| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·图像识别技术发展现状 | 第7-9页 |
| ·SOPC开发平台及Nios Ⅱ软核处理器 | 第9-10页 |
| ·本课题的研究意义及主要内容 | 第10-12页 |
| 第二章 图像识别方法的研究与选择 | 第12-23页 |
| ·图像识别方法研究简介 | 第12-14页 |
| ·模板匹配法 | 第12页 |
| ·基于几何特征的图像识别方法 | 第12-13页 |
| ·主成分分析图像识别方法(PCA) | 第13页 |
| ·奇异值分解(SVD)图像识别方法 | 第13页 |
| ·隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel) | 第13-14页 |
| ·人工神经网络图像识别方法(Neural Networks) | 第14页 |
| ·弹性图匹配图像识别方法 | 第14页 |
| ·PCA算法概述 | 第14-16页 |
| ·在计算机视学领域的应用 | 第15-16页 |
| ·PCA的原理 | 第16-20页 |
| ·PCA用于图像识别 | 第20-23页 |
| 第三章 图像识别系统的硬件设计与研究 | 第23-56页 |
| ·硬件设计 | 第23-25页 |
| ·系统中各模块功能及程序介绍 | 第25-36页 |
| ·顶层文件 | 第25-28页 |
| ·CCD Capture模块 | 第28-29页 |
| ·RAW2RGB模块 | 第29-30页 |
| ·sdram控制器顶层模块Sdram_Control_4Port | 第30-34页 |
| ·数据采集控制器设计原理 | 第34-36页 |
| ·SDRAM控制器 | 第36-48页 |
| ·SDRAM控制器的层次机构 | 第36-38页 |
| ·单元模块 | 第38-43页 |
| ·sdr_data_path模块 | 第43页 |
| ·控制接口模块control interface | 第43-44页 |
| ·命令模块 | 第44-48页 |
| ·SDRAM控制器对SDRAM的直接控制 | 第48-50页 |
| ·FIFO | 第48-50页 |
| ·Sdram_Control_4Port模块调用 | 第50页 |
| ·CMOS_Controller对sdram的间接控制 | 第50-53页 |
| ·直接加入Nios Ⅱ的困难 | 第50-51页 |
| ·解决方案 | 第51-52页 |
| ·加入数据采集控制器后出现的问题及解决方法 | 第52-53页 |
| ·硬件平台 | 第53-56页 |
| ·友晶D5M摄像头 | 第53-54页 |
| ·DE2_70开发板 | 第54页 |
| ·友晶-液晶屏(触摸屏) | 第54-56页 |
| 第四章 基于Nios Ⅱ的图像识别系统的软件设计 | 第56-68页 |
| ·Nios Ⅱ软核简介 | 第56-58页 |
| ·Nios Ⅱ简述 | 第56-57页 |
| ·Avalon总线 | 第57页 |
| ·Avalon从端口 | 第57-58页 |
| ·地址对齐方式 | 第58页 |
| ·图像识别系统的模块设计 | 第58-59页 |
| ·特征提取 | 第58-59页 |
| ·图像识别 | 第59页 |
| ·图像识别的系统仿真 | 第59-64页 |
| ·实验数据库 | 第60-61页 |
| ·计算协方差矩阵 | 第61页 |
| ·计算特征值与特征向量 | 第61页 |
| ·训练并投影获得参考坐标系 | 第61-62页 |
| ·使用最小距离法,寻找和待识别图片最为接近的训练图片 | 第62页 |
| ·NIOS Ⅱ IDE的相关设置和仿真信息 | 第62-64页 |
| ·基于Nios Ⅱ的图像识别系统的设计结果与分析 | 第64-68页 |
| ·测试方法与结果 | 第64-66页 |
| ·数据分析 | 第66-68页 |
| 第五章 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·结论 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
