基于Zynq的嵌入式图像特征提取系统设计与实现
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及选题意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 图像特征提取方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于嵌入式技术的图像特征提取研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 关键技术及总体设计 | 第17-26页 |
| 2.1 Zynq硬件平台 | 第17-20页 |
| 2.1.1 体系结构 | 第17-18页 |
| 2.1.2 AXI协议 | 第18-20页 |
| 2.1.3 PL与PS接口 | 第20页 |
| 2.2 高层次综合 | 第20-23页 |
| 2.2.1 Vivado HLS设计流程 | 第21-22页 |
| 2.2.2 优化策略 | 第22-23页 |
| 2.3 基于Zynq的软硬件协同设计 | 第23-24页 |
| 2.4 系统总体设计 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 图像特征提取IP核设计实现 | 第26-40页 |
| 3.1 经典角点检测算法 | 第26-30页 |
| 3.1.1 算法简介 | 第26-29页 |
| 3.1.2 实验结果对比分析 | 第29-30页 |
| 3.2 经典边缘检测算法 | 第30-34页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第30-32页 |
| 3.2.2 实验结果对比分析 | 第32-34页 |
| 3.3 Sobel算法改进 | 第34页 |
| 3.4 设计实现 | 第34-39页 |
| 3.4.1 角点检测IP设计实现 | 第35-37页 |
| 3.4.2 边缘检测IP设计实现 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 嵌入式系统硬件平台构建 | 第40-48页 |
| 4.1 硬件系统总体设计 | 第40-41页 |
| 4.2 系统组件 | 第41-42页 |
| 4.3 片上系统集成 | 第42-47页 |
| 4.3.1 IP配置与连接 | 第42-46页 |
| 4.3.2 生成比特流文件 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 嵌入式系统软件设计 | 第48-61页 |
| 5.1 嵌入式Linux系统构建 | 第48-54页 |
| 5.1.1 交叉编译环境构建 | 第48页 |
| 5.1.2 启动文件设计 | 第48-51页 |
| 5.1.3 编译Linux内核与设备树 | 第51-54页 |
| 5.1.4 根文件系统移植 | 第54页 |
| 5.2 Linux设备驱动 | 第54-55页 |
| 5.3 基于V4L2的图像采集 | 第55-56页 |
| 5.3.1 V4L2驱动原理 | 第55页 |
| 5.3.2 图像采集程序设计 | 第55-56页 |
| 5.4 基于UIO的图像处理 | 第56-59页 |
| 5.4.1 UIO驱动原理 | 第56-58页 |
| 5.4.2 图像处理程序设计 | 第58-59页 |
| 5.5 基于Frame Buffer的图像显示 | 第59-60页 |
| 5.5.1 Frame Buffer驱动原理 | 第59页 |
| 5.5.2 图像显示程序设计 | 第59-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 系统测试与分析 | 第61-68页 |
| 6.1 系统测试 | 第61-63页 |
| 6.2 对比分析 | 第63-67页 |
| 6.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
