多媒體處理FPGA實現(xiàn)

前言

　　數(shù)字圖像、音頻、視頻的多媒體處理技術應用廣泛，目前處理算法通常是由軟件來完成的。隨著深亞微米工藝和大規(guī)模集成電路技術的發(fā)展，多媒體實時硬件處理成為一個新的發(fā)展趨勢?，F(xiàn)場可編程邏輯器件（FPGA）性能優(yōu)越，資源豐富，采用并行處理方式，在數(shù)字信號處理領域具有很大的優(yōu)勢。采用FPGA設計靈活，程序和模塊可移植性強，可縮短設計周期，減少硬件投資風險。因此，F(xiàn)PGA技術將會越來越廣泛地運用于多媒體處理領域?！　ystem Generator是Xilinx公司的系統(tǒng)級建模工具，在很多方面擴展了MathWorks公司的Simulink平臺，提供了適合硬件設計的數(shù)字信號處理（DSP）建模環(huán)境，加速和簡化了FPGA的DSP系統(tǒng)級硬件設計。System Generator提供了系統(tǒng)級的設計能力，允許在相同的環(huán)境內進行軟／硬件仿真、執(zhí)行和驗證，并不需要書寫HDL代碼。此外，SystemGenerator工具還能完成高級的提取，自動編譯生成FPGA代碼，也可通過低級的提取，對FPGA的底層資源進行訪問，從而實現(xiàn)高效率的FPGA設計構建。目前，基于SystemGenerator的設計方法已在復雜系統(tǒng)實現(xiàn)中展現(xiàn)了強大的潛能，必將成為未來主流的FPGA開發(fā)技術之一。　　本書介紹了使用System Generator在Xilinx FPGA上進行音頻、圖像、視頻等多媒體處理的開發(fā)過程和方法，包括多媒體技術原理、FPGA和EDA工具基礎、System Generator的操作方法以及使用System Generator進行多種多媒體處理的開發(fā)知識。全書共分13章，可分為5個部分，其中第1～2章為理論、器件和開發(fā)工具概述部分，包括多媒體處理基礎、Xilinx公司FPGA的結構和特點、EDA開發(fā)工具的使用和FPGA的開發(fā)流程介紹；第3～4章為System Generator介紹和分析部分，包括軟件基礎介紹、軟件模塊重點分析，是以后各章學習的基礎；第5章為音頻處理開發(fā)部分，包括多種音頻處理理論和實現(xiàn)方法的的介紹；第6～12章為圖像處理開發(fā)部分，包括圖像基本處理、圖像增強、圖像復原、圖像形態(tài)學運算、邊緣檢測和分割、圖像正交變換和彩色圖像處理幾部分內容的理論和實現(xiàn)方法介紹；第13章為視頻處理開發(fā)部分，包括視頻處理理論和實現(xiàn)方法介紹，并且提供了動目標檢測與目標跟蹤的應用實例?！　”緯勺鳛閺氖耎ilinx系列FPGA多媒體處理算法設計和開發(fā)的工程技術人員的自學教材和參考書，同時，也可作為大專院校圖像處理、音視頻處理、電子信息、計算機科學與技術等相關專業(yè)的研究生和高年級本科生的課程教材、上機教材和課程設計素材?！　”緯呐涮坠獗P包含了書中全部System Generator開發(fā)和應用實例，大部分實例制作成了ISE工程，方便讀者查看和使用。書中參考和引用了國內外同行的著作、論文以及網絡資源，對相關作者一并表示深深的謝意?！　《嗝襟w技術和基于FPGA的數(shù)字信號處理內容博大精深，一本書不可能覆蓋方方面面的內容，作者期待通過對原理、方法和開發(fā)實例的介紹，使讀者建立起對多媒體處理和FPGA技術的宏觀認識，掌握一種基本的開發(fā)方法和流程，起到拋磚引玉的作用。由于水平和時間有限，書中難免有錯誤和不足之處，敬請讀者批評指正。

內容概要

本書結合Xilinx公司ISE Design Suite 10．1的System Generator和Mathworks公司MATLAB R2007b的Simulink兩種EDA工具，系統(tǒng)地講述了多媒體處理技術的原理和使用System Generator開發(fā)FPGA的方法。全書共13章，分別介紹了多媒體技術原理、FPGA和EDA工具基本知識、System Generator的基礎和模塊分析、音頻處理、圖像的基本處理、圖像增強、圖像復原、圖像的形態(tài)學運算、圖像邊緣檢測和分割、圖像正交變換、彩色圖像處理和視頻處理，內容涵蓋了應用于音頻、圖像和視頻三個領域的數(shù)字信號處理的FPGA技術。書中提供了實例的完整源代碼，大部分由作者原創(chuàng)，通過這些開發(fā)實例，讀者可以學習到基于FPGA多媒體處理的大量實用技巧?！　”緯m合從事Xilinx系列FPGA多媒體處理算法設計和開發(fā)的工程技術人員，以及圖像處理、音視頻處理等相關專業(yè)的研究生和高年級本科生使用。

書籍目錄

第1章 多媒體技術概述  　1.1 聲音和音頻處理基礎  　1.2 圖形學基礎  　1.3 圖像處理基礎  　　1.3.1 數(shù)字圖像常用概念  　　1.3.2 數(shù)字圖像的表示  　　1.3.3 數(shù)字圖像處理的發(fā)展和應用  　　1.3.4 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)  　　1.3.5 數(shù)字圖像處理內容  　1.4 色度學基礎  　　1.4.1 色度學基本概念  　　1.4.2 RGB模型  　　1.4.3 CMYK模型  　　1.4.4 HSI模型  　　1.4.5 CIE模型  　1.5 視頻處理基礎  　　1.5.1 視頻原理  　　1.5.2 彩色電視制式  　　1.5.3 CIF、QCIF、SQCIF和高清格式  　　1.5.4 YUV和RGB采樣格式  　　1.5.5 視頻文件格式  　1.6 機器視覺  　　1.6.1 視覺原理  　　1.6.2 機器視覺概述和分類  　　1.6.3 立體視覺  　　1.6.4 標定  　　1.6.5 三維場景表示  　1.7 多媒體處理技術的發(fā)展和應用  　1.8 本章小結  第2章 FPGA技術和EDA軟件  　2.1 Xilinx FPGA簡介  　2.2 Spartan-3E FPGA簡介  　　2.2.1 Spartan-3E FPGA  　　2.2.2 Spartan-3E系列FPGA結構說明  　2.3 Spartan-3E入門套件  　2.4 ISE組件介紹和安裝方法  　2.5 ISE工作環(huán)境  　2.6 MATLAB和Simulink簡介  　2.7 MATLAB和Simulink的安裝方法  　2.8 MATLAB和Simulink工作環(huán)境  　2.9 FPGA開發(fā)流程  　2.10 本章小結  第3章 System Generator基礎  　3.1 System Generator概述  　　3.1.1 System Generator安裝  　　3.1.2 System Generator主要特征  　3.2 System Generator開發(fā)流程  　　3.2.1 搭建System Generator模型  　　3.2.2 仿真驗證  　　3.2.3 HDL代碼生成  　　3.2.4 ISE編譯  　　3.2.5 硬件細節(jié)觀察  　　3.2.6 比特文件下載  　3.3 本章小結  第4章 System Generator模塊分析  　4.1 模塊列表  　4.2 基本模塊  　　4.2.1 System Generator模塊  　　4.2.2 WaveScope模塊  　　4.2.3 FPGA邊界模塊  　　4.2.4 Delay和Register模塊  　　4.2.5 Counter模塊  　　4.2.6 Relational模塊  　　4.2.7 ChipScope模塊  　4.3 運算相關模塊  　　4.3.1 AddSub模塊  　　4.3.2 Invert和Negate模塊  　　4.3.3 除法模塊  　4.4 數(shù)據格式相關模塊  　4.5 移位相關模塊  　4.6 速率相關模塊  　4.7 濾波器相關模塊  　4.8 MCode模塊  　4.9 存儲相關模塊  　4.10 Subsystem模塊  　4.11 硬件協(xié)仿真模塊  　　4.11.1 硬件協(xié)仿真模塊生成  　　4.11.2 硬件協(xié)仿真模塊使用  　4.12 本章小結  第5章 音頻處理  第6章 圖像的基本處理  第7章 圖像增強  第8章 圖像退化復原  第9章 圖像形態(tài)學處理  第10章 圖像邊緣檢測與分割  第11章 圖像正交變換  第12章 彩色圖像處理  第13章 視頻處理  參考文獻

章節(jié)摘錄

　?。?）圖像重建　　圖像重建與其他圖像處理方法不同，是利用采集的數(shù)據來重建出圖像，即輸入的是某種數(shù)據，輸出的是經過處理后的圖像。主要算法有代數(shù)法、迭代法、傅里葉投影法等，使用最廣泛的是卷積反投影法。目前圖像重建技術與計算機圖形學相結合，將多個二維圖像進行三維重建，并加以光照模型和各種渲染技術，形成真實感圖像?！　?.圖像分析和理解的智能處理　　（1）圖像特征分析　　圖像特征分析是對圖像中感興趣的目標進行檢測、測量和提取，以建立對圖像的描述。常用的特征有顏色、紋理、形狀等。目前，圖像內容的描述主要采用圖像的特征及其組合?！　。?）圖像形態(tài)學處理　　圖像形態(tài)學是數(shù)學形態(tài)學的一個延伸，是一種應用于圖像處理和模式識別的領域的新的方法。通過分析幾何形狀和結構，利用集合論方法進行幾何結構描述的圖像處理方法。圖像的形態(tài)學運算包括腐蝕、膨脹、細化和分割等?！　。?）圖像配準　　圖像配準是指同一目標的兩幅（或者兩幅以上）圖像在空間位置上的對準。常用的方法有基于灰度法和基于圖像特征法。前者是利用整幅圖像的灰度信息，尋找兩幅圖像相似性度量值最大或最小變換模型的參數(shù)值；后者首先提取各類圖像中保持不變的特征，如邊緣點、閉區(qū)域的中心等，然后進行特征匹配、選取變換模型及求取參數(shù)、坐標變換與插值等?！　。?）圖像融合　　圖像融合是信息融合的一個分支，通過某種融合機制，綜合利用了多個波段圖像的優(yōu)勢信息，可達到對目標或場景更為精確、全面的識別、分析和判決。按照融合的處理體系，圖像融合可分為三個層次：像素級（數(shù)據級）融合、特征級融合和決策級融合。目前像素級圖像融合算法主要有加權平均算法、調制算法、金字塔多分辨率法、小波多分辨率法、神經網絡法等?！　。?）圖像分類　　圖像分類是對圖像進行分析，把圖像中的每個像元或區(qū)域劃歸為若干個類別中的一種，以代替人的視覺判讀。它是一種模式識別的過程，如通過對遙感傳感器接收到的電磁波輻射信息的特征分析來識別物的類型。

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