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基于ZYNQ的大面阵智能融合相机设计

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外发展现状第12-16页
        1.2.1 国内外CMOS相机研究现状第12-13页
        1.2.2 图像融合国内外发展现状第13-15页
        1.2.3 压缩感知国内外发展现状第15-16页
    1.3 论文的主要研究内容及章节结构第16-19页
第2章 硬件系统设计第19-25页
    2.1 硬件系统目标结构第19-20页
    2.2 图像传感器选择第20-21页
    2.3 后端处理器选择第21-23页
    2.4 Zynq开发板平台介绍第23-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第3章 图像传感器驱动板设计第25-31页
    3.1 图像传感器功能介绍第25-26页
    3.2 图像传感器电源设计第26-27页
    3.3 PCB高速电路布线注意事项第27-29页
    3.4 本章小结第29-31页
第4章 图像传感器驱动IP软件设计第31-51页
    4.1 系统总体结构框图第31-32页
    4.2 前端图像传感器驱动IP设计第32-37页
        4.2.1 传感器启动和复位时序第32-33页
        4.2.2 曝光模式选择第33-34页
        4.2.3 寄存器SPI配置第34-37页
    4.3 像素采样位校正与字校正第37-42页
        4.3.1 动态位校正训练第39-40页
        4.3.2 数据格式转换第40-42页
    4.4 软件系统BLOCK搭建第42-46页
        4.4.1 AXI总线概述第42页
        4.4.2 AXI_VDMA第42-46页
            4.4.2.1 AXI_VDMA 简述第42-43页
            4.4.2.2 AXI_VDMA 接口第43页
            4.4.2.3 AXI_VDMA 数据存储第43-44页
            4.4.2.4 AXI_VDMA 配置第44-46页
        4.4.3 搭建 CMV20000 VDMA 图像系统第46页
    4.5 系统调试结果第46-50页
        4.4.1 电路性能测试及分析第46-47页
        4.4.2 图像采集测试及分析第47-50页
    4.6 本章小结第50-51页
第5章 基于NSCT变换的压缩感知图像融合第51-75页
    5.1 压缩感知理论第51-55页
        5.1.1 压缩感知理论框架第51-52页
        5.1.2 信号的稀疏表示第52-53页
        5.1.3 测量矩阵设计第53-54页
        5.1.4 信号重构第54-55页
    5.2 图像融合理论第55-64页
        5.2.1 图像融合概念第55页
        5.2.2 图像融合层次第55-58页
            5.2.2.1 像素级融合第56-57页
            5.2.2.2 特征级融合第57页
            5.2.2.3 决策级融合第57-58页
        5.2.3 遥感图像融合常用方法第58-62页
            5.2.3.1 IHS变换融合法第58-60页
            5.2.3.2 基于多尺度分解的图像融合方法第60页
            5.2.3.3 基于金字塔分解的图像融合方法第60-61页
            5.2.3.4 基于小波变换的图像融合第61-62页
        5.2.4 图像融合性能评价参数第62-64页
    5.3 NSCT变换理论第64-65页
    5.4 基于非下采样 Contourlet 变换的压缩感知遥感图像融合第65-68页
        5.4.1 融合算法框架第66-67页
        5.4.2 融合规则第67-68页
    5.5 实验结果与分析第68-73页
    5.6 本章小结第73-75页
第6章 算法嵌入式移植第75-85页
    6.1 嵌入式Linux系统搭建第75-80页
        6.1.1 启动文件BOOT文件生成第76-79页
        6.1.2 交叉编译环境搭建第79页
        6.1.3 编译 Bootloader第79-80页
    6.2 OpenCV 移植第80-81页
    6.3 系统调试第81-83页
    6.4 本章小结第83-85页
第7章 总结和展望第85-87页
参考文献第87-91页
致谢第91-93页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第93页

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