基于fpga图像处理系统设计和算法实现

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1、摘要随着计算机技术和微电子技术的不断发展，图像处理技术也正在不断的完善中，尤其是实时的图像处理技术得到了广大学者的研究，为了满足目前实时图像处理的要求，本文主要研究基于FPGA的图像处理算法的实现，主要研究内容如下：1)本论文利用FPGA的硬件并行性实现了一个基于Cholesky矩阵分解的OMP算法的压缩感知重构SOPC系统。为了保证压缩杆感知重构的速度，本系统利用FPGA的硬件并行和流水线结构设计了一个压缩感知重构的IP核，此lP核可以直接挂载到Avalon总线上，方便SOPC系统主机的调用。该IP核实现了观

2、测矩阵和向量的乘法运算，利用FPGA的并行性和流水线结构来加速矩阵与向量的乘法运算，该lP核同时可以随时快速地产生所需要的观测向量，免去了存储观测矩阵所需的存储空间。2)本论文利用FPGA的并行性实现了一个基于Hu矩特征提取和KNN算法的目标检测SOPC系统，为了保证目标检测的实时性，此SOPC系统中结合FPGA的硬件并行和流水线结构设计了两个IP核，一个用于计算图像的中心矩，一个用于KNN分类，本论文主要工作在于目标检测SOPC系统的搭建以及中心矩计算lP核的设计。关键词：压缩感知正交匹配追踪目标检测可编程片

3、上系统现场可编程门阵列AbstractlllWiththecontinuousdevelopmentofcomputertechnologyandmicroelectronicstechnology，imageprocessingtechniquesarealsobeingconstantlyimproved，especiallyreal．timeimageprocessingtechnologyhasbeenstudiedbyamostofscholars·Inordertomeettherequiremen

4、tsofreal．timeimageprocessing，themainstudyofthisthesisistheimplementationofimageprocessingalgorithmsonFPGA．Themaincontentsare：1Inthisthesis，acompressedsensingreconstructionSOPCbasedonCholeskymatrixf．actorizationOMPhasbeenimplemented．FPGAhardwareparallelandpip

5、elinedarchitecturehasbeenusedtodesignacompressedsensingreconstructionIPcoreinordertoensurethespeedleveloftheSOPC．TheIPcorecanbemounteddirectlytotheAvalonbus．whichfacilitatesthehosttoaccess．ThisIPcorecandomultiplicationofthemeasurementmatrixandvectorusingFPGA

6、hardwarelogic．ThisIPcorecanalsogeneratetherequiredmeasurementvectoratanytime，whichCansavethememorytostorethemeasurementmatrix．21Inthisthesis，anobjectdetectionSOPCbasedonthealgorithmofHumomentfeatureextractionandKNNclassificationhasbeenimplemented．Toachieveth

7、ereal．timeofobjectdetection，wehasimplementtwoIPcoresbasedontheparallelismandpipelineofFPGA．Oneisusedtocalculatethecentermomentofimage，theotherISusedtodoKNNclassification．ThemainworkofthisthesisistobuildtheSOPCofobjectdetectionandtodesigntheIPcorethatisusedto

8、calculateHumoments．KeyWords：CompressedSensing，OMP,ObjectDetection，SOPC，FPGA目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一IAbstract⋯⋯．⋯⋯⋯．．．⋯⋯．．⋯⋯．．．⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯．．⋯⋯．．⋯⋯．III第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯