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基于DSP的掌纹图像采集及处理系统

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-26页
    1.1 课题研究的背景及意义第12-13页
    1.2 生物特征识别技术第13-18页
        1.2.1 生物特征识别概述第13-16页
        1.2.2 生物特征识别技术的应用与发展第16-18页
    1.3 掌纹识别技术第18-23页
        1.3.1 掌纹识别的研究意义第18-19页
        1.3.2 掌纹特征的介绍第19-20页
        1.3.3 掌纹识别系统的结构第20-21页
        1.3.4 掌纹识别的研究现状第21-23页
    1.4 嵌入式掌纹识别系统第23-25页
        1.4.1 嵌入式系统组成及特点第23-24页
        1.4.2 基于 DSP 的嵌入式掌纹识别系统第24-25页
    1.5 论文的研究内容和结构安排第25-26页
第2章 图像采集系统的硬件实现第26-40页
    2.1 系统的选型第26-27页
        2.1.1 系统需求论证第26-27页
        2.1.2 系统整体结构第27页
    2.2 DM642 简介第27-31页
        2.2.1 DM642 内核第28-29页
        2.2.2 DM642 片内外设第29-30页
        2.2.3 DM642 的结构特点第30-31页
    2.3 DM642 的存储系统及其接口的扩展第31-34页
        2.3.1 内部存储器及扩展接口第31-32页
        2.3.2 外部 SDRAM 接口设计第32页
        2.3.3 外部 Flash 接口设计第32-34页
    2.4 图像采集模块电路设计第34-36页
        2.4.1 DM642 视频端口特点第34-35页
        2.4.2 图像解码芯片选择及电路设计第35-36页
    2.5 其它外围电路设计第36-38页
        2.5.1 电源电路设计第36-37页
        2.5.2 复位电路设计第37-38页
    2.6 本章小结第38-40页
第3章 掌纹图像采集驱动开发第40-52页
    3.1 软件系统概述第40-43页
        3.1.1 软件开发环境 CCS第40-41页
        3.1.2 DSP/BIOS 简介第41-43页
        3.1.3 片级支持库 CSL第43页
    3.2 基于 DSP/BIOS 的设备驱动第43-45页
        3.2.1 驱动开发包 DDK第43页
        3.2.2 类/微驱动模型第43-45页
        3.2.3 DSP/BIOS 启动顺序第45页
    3.3 图像采集驱动的实现第45-51页
        3.3.1 注册微型驱动第46-48页
        3.3.2 图像采集类驱动的开发第48-50页
        3.3.3 掌纹图像的显示第50-51页
    3.4 本章小结第51-52页
第4章 基于 DM642 的掌纹图像处理第52-70页
    4.1 掌纹图像预处理第52-58页
        4.1.1 图像的空域滤波第52-54页
        4.1.2 中值滤波算法的改进第54-56页
        4.1.3 掌纹图像对比度增强第56-58页
    4.2 轮廓提取第58-61页
        4.2.1 图像二值化第58-59页
        4.2.2 基于形态学的轮廓提取第59-61页
    4.3 角点检测第61-65页
        4.3.1 基于轮廓曲率的角点检测第61-63页
        4.3.2 基于相对距离的角点检测方法第63-65页
    4.4 感兴趣区域(ROI)提取第65-66页
    4.5 特征提取和特征匹配第66-69页
        4.5.1 小波变换第66-67页
        4.5.2 2DPCA 算法第67页
        4.5.3 KPCA 算法第67-69页
    4.6 本章小结第69-70页
第5章 系统调试及性能分析第70-76页
    5.1 系统的软硬件调试第70-73页
        5.1.1 系统硬件调试第70-71页
        5.1.2 系统软件调试第71-73页
    5.2 系统性能分析第73-75页
    5.3 本章小结第75-76页
第6章 全文总结第76-78页
参考文献第78-84页
作者简介第84-86页
致谢第86页

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