基于FPGA的手势图像处理

论文摘要

随着微电子技术的高速发展,实时图像处理在多媒体、图像通信等领域有着越来越广泛的应用。FPGA就是硬件处理实时图像数据的理想选择,基于FPGA的图像处理专用芯片的研究将成为信息产业的新热点。论文以FPGA为平台,使用VHDL硬件描述语言设计并实现了中值滤波、顺序滤波、数学形态学、边缘检测等图像处理算法。在设计过程中,通过改进算法和优化结构,在合理地利用硬件资源的条件下,有效地挖掘出算法内在的并行性,采用流水线结构优化算法,提高了顶层滤波模块的处理速度。在中值滤波器的硬件设计中,采用一种快速中值滤波算法,该算法大大节省了硬件资源,处理速度也很快,并设计了选择端对多种滑动窗口进行选择,以适应不同的要求。在数学形态学算法的硬件实现中,论文采用的最大值滤波和最小值滤波算法,大大减少了硬件资源的占用率,适应了流水线设计的要求,提高了图像处理速度。整个设计及各个模块都在Altera公司的开发环境QuartusⅡ软件上进行了逻辑综合以及仿真。综合和仿真的结果表明,使用FPGA硬件处理图像数据不仅能够获得很好的处理效果,达到较高的工作频率,处理速度也远远高于软件法处理图像,可满足实时图像处理的要求。本课题为图像处理专用FPGA芯片的设计做了有益的探索性尝试,对今后完成以FPGA图像处理芯片为核心的实时图像处理系统的设计有着积极的意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 数字图像处理技术发展概述
• 1.3 处理平台的选择
• 1.4 基于FPGA的图像处理的发展现状
• 1.5 课题的目的，意义及主要工作
• 1.6 本文的内容和结构
• 第二章 数字图像处理算法研究
• 2.1 数字图像处理流程概述
• 2.2 手势图像分割
• 2.2.1 算法原理
• 2.2.1.1 颜色空间
• 2.2.1.2 肤色模型的建立
• 2.2.2 算法仿真
• 2.3 滤波
• 2.3.1 邻域平均滤波法
• 2.3.2 中值滤波法
• 2.3.3 快速中值滤波
• 2.3.3.1 算法原理
• 2.3.3.2 算法分析
• 2.3.4 顺序滤波
• 2.4 数学形态学操作
• 2.4.1 图像膨胀运算
• 2.4.2 图像腐蚀运算
• 2.4.3 图像开、闭运算
• 2.5 边缘检测算法
• 2.5.1 图像的边缘
• 2.5.2 边缘检测算法原理
• 2.5.3 边缘检测算子
• 2.5.3.1 Roberts算子
• 2.5.3.2 Sobel算子
• 2.5.3.3 Prewitt算子
• 2.5.3.4 算法效果比较
• 第三章 FPGA设计综述
• 3.1 FPGA技术
• 3.1.1 FPGA的发展
• 3.1.2 FPGA的基本原理
• 3.1.3 FPGA的优点
• 3.2 Cyclone II器件
• 3.3 硬件描述语言（HDL）
• 3.3.1 硬件描述语言简介
• 3.3.2 VHDL语言
• 3.4 基于Quartus II的FPGA设计流程
• 第四章 图像处理算法的FPGA实现
• 4.1 图像分割算法的硬件实现
• 4.2 中值滤波算法的设计与实现
• 4.2.1 算法实现原理
• 4.2.2 中值滤波各模块实现
• 4.2.3 快速中值滤波算法
• 4.3 顺序滤波器的硬件实现
• 4.4 膨胀，腐蚀算法的设计与实现
• 4.5 边缘检测算法的设计与实现
• 4.5.1 算法实现原理及方法
• 4.5.2 算法实现流程
• 4.5.3 各模块实现
• 4.5.3.1 梯度计算模块
• 4.5.3.2 梯度比较和输出模块
• 4.5.4 边缘检测算法仿真结果
• 4.6 性能分析
• 第五章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的论文