基于ZYNQ的燃煤火焰图像硬件去雾研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 图像去雾研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 图像去雾并行实现方法现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 高性能计算平台现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 基于暗原色先验的燃煤图像去雾算法 | 第18-26页 |
| 2.1 暗原色去雾算法 | 第18-22页 |
| 2.1.1 大气散射物理模型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 暗原色先验规律 | 第19-20页 |
| 2.1.3 暗原色先验去雾 | 第20-22页 |
| 2.2 基于暗原色去雾的燃煤火焰图像增强 | 第22-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 燃煤火焰图像硬件去雾系统构建 | 第26-53页 |
| 3.1 ZYNQ架构与开发流程 | 第26-31页 |
| 3.1.1 ZYNQ概述 | 第26页 |
| 3.1.2 ZYNQ体系结构与总线互联 | 第26-28页 |
| 3.1.3 软硬件协同设计思想 | 第28-29页 |
| 3.1.4 ZYNQ实现图像处理加速机理 | 第29-31页 |
| 3.2 燃煤火焰图像硬件去雾的IP核构建 | 第31-42页 |
| 3.2.1 Vivado HLS高层次综合 | 第31-34页 |
| 3.2.2 燃煤火焰去雾算法时空复杂度分析 | 第34-36页 |
| 3.2.3 燃煤火焰去雾增强算法IP核实现 | 第36-42页 |
| 3.3 片上系统硬件实现 | 第42-47页 |
| 3.3.1 片上系统设计 | 第43-44页 |
| 3.3.2 片上系统中的IP核参数设定 | 第44-47页 |
| 3.4 软件系统实现 | 第47-52页 |
| 3.4.1 系统底层软件构建 | 第48-51页 |
| 3.4.2 系统上层软件构建 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 燃煤火焰图像硬件去雾性系统实验验证 | 第53-59页 |
| 4.1 系统启动配置 | 第53-56页 |
| 4.2 系统性能实验 | 第56-58页 |
| 4.2.1 处理质量对比 | 第56-57页 |
| 4.2.2 处理速度对比 | 第57页 |
| 4.2.3 系统功耗对比 | 第57-58页 |
| 4.2.4 系统成本对比 | 第58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第66-67页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参研项目 | 第67-68页 |
| 附录C 基于排序网络的中值滤波模块代码 | 第68-69页 |
| 附录D 行缓存模块代码 | 第69页 |
