在當前快速發(fā)展的大數據時代,需要處理的數據越來越多。為了解決一些特定的問題,需要使用專用的高速芯片來處理。因此具有高速并行處理數據特點的FPGA,被應用于很多的高速系統(tǒng)。圖像提取是信息處理的一種重要手段,邊緣檢測是通過圖像中的亮度分量將其中的信息分辨出來,包括像素的連續(xù)性、數據的變化幅度還有圖像中的背景變化。可以通過圖像的相關性、特征矩陣等進行匹配,將匹配后的結果進行輸出。當天氣變化惡劣或者能見度太低時,目標識別的準確率就會受到影響。針對這個問題,本文提出了基于FPGA性能優(yōu)勢的改進邊緣檢測算法設計,并驗證該算法的有效性,提升了目標的識別率及處理數據的能力。所有的算法都是在EP4CE芯片進行編程。本文主要研究以下幾個方面:(1)首先對系統(tǒng)的實現方案以及相關的算法進行了詳細的分析和具體的研究,采用邊緣檢測,字符分割,特征提取以及模版匹配實現圖像信息識別。(2)介紹了常用的邊緣算子和新興的邊緣檢測算法,提出了基于FPGA性能的邊緣檢測改進算法,并經過軟件仿真對比,以及最終硬件實現,結果表明改進算法較原算法效果明顯改善。(3)設計FPGA系統(tǒng)整體架構,實現時鐘模塊、圖像采集模塊、圖像灰度處理... 

【文章來源】：沈陽航空航天大學遼寧省

【文章頁數】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

目標圖像灰度處理結果

圖 2.4 目標定位的具體流程的圖像經過灰度化、濾波和二值化后，便開始對圖像進行邊緣中所介紹的基于 FPGA 性能的邊緣檢測算法對目標定位，并進緣檢測后消除掉目標所在背景中的大塊顏色區(qū)域，提取出目標

(a) 灰度圖 (b) 均值濾波處理后二值化的結果圖 2.3 均值濾波后二值化處理結果3 目標定位目標定位對目標的識別有很大的影響。目前的定位技術有三種。分別是：基于

【參考文獻】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：2932464