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基于HPS与FPGA的图像压缩感知编解码系统

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简介:
本项目设计了一种结合高性能处理系统(HPS)和现场可编程门阵列(FPGA)技术的先进图像压缩感知编解码系统。该系统能够高效地对图像数据进行实时采集、稀疏表示及编码,同时具备卓越的数据恢复与解码能力,为图像传输和存储提供高效的解决方案。 针对图像编码与重构系统的实际需求,设计了一种基于HPS(硬处理器系统)和FPGA的图像处理系统。该系统实现了图像的实时采集、压缩、传输及重构功能。采用DE1-SoC开发板,在FPGA中设计了D5M摄像头、SDRAM以及VGA接口的核心模块,并通过QSYS中的AXI与Avalon总线将这些核心模块连接起来;同时,利用Linux C编程在HPS端实现了图像的压缩感知(CS)编码和传输功能。另外,在MATLAB上位机软件中接收并处理压缩数据以实现图像重构操作。该设计方案有效减少了FPGA资源使用量及设计复杂度。 实验结果表明,此系统能够对任意自然图像进行高效处理,其平均图像压缩比约为8%,峰值信噪比(PSNR)值约41 dB;此外,本方案具有较高的灵活性和可移植性,完全满足实际工程应用需求。

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客服
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  • HPSFPGA
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    本项目设计了一种结合高性能处理系统(HPS)和现场可编程门阵列(FPGA)技术的先进图像压缩感知编解码系统。该系统能够高效地对图像数据进行实时采集、稀疏表示及编码,同时具备卓越的数据恢复与解码能力,为图像传输和存储提供高效的解决方案。 针对图像编码与重构系统的实际需求,设计了一种基于HPS(硬处理器系统)和FPGA的图像处理系统。该系统实现了图像的实时采集、压缩、传输及重构功能。采用DE1-SoC开发板,在FPGA中设计了D5M摄像头、SDRAM以及VGA接口的核心模块,并通过QSYS中的AXI与Avalon总线将这些核心模块连接起来;同时,利用Linux C编程在HPS端实现了图像的压缩感知(CS)编码和传输功能。另外,在MATLAB上位机软件中接收并处理压缩数据以实现图像重构操作。该设计方案有效减少了FPGA资源使用量及设计复杂度。 实验结果表明,此系统能够对任意自然图像进行高效处理,其平均图像压缩比约为8%,峰值信噪比(PSNR)值约41 dB;此外,本方案具有较高的灵活性和可移植性,完全满足实际工程应用需求。
  • Wavelet_OMP_1.rar_lena___
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    本资源包包含基于Wavelet变换与OMP算法实现的图像压缩感知技术代码,适用于lena标准测试图像。 基于压缩感知理论的图像恢复方法研究:以图像LENA为例的压缩感知实现。
  • MATLAB-Compressed_Sensing: 使用技术进行
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    本项目利用MATLAB实现压缩感知算法对图像进行高效压缩。通过稀疏表示和随机投影,实现在低比特率下的高质量图像重建。 压缩感知图像的MATLAB代码用于通过压缩感测技术实现图像压缩。该项目是加州大学伯克利分校EE227BT凸优化课程的一部分,作者为该校电子工程与计算机科学系研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 项目文件结构如下: - compressed_sensing/presentation:包含幻灯片副本及演示中使用的部分图片。 - compressed_sensing/writeup:包括最终报告的文档。 - compressed_sensing/data:存储三个示例图像,其中大部分实例使用了lenna.png图像。 - compressed_sensing/reconstructions: 包含两个子目录——matlabfigures和pythonfigures。这两个文件夹分别保存了通过MATLAB和Python测试脚本生成的压缩及重建结果。 此外,在compressed_sensing/src目录下有更多代码,其中matlab子目录包含了项目的最新代码库。
  • ROMP-ROMP_重构_romp_
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    本文介绍了ROMP算法在压缩感知图像重建领域的应用,展示了其高效准确地从少量测量值中恢复原始信号的能力。 实现ROMP压缩感知算法主要用于对二维图像进行压缩感知重构。可以自行设置图像的采样数目并添加图像后直接运行,无需做出任何修改。
  • Wavelet_OMP.rar_lena_matlab_重构_技术
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    本资源提供了一种利用小波变换和正交匹配追踪算法实现图像压缩与重构的方法,适用于Matlab环境下的lena标准测试图片处理,基于先进的压缩感知理论。 使用小波变换和OMP重构的压缩感知算法来重构lena图像。
  • 重建
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    本研究探讨了利用压缩感知理论进行高效图像重建的方法,通过稀疏表示和优化算法,在大幅减少数据采集的同时保持高质量图像重构。 文件包含多种压缩感知图像重构方法,如CoSaMp、OMP和SP等,能够实现图像的重构。
  • SAR-CS_SAR_SAR成_SAR
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    本项目聚焦于SAR(合成孔径雷达)技术,探索其在目标感知及图像生成中的应用,并深入研究压缩感知理论如何优化SAR成像过程,提高效率和分辨率。 基于压缩感知的SAR成像算法利用了压缩感知技术来提高合成孔径雷达(SAR)图像的质量与效率。该方法通过在数据采集阶段进行稀疏采样,然后借助先进的重建算法恢复出高分辨率的图像,从而大大减少了所需的观测时间和存储空间需求。 具体而言,在传统的SAR系统中,为了获得高质量成像结果需要收集大量的原始数据,并且这些数据往往具有很高的冗余度。而引入压缩感知理论后,则可以在保持信号完整性的前提下大幅度降低采样率;同时利用目标场景的稀疏特性作为先验知识指导后续处理过程。 因此,基于压缩感知技术应用于SAR成像领域不仅能够有效克服传统方法中的瓶颈问题,还为雷达图像获取提供了新的思路和发展方向。
  • ReconNetMatlab代-CVPR2016
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    本项目提供了一个使用Matlab实现的ReconNet框架代码,用于解决压缩感知图像重建问题。该工作在CVPR 2016会议上发表,通过深度学习技术优化了图像恢复质量。 ReconNet是一种非迭代且极其快速的算法,用于从压缩感知(CS)随机测量中重建图像。该方法在各种测量速率下均表现出色,在PSNR和时间复杂度方面优于最新的迭代CS重建算法。本段落提供的代码能够帮助重现文中介绍的部分结果。如果使用了此代码,请引用以下论文: Kulkarni, Kuldeep and Lohit, Suhas and Turaga, Pavan and Kerviche, Ronan and Ashok, Amit. ReconNet: Non-Iterative Reconstruction of Images from Compressively Sensed Measurements. The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016.
  • 去噪源代
    优质
    本项目提供了一种基于压缩感知理论的图像去噪算法的实现代码。通过稀疏表示和正交匹配追踪等技术,有效去除噪声的同时保持图像细节。适合研究与应用开发使用。 在压缩感知中,首先进行的是稀疏表示,需要对图像进行去噪处理。