基于SOPC视觉导航系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·选题背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外视觉导航发展概况 | 第11-13页 |
| ·国外视觉导航发展概况 | 第11-13页 |
| ·国外视觉导航发展概况 | 第13页 |
| ·sopc 技术发展概况 | 第13-14页 |
| ·论文主要工作与安排 | 第14-16页 |
| 第2章 系统总体介绍 | 第16-22页 |
| ·系统总体框图 | 第16-17页 |
| ·系统器件选型 | 第17-19页 |
| ·摄像头选取 | 第17页 |
| ·解码芯片选取 | 第17-18页 |
| ·主控芯片FPGA 选择 | 第18-19页 |
| ·SOPC 开发环境 | 第19-22页 |
| ·Quartus II 开发软件 | 第19-20页 |
| ·嵌入式软核处理器NiosⅡ | 第20-21页 |
| ·自定义用户指令和IP | 第21-22页 |
| 第3章 视频信号的采集 | 第22-31页 |
| ·模拟视频信号转换 | 第22-25页 |
| ·视频解码芯片SAA7111 简介 | 第22-23页 |
| ·视频解码芯片SAA7111 初始化 | 第23-24页 |
| ·I2C 总线原理 | 第24页 |
| ·解码芯片的I2C 总线配置 | 第24-25页 |
| ·数字视频信号的捕获 | 第25-28页 |
| ·数字视频信号 | 第25-27页 |
| ·数字视频信号的捕获 | 第27-28页 |
| ·数字图像的缓存 | 第28-31页 |
| ·SDRAM 存储器 | 第28-29页 |
| ·SDRAM 简介 | 第29页 |
| ·SDRAM 控制器设计 | 第29-31页 |
| 第4章 导航系统的图像处理 | 第31-60页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·数字图像的基本概念 | 第31-34页 |
| ·模拟图像的描述 | 第31-32页 |
| ·数字图像的描述 | 第32-33页 |
| ·数字图像的颜色表示方法 | 第33-34页 |
| ·图像的灰度化处理 | 第34-36页 |
| ·灰度化原理 | 第34-35页 |
| ·处理及结果分析 | 第35-36页 |
| ·图像的平滑滤波处理 | 第36-38页 |
| ·线性平滑滤波处理——均值滤波 | 第36-37页 |
| ·非线性平滑滤波处理——中值滤波 | 第37-38页 |
| ·处理及结果分析 | 第38页 |
| ·图像的边缘检测 | 第38-46页 |
| ·边缘检测的原理 | 第39-42页 |
| ·边缘检测的算法 | 第42-46页 |
| ·处理及结果分析 | 第46页 |
| ·图像的阈值分割处理 | 第46-49页 |
| ·最大最小方差阈值分割法 | 第46-48页 |
| ·处理及结果分析 | 第48-49页 |
| ·数学形态学理论 | 第49-58页 |
| ·数学形态学的基本概念和定义 | 第49-53页 |
| ·二值形态学的基本运算 | 第53-55页 |
| ·处理及结果分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 前方目标识别 | 第60-70页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·道路边缘识别 | 第60-65页 |
| ·基于道路形状的搜索算法 | 第60-63页 |
| ·程序流程图 | 第63-65页 |
| ·识别结果及分析 | 第65页 |
| ·红绿灯识别 | 第65-69页 |
| ·模板匹配算法 | 第65-68页 |
| ·改进的算法 | 第68页 |
| ·识别结果与分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
