细微运动的视觉增强及硬件加速技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 主要符号对照表 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-20页 |
| 1.2 细微运动增强算法的研究进展 | 第20-24页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第20-23页 |
| 1.2.2 国内研究进展 | 第23-24页 |
| 1.3 视觉增强中的FPGA加速技术 | 第24-26页 |
| 1.4 本文主要工作及章节安排 | 第26-29页 |
| 第二章 细微运动增强算法研究 | 第29-43页 |
| 2.1 拉格朗日法细微运动增强 | 第29-32页 |
| 2.1.1 相关技术分析 | 第30-31页 |
| 2.1.2 拉格朗日算法的缺陷 | 第31-32页 |
| 2.2 EVM算法 | 第32-37页 |
| 2.2.1 一阶泰勒级数 | 第32-34页 |
| 2.2.2 放大因子α | 第34-37页 |
| 2.2.3 EVM算法的缺陷 | 第37页 |
| 2.3 相位欧拉视频增强算法 | 第37-39页 |
| 2.3.1 相位运动放大原理 | 第38页 |
| 2.3.2 相位欧拉视频增强算法的缺陷 | 第38-39页 |
| 2.4 欧拉视频运动增强算法的加速 | 第39-41页 |
| 2.4.1 EVM加速算法 | 第39-40页 |
| 2.4.2 EVM加速算法效果 | 第40-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 细微运动监控算法设计 | 第43-61页 |
| 3.1 视频监控中细微运动增强算法设计 | 第43-45页 |
| 3.2 细微运动增强的色彩空间选择 | 第45-47页 |
| 3.2.1 RGB和CMY色彩空间 | 第45-46页 |
| 3.2.2 HSI和YIQ色彩空间 | 第46-47页 |
| 3.3 视频监控的图像序列分解 | 第47-50页 |
| 3.3.1 空间金字塔分解设计 | 第47-50页 |
| 3.3.2 金字塔分解效果 | 第50页 |
| 3.4 细微运动的提取 | 第50-56页 |
| 3.4.1 细微运动提取滤波器设计 | 第50-56页 |
| 3.4.2 细微运动提取效果 | 第56页 |
| 3.5 细微运动信号的噪声处理 | 第56-58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-61页 |
| 第四章 细微运动增强算法的硬件设计与实现 | 第61-73页 |
| 4.1 细微运动增强算法的FPGA实现架构 | 第61-62页 |
| 4.2 基于FPGA的色彩空间转换 | 第62-63页 |
| 4.3 基于FPGA的高斯滤波单元设计 | 第63-66页 |
| 4.3.1 高斯滤波器设计 | 第65页 |
| 4.3.2 滤波单元的设计 | 第65-66页 |
| 4.4 基于FPGA的金字塔设计 | 第66-70页 |
| 4.4.1 高斯金字塔分解设计 | 第66-68页 |
| 4.4.2 拉普拉斯金字塔分解设计 | 第68-70页 |
| 4.5 基于FPGA的滤波器设计 | 第70页 |
| 4.6 FPGA与DDR间的缓冲架构设计 | 第70-71页 |
| 4.7 本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 细微运动监控系统测试及实验结果 | 第73-91页 |
| 5.1 细微运动监控系统的搭建 | 第73-75页 |
| 5.1.1 FPGA板卡介绍 | 第73-74页 |
| 5.1.2 基于FPGA的细微运动增强架构 | 第74-75页 |
| 5.2 细微运动增强效果与对比 | 第75-83页 |
| 5.2.1 微弱颜色的增强 | 第76-78页 |
| 5.2.2 微小运动的增强 | 第78-81页 |
| 5.2.3 实现速度对比 | 第81-83页 |
| 5.3 细微运动增强算法检测心率 | 第83-87页 |
| 5.3.1 婴儿心率检测 | 第83-85页 |
| 5.3.2 单目标心率检测 | 第85-87页 |
| 5.3.3 多目标心率检测 | 第87页 |
| 5.4 本章小结 | 第87-91页 |
| 第六章 总结和展望 | 第91-93页 |
| 6.1 总结 | 第91-92页 |
| 6.2 展望 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 致谢 | 第97-99页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第99页 |
