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基于DSP的人工视觉图像处理系统

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
1. 绪论第7-16页
   ·课题的意义第7-8页
   ·人工视觉国内外研究现状及进展第8-14页
     ·人工视觉问题的提出第8-10页
     ·目前用于视觉修复的方法第10-12页
     ·国内外研究现状第12-14页
   ·本文的结构安排第14-16页
2. 人工视觉图像处理系统原理及设计第16-32页
   ·系统方案选择第16-17页
   ·系统主要硬件组成第17-30页
     ·TMS320DM642 介绍第17-20页
     ·ICETEK-DM642-PCI 评估板的视频功能第20-25页
     ·图像传感器第25-30页
   ·小结及讨论第30-32页
3. 汉字识别的人工视觉计算机仿真实验第32-39页
   ·背景介绍及实验目的第32页
   ·实验方法和材料第32-35页
     ·实验材料及被试第32-33页
     ·实验方法第33-34页
     ·汉字识别的人工视觉仿真实验设计第34-35页
   ·结果分析第35-37页
     ·不同像素对识别效果的影响第35-36页
     ·不同字体对识别效果的影响第36-37页
     ·汉字复杂都对识别效果的影响第37页
   ·小结及讨论第37-39页
4. 应用于视觉假体的图像处理策略探讨第39-55页
   ·视觉假体对图像处理的限制第39-40页
   ·人工视觉图像处理算法第40-54页
     ·图像预处理第40-46页
     ·边缘检测第46-49页
     ·图像增强第49-53页
     ·像素降低第53-54页
   ·小结及讨论第54-55页
5. 人工视觉算法在DM642 上的实现及优化第55-70页
   ·基于DM642 的软件开发第55-60页
     ·集成开发环境CCS 简介第55-57页
     ·DSP/BIOS 实时操作内核第57-59页
     ·系统引导程序设计第59-60页
   ·人工视觉算法在DM642 的上的实现及基本流程制定第60-65页
     ·人工视觉图像处理效果第60-62页
     ·简单的流程制定第62-64页
     ·植入猫眼获取图像及处理第64-65页
   ·性能评估及代码优化第65-69页
     ·编译器优化方法第65-67页
     ·优化前后人工视觉算法在DM642 上的性能评估第67-69页
   ·小结及讨论第69-70页
6. 总结与展望第70-72页
   ·总结第70页
   ·展望第70-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-77页
攻读学位期间发表的学术论文目录第77-79页

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