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基于双CPU的实时光电图像识别系统

发布时间:2020-06-30 21:29:28 阅读: 来源:砂浆泵厂家

摘要 提出并设计一种新型的基于双CPU技术的光电图像识别系统,该系统主要由目标图像采集与处理模块、光电相关联合变换模块以及自动识别模块组成。采用TMS320C6416与FPGA完成目标图像的采集与处理.采用ARM9处理器S3C2440完成对相关功率谱的采集与目标图像识别。与传统光电图像识别系统相比,该系统实时性和精度更高,并可实现智能化和网络化。关键词 图像识剐 光电图像处理TMS320C6416 S3C2440 自动识别模块 引 言 光电混合模式识别以其高速并行处理和无串扰的优点成为实现模式识别实用化和实时化的重要途径,其在目标识别、指纹识别、光纤检测、工业零件识别、汽车牌照识别等领域得到了广泛的研究和应用[1.2],并取得了很好的识别效果。 但在实际应用中,待识别的目标图像需要经过图像预处理和畸变处理等操作。针对图像的实时处理要求,本文将联合变换相关识别系统与数字信号处理中的双CPU技术相结合,采用“FPGA+DSP+ARM”架构,研究与设计一种新型的光电混合图像识别系统。利用TMS320C6416与FPGA完成目标图像的采集与处理,利用ARM9处理器S3C2440完成对相关功率谱的采集与目标图像识别,从而实现畸变不变模式识别的快速和准确性。并实现了该系统的智能化和网络化。 该光电混合图像识别系统每秒能处理25帧图像,可实现真正的动态图像识别,因而对图像识别有很好的实用性。1 光电混合图像识别系统 光电混合图像识别系统是基于光电混合联合变换相关器的一种系统,本文提出并设计的光电混合图像识别系统的结构框图如图1所示。

ARM9处理器S3C2440与DSP间为主/从方式,DSP与FPGA问也为主/从方式。由DSP和FPGA组成的目标图像采集与处理模块,将待识别的目标通过摄像头1传输到DSP中,DSP完成对目标图像的预处理和畸变处理等处理过程。然后,DSP将处理后的目标图像和参考图像构成的联合输入图像实时输出到液晶电视上,联合图像经过激光光束的照射后,经傅里叶变换透镜3后,形成联合图像傅里叶频谱。该频谱经低通滤波后,得到所需的中心频谱[3],并通过摄像头2接收进入ARM9处理器S3C2440,来完成图像频谱的振幅调制及傅里叶逆变换的处理,得到所需互相关结果。由于真目标互相关信号较强,假目标的互相关信号很弱,可以通过设定阈值来判断真假目标图像,即当相关结果大于阈值时,识为真目标,小于阈值时,识为假目标。当判为假目标时,通过通信接口控制DSP继续进行图像采集与处理,实现下一个目标的图像识别,直至判别出真目标。{{分页}}

2 系统设计 该光电图像识别系统主要由目标图像采集与处理模块、光电相关联合变换模块以及自动识别模块组成,采用TMS320c6416DSP与FPGA来完成目标图像的采集与处理,采用ARM9处理器S3C2440来完成对相关功率谱的采集与目标图像识别。2.1 TMS320C6416 C64x是TI公司推出C6000系列DSP中的最新成员,采用了VelociTI1.2结构,其主要在内部CPU功能单元、通用寄存器组及其数据通路等方面进行了较大的改进。C64x具有8个相互独立的功能单元,其中包含6个支持单周期内单32位、双16位或4个8位数据操作的算术逻辑单元,以及2个支持单周期双16

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