【摘 要】
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近年来,机器视觉技术发展迅速,图像特征提取作为计算机机器视觉处理中的一个热门领域,在残缺字符处理、字符信息恢复等方面应用广泛,为古籍研究以及近现代残损书籍的还原和留
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近年来,机器视觉技术发展迅速,图像特征提取作为计算机机器视觉处理中的一个热门领域,在残缺字符处理、字符信息恢复等方面应用广泛,为古籍研究以及近现代残损书籍的还原和留存做出了巨大贡献。然而传统嵌入式设备存在体积大、处理速度慢等缺点,导致字符特征提取嵌入式系统开发困难,难以满足预期要求。为了解决上述问题,本文基于ZingRDK平台,完成了对字符特征提取嵌入式系统的设计。平台内部分为处理器系统(Processing System,PS)和可编程逻辑(Programmable Logic,PL)两部分,可实现软硬件协同设计。本文的主要内容有:(1)基于Vivado HLS工具对字符特征提取算法进行硬件加速,设计IP核,集成硬件平台。(2)基于ZingRDK平台完成嵌入式Linux系统的移植,进行交叉编译工具链构建、U-Boot移植以及uImage编译。(3)进行开源视觉机器库OpenCV与Qt工具库的移植。(4)完成了字符图像的采集、预处理以及特征提取,对字符特征提取嵌入式系统进行测试并且对测试结果进行了分析。本系统具有处理速度快、实时性高等特点,可在边缘与角点上提取到准确的特征信息,更好的满足了嵌入式机器视觉的发展需求。
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