基于Zynq的目标定位系统的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 目标定位研究研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 嵌入式图像处理研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 目标定位算法研究 | 第16-24页 |
| 2.1 基于图像灰度的匹配 | 第16-18页 |
| 2.1.1 基本度量方法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 归一化互相关算法(NCC) | 第17-18页 |
| 2.1.3 序贯相似性检测法(SSDA) | 第18页 |
| 2.2 基于边缘方向的形状匹配 | 第18-20页 |
| 2.2.1 基本度量方法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 归一化处理 | 第19页 |
| 2.2.3 加速策略 | 第19-20页 |
| 2.3 匹配算法的总结 | 第20-21页 |
| 2.4 金字塔分层搜索 | 第21-22页 |
| 2.5 旋转的处理 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小节 | 第23-24页 |
| 第三章 目标定位算法设计 | 第24-40页 |
| 3.1 边缘提取算法的选择 | 第24页 |
| 3.2 使用Canny提取模板边缘 | 第24-28页 |
| 3.2.1 去除噪声 | 第25页 |
| 3.2.2 非极大值抑制 | 第25-27页 |
| 3.2.3 滞后阈值化 | 第27-28页 |
| 3.3 模板的制作 | 第28-32页 |
| 3.3.1 确定模板制作参数 | 第28-29页 |
| 3.3.2 为模板数据分配内存 | 第29-30页 |
| 3.3.3 提取模板金字塔的边缘点数据 | 第30-32页 |
| 3.4 目标定位 | 第32-35页 |
| 3.4.1 直接搜索原始图像 | 第32-34页 |
| 3.4.2 使用金字塔分层搜索 | 第34-35页 |
| 3.5 抗干扰性能测试 | 第35-37页 |
| 3.5.1 抗遮挡性能测试 | 第35-36页 |
| 3.5.2 抗非线性光照干扰性能测试 | 第36-37页 |
| 3.6 目标定位算法流程总结 | 第37-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于Zynq的目标定位系统设计 | 第40-51页 |
| 4.1 软硬件协同设计 | 第40-44页 |
| 4.1.1 协同设计与传统设计方法对比 | 第40-42页 |
| 4.1.2 基于Zynq的软硬件协同设计 | 第42-44页 |
| 4.2 目标定位系统功能分析及软硬件功能划分 | 第44页 |
| 4.3 ARM与目标定位IP核的通信方法 | 第44-49页 |
| 4.3.1 AXI4 总线 | 第44-46页 |
| 4.3.2 控制信号的传递 | 第46-47页 |
| 4.3.3 图像数据的交换方法 | 第47-49页 |
| 4.4 目标定位系统软硬件协同设计总结 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于Zynq的目标定位系统的实现 | 第51-64页 |
| 5.1 软硬件设计流程 | 第51-52页 |
| 5.2 软硬件实现 | 第52-63页 |
| 5.2.1 Vivado HLS设计流程 | 第53页 |
| 5.2.2 硬件端目标定位算法的移植 | 第53-55页 |
| 5.2.3 目标定位算法的硬件优化 | 第55-58页 |
| 5.2.4 硬件搭建 | 第58-60页 |
| 5.2.5 软件设计 | 第60-61页 |
| 5.2.6 系统测试与结果分析 | 第61-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
