导读:本文包含了实时图像处理器论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:智能监视,实时系统,图像处理,软件设计
实时图像处理器论文文献综述
章晨[1]（2018）在《基于多核处理器的实时图像处理系统研究》一文中研究指出实时图像处理系统是实时系统设计和图像处理技术的有机结合,是决定先进图像处理技术能否在实际工程系统中取得成功应用的关键技术之一,在国防、公安、交通、制造、能源、化工、农林、环保、医疗、金融等领域有着不可或缺的重大应用价值。论文以广域智能视频监控系统的研制为目标,研究红外成像周视告警系统的软件设计与实现,该系统可用于大范围近地场景下运动目标的检测与告警,达到全天时无人值守安全警戒的目的。论文从工程应用的实际需求出发,以多核处理器为硬件平台,以分时多任务操作系统为软件平台,重点研究实时图像处理系统的软件架构、任务设计和并行优化等问题。论文首先对实时系统的主要设计方法进行对比研究,提出采用自顶向下的结构化设计方法搭建实时图像处理系统的软件架构,该方法有机结合实时系统设计方法DARTS中任务构造技术与NRL中信息隐藏技术的优点,采用层次化的设计手段实现系统软件架构。论文进一步以软件流水线的设计为核心,以模块化的结构设计实现任务信息封装,以定制化的缓存设计实现任务数据交互,这种系统软件架构方法有效解决了大负荷高速实时通信条件下的多任务并行问题。基于结构化的系统软件架构,论文进一步利用DARTS中的任务划分原则,采用模块化的设计方法实现图像处理任务,主要包括:数据采集、图像处理、目标识别、态势显示、数据通信五大模块。任务的模块化设计在保证系统各项功能可靠实现的前提下,使任务兼具了低耦合、高内聚的优点,有利于对系统进行功能分析、性能测试、并行优化与软件维护。为了进一步提升系统的实时处理能力,论文从叁个方面对系统软件设计进行并行优化。架构优化方面,提出采用多级缓存结构,以异步通信模式保证任务运行的并行性,以线程同步机制保证任务共享数据的正确性。算法优化方面,以计算速度和实现效率的最佳平衡为目标,降低计算复杂度的同时尽量减少交互数据量。软件优化方面,以执行效率的有效提升为目标,对软件编写进行梳理与简化。综合利用多种优化手段,从存储空间和计算时间两个方面提升系统的处理能力。为了检验提出的设计方法与优化方法的有效性,论文采用真实场景图像对红外成像周视告警系统的主要处理功能和关键计算性能进行评测。实验结果表明:该系统能够以采样频率130Hz实时处理分辨率640×512像素的红外图像,能够可靠实现对距离系统3公里范围内运动目标的检测与跟踪,能够7×24小时连续工作。论文所设计的实时图像处理系统软件能够兼顾实时性和稳定性要求,模块化的任务设计兼具任务耦合度低的优点,能够适应动态场景下多任务灵活配置需求,论文采用的相关技术对促进智能视频监控系统的性能提升有一定借鉴意义。(本文来源于《东南大学》期刊2018-04-01）
周军,廖晓波,朱建公[2]（2018）在《一种基于嵌入式多核处理器的实时图像去雾方法》一文中研究指出图像去雾是图像增强中的一种典型应用,广泛应用于智能交通、图像前期预处理等不同领域,但其实时处理效果一直不佳。提出了一种基于嵌入式多核处理器的实时图像去雾方法,该方法以大气散射为基础,基于He等人提出的Dark Channel Prior方法,优化提出了一种新的修正算法,采用并行处理的方式降低运算量。实验表明,该算法在一个多核ARM处理器平台上能够达到实时图像去雾效果,缩短运算时间,提高图像质量。(本文来源于《西南科技大学学报》期刊2018年01期）
杨志柳[3]（2015）在《面向遥感图像特殊目标检测算法的星载实时处理器实现》一文中研究指出在众多的太空遥感技术中,以遥感图像来呈现最终的感知结果是一种较为直观的方式。遥感图像指的是通过不同的传感器而得到的感知对象的光谱资料,根据电磁波谱的波段不同分为光学图像(可见光)、微波图像(SAR)、高光谱图像和红外图像等类型。本文设计了一款高性能的星载遥感图像实时处理器,其中创新性地采用了叁项关键技术,分别是:针对遥感图像处理算法操作的共性提取技术,基于软件与硬件交叉处理的算法硬件映射方法,基于图像邻域块处理的算法引擎链技术。针对目前的常用遥感图像处理算法运算规模大、但运算操作规律性强的特点,本文首先提出了将图像处理基本操作进行归类分析的研究方法。创新点是将最终将遥感图像处理的常用操作分为了点操作、邻域块操作、全局操作等类别。为后续具有一定通用性的硬件架构的设计打下了比较扎实的基础。在完成算法分析的基础上,需要进行算法的硬件架构设计。针对当前的图像处理算法或其他算法在硬件实现时遇到性能、功耗、面积方面的问题,本文接着提出了对算法进行硬件架构设计的方法。为提升硬件架构的效率,本文提出了一种基于软件与硬件交叉处理的算法硬件映射方法。最后对派生出的算法运算逻辑实现、控制架构实现、存储架构设计做了分析。本文接下来将硬件架构实现方法运用到了遥感图像实时处理架构的设计中,从计算机体系结构理论出发,提出了一套比较典型的图像处理算法实现方法。即存储为中心的遥感图像实时处理架构,该架构的创新点是图像邻域块处理的算法引擎链的运用。最终,该架构满足了星上处理的实时性(可达到500MIPS左右)且具有灵活的算法适应性。最终,本文将存储为中心的遥感图像架构运用到了某型号星载实时处理器的实现上。一方面,将该星载处理器的图像处理算法做了抽象分析。另一方面,对算法处理特殊节点的操作进行了硬件适应性优化。给出了图像邻域块处理的算法引擎链的具体逻辑实现与时间调度表,验证了存储为中心的遥感图像实时处理通用架构的可行性。最终,经过对流片回来的处理器芯片进行实际测试分析,得到了处理器进行各步骤算法的实际处理时间、处理器实测功耗、处理器面积等指标,证明了该图像处理架构能应用于不同尺寸、不同分辨率、不同模式、不同传感器的星上图像处理场合。(本文来源于《北京理工大学》期刊2015-12-01）
何家维,何昕,魏仲慧,梁国龙[4]（2015）在《基于FPGA的高速图像实时信息合成处理器的设计》一文中研究指出提出了一种由硬件进行实时化信息合成的解决方案,设计了基于FPGA的实时信息合成处理器.在相机输出图像的过程中,实时合成同步信息,最多可接收并合成16路RS-422串行数据和8路RS-232串行数据,并可自动适应输入图像的分辨率和帧频.实验数据验证了信息合成的正确性.具有实时性好、稳定性高、集成度高的优点.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2015年04期）
余立志,杨亦春,滕鹏晓,郑金华,易灵芝[5]（2014）在《基于图像处理器的传声器阵列实时声成像方法》一文中研究指出为了解决传声器阵列用于声场分析时的精确且快速声成像的技术难题,提出了一种利用图像处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的通用计算技术实现快速声成像算法。可控响应功率算法是广泛应用的一种声源定位算法,但计算量巨大,阻碍了它在实际场合中的应用。通过将可控响应功率算法进行任务分解及线程映射,实现了利用计算统一设备架构实现的基于GPU的可控响应功率声源成像定位算法,在特定阵元通道数和信号长度情况下,与基于CPU的声源定位计算方法相比,综合计算效率提高了约20倍,并将其成功地应用于平面螺旋阵的声成像应用中,实现了实时声成像定位。(本文来源于《声学技术》期刊2014年04期）
苏宛新[6]（2013）在《实时图像处理器乒乓帧存结构》一文中研究指出利用TMS320VC33,EPF10K50和CY7C1061BV33研制了基于SRAM"乒、乓"帧存结构的硬件电路,并分析了工作时序和设计重点。在QuartusⅡ8.0及CC4.1的开发环境下,进行了VHDL,AHDL,C语言驱动和图像处理程序的编写和调试。结果表明,该系统在1 280×1 024@60Hz模式下能够稳定地工作,已得到了批量应用。(本文来源于《长春工业大学学报(自然科学版)》期刊2013年06期）
戚秀真[7]（2013）在《基于双NiosⅡ处理器的实时图像采集系统》一文中研究指出在视频压缩编码算法的硬件实时实现中,针对专用芯片系统不够灵活、无法进行算法升级与更新等问题,利用双NiosⅡ处理器,主处理器完成管理功能和处理人机交互界面,协处理器做图像的编解码以及完成与计算机之间的数据传输,通过软硬件设计开发,实现实时图像采集系统。该方案算法易于升级,而且硬件系统也易于做相应的升级和更新,降低了系统成本。(本文来源于《现代电子技术》期刊2013年08期）
刘畅[8]（2013）在《基于FPGA的小型实时图像增强处理器的设计与实现》一文中研究指出国家中长期发展规划将高分辨对地观测列入16个重点专项之一,通过飞机、卫星等载体获取实时高清遥感图像具有十分重要的军事和民用价值。然而受到大气环境条件、飞行载体平台非稳定的影响,遥感图像的质量一般都会恶化,不利于后续的判读和目标特征的识别。如何在占用尽量小体积和功耗的条件下完成实时图像增强和复原技术越来越迫切。集成电路规模的不断扩大和计算机技术的不断发展为实时图像增强技术的小型化的实现奠定了基础。本文在南京理工大学与中科院长春光学机械与物理研究所合作项目的支撑下,围绕线扫描图像增强技术及其实现开展研究,研制了基于FPGA的小型化实时图像增强模块,该模块具有体积小,功耗低、重量轻、成本低、稳定性高等诸多优点。本文主要工作如下：1、研究了叁种类型的图像增强算法,根据仿真结果选择了直方图统计的细节强化算法用于硬件实现。2、根据项目接口和功能要求,完成了基于FPGA的图像增强系统实现方案；完成了系统的软硬件设计,包括：原理图设计、PCB版图设计、硬件电路调试、FPGA程序设计、PC端的MFC程序界面设计等。3、完成了增强器性能的验证,包括：构建测试验证环境,对增强模块增强效果进行了实测验证,实测结果表明所研制的增强模块,可以实时完成4096行分辨率28KHz行频的实时灰度图像增强,增强效果明显,有助于后续图像分析算法的特征提取。(本文来源于《南京理工大学》期刊2013-03-01）
王晶,李仕[9]（2010）在《运动模糊视频图像在图形处理器平台上的实时恢复》一文中研究指出提出了一种图形处理器优化编程方法,用于实现运动模糊视频图像的实时恢复处理。根据计算统一设备架构(CUDA)的硬件框架特征对GPU的线程块及线程数量进行优化配置,并引入了一种自动内存接合访问的方法,使得GPU的硬件资源得到充分利用。根据图像频谱的对称性去除冗余信息,减少了图像算法在频谱滤波时的数据量,使得GPU对内存的访问次数下降,从而提升了算法效率。实验表明,本文提出的GPU方案的计算性能比传统的CPU平台方案提升了一个数量级,半频谱滤波设计使总时间开销减少20%以上,实验结果证明了本文方案的可行性及有效性。(本文来源于《光学精密工程》期刊2010年10期）
闫宗群,李刚,张雏,侯永甲[10]（2010）在《基于双TMS320DM642处理器的实时红外多目标图像处理系统》一文中研究指出按照模块化设计理念,提出以TMS320DM642芯片为核心器件的实时红外多目标图像处理系统的设计方案,结合现场可编程门阵列FPGA完成对红外焦平面探测器输出图像数据流的实时采集、处理和输出。采用两级级联方式对多目标图像并行处理,提高图像处理的实时性。实验表明该系统处理一帧320×240分辨率的图像平均需要耗时15 ms,保证了对多目标跟踪的实时性。(本文来源于《应用光学》期刊2010年04期）
实时图像处理器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
图像去雾是图像增强中的一种典型应用,广泛应用于智能交通、图像前期预处理等不同领域,但其实时处理效果一直不佳。提出了一种基于嵌入式多核处理器的实时图像去雾方法,该方法以大气散射为基础,基于He等人提出的Dark Channel Prior方法,优化提出了一种新的修正算法,采用并行处理的方式降低运算量。实验表明,该算法在一个多核ARM处理器平台上能够达到实时图像去雾效果,缩短运算时间,提高图像质量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
实时图像处理器论文参考文献
[1].章晨.基于多核处理器的实时图像处理系统研究[D].东南大学.2018
[2].周军,廖晓波,朱建公.一种基于嵌入式多核处理器的实时图像去雾方法[J].西南科技大学学报.2018
[3].杨志柳.面向遥感图像特殊目标检测算法的星载实时处理器实现[D].北京理工大学.2015
[4].何家维,何昕,魏仲慧,梁国龙.基于FPGA的高速图像实时信息合成处理器的设计[J].微电子学与计算机.2015
[5].余立志,杨亦春,滕鹏晓,郑金华,易灵芝.基于图像处理器的传声器阵列实时声成像方法[J].声学技术.2014
[6].苏宛新.实时图像处理器乒乓帧存结构[J].长春工业大学学报(自然科学版).2013
[7].戚秀真.基于双NiosⅡ处理器的实时图像采集系统[J].现代电子技术.2013
[8].刘畅.基于FPGA的小型实时图像增强处理器的设计与实现[D].南京理工大学.2013
[9].王晶,李仕.运动模糊视频图像在图形处理器平台上的实时恢复[J].光学精密工程.2010
[10].闫宗群,李刚,张雏,侯永甲.基于双TMS320DM642处理器的实时红外多目标图像处理系统[J].应用光学.2010