬件逻辑以及软件程序的设计;(3)利用Modelsim对FPGA关键模块进行了逻辑功能验证。基于Quartus II和CCS6.0对系统进行了板级验证和性能分析。实验结果表明,本文设计的低照度视频图像处理系统各模块功能满足工作要求,而且具有较强的实时性和稳定性。
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