一、BMP图像的调用技术（论文文献综述）
刘思军[1]（2021）在《运动姿态视频测量分析仪高速JPEG译码器设计》文中研究说明视频测量作为融合传统摄影测量、光学测量、机器视觉与数字图像处理分析、三维重建等的交叉学科,具有环境适应性强、非接触、频响高等优点,尤其是在高速风洞试验中,视频测量因其对试验模型的设计制造无特殊要求,受到了国内外风洞试验机构的青睐。为了提升测量精度,视频测量中用的相机分辨率、帧率越来越高,如何对高分辨率与高帧率带来的高速图像数据进行实时处理,成为高速运动目标的视频测量中待解决的难点之一。为解决高速图像数据的实时编译码难题,对高速译码器的关键技术开展研究。在分析运动姿态视频测量分析仪实现架构及译码器接口与调度缓冲资源约束的基础上,结合课题设计指标与JPEG译码器系统结构,采用自顶向下和模块化的设计方法,完成了高速JPEG译码器的总体架构设计与关键技术分析。针对课题高吞吐率设计指标,在分析JPEG译码算法的基础上,完成了高速译码器各功能模块高吞吐率实现方案设计与基于MATLAB的性能验证。针对串行Huffman解码的解码效率与2D-IDCT变换处理速率较低的问题,在分析Huffman编码表的编码规律和2D-IDCT变换的快速算法的基础上,采用并行流水处理架构和乒乓操作等技术,设计了基于并行与流水架构的高速Huffman解码算法和快速2D-IDCT变换的FPGA实现架构。基于高速JPEG译码器的FPGA实现方案,完成了基于Verilog硬件描述语言对译码器的各个功能模块进行RTL级设计与系统集成。为验证高速JPEG译码器的性能,搭建高速JPEG译码器性能测试平台,测试结果表明,本文设计的高速JPEG译码器能实现吞吐率达2.105GB/s的图像JPEG译码,具备较好的灵活性和可扩展性。
王谣[2]（2020）在《基于Qt的跨平台天文图像采集系统的研究》文中研究说明随着电子信息技术的发展,产生了许多不同性能的成像装置和各具特色的计算机操作系统。以电荷耦合器件（CCD）作为图像传感器的CCD相机,是天文观测领域广泛使用的高性能成像装置,通常是在一台计算机控制之下按特定的方式获取天文图像。因此,天文CCD相机的软件,通常比较独特,需要单独开发。而天文领域使用的计算机操作系统,以Windows和Linux居多。为节省人力物力,人们希望不同平台下开发的相机控制与图像采集软件具有跨平台使用的特性。本文以实验室正在进行的一个国家基金项目研究中所用的一台CCD相机为对象,根据课题中实时幸运成像的需求,选用Qt作为开发工具,利用其良好的图像用户界面（GUI）开发功能和跨平台功能,开发了一套可跨平台使用的天文图像采集软件。以厂商提供的CCD相机的开发包为基础,在Windows+Qt环境下,以C++为编程语言,对相机进行二次开发。文中描述了CCD相机图像采集系统的硬件结构和软件开发过程。程序设计过程中,通过调用开发包中的相机控制、图像采集与传输的函数,实现相机成像控制参数设置和精确调节、图像传输、图像格式转换和存储等功能。为与课题中相机实现使用情况相结合,本文还分析了两种网络传输协议和FPGA系统的接口特性,提出并实现了通过检测鼠标位置的方法来截取部分采集到的图像进行传输的方法。系统设计的不同阶段,进行了相应的程序模块或函数的功能测试。在整个系统编程完成后,进行了系统的综合测试,包括系统运行稳定性、数据传输完整性和Linux平台上运行实验等。测试结果表明,所构建的跨平台图像采集系统,基本上能满足实时幸运成像课题的要求。所设计软件具有一定的创新性和实用性,开发过程中所用技术方法,对于从事图象采集与处理的研究人员进行相机二次开发有一定的参考价值。
袁新林[3]（2020）在《面向图像的分布式并行处理系统》文中研究表明随着卫星成像技术的日渐成熟,采用人工智能技术对卫星遥感图像进行识别成为了研究热点。然而,卫星遥感图像具有成像分辨率高、幅面尺寸大、实时性要求高等特点。因此会存在卫星图像成像速度和识别速度慢等问题,当图像识别速度远小于图像成像速度时会导致图像数据的丢失。反之,则导致卫星资源的浪费。因此,如何在保证卫星图像成像质量并提高识别速度的同时,提高卫星资源利用率成为是本文需要研究的课题。本文设计了一个面向图像的分布式并行处理系统,并详细阐述了该系统涉及到的理论基础、设计方案、实现过程和测试分析。本文完成的主要工作如下:1)异构平台下的卫星图像融合:在异构平台下分别通过CPU和GPU进行卫星图像融合。将相同的图像融合方法分别通过串行编程和并行编程进行实现,并行编程利用CUDA对图像融合方法进行并行化设计。比较两种图像融合方式在不同数据规模下的时间开销,选择更适合的卫星图像融合加速方式。2)自适应加权阈值调度算法:设计并实现了自适应加权阈值调度算法,对图像数据处理内存和图像数据传输内存进行了调节。该算法分为初始化、恒定、高负载、低负载四种状态。任务开启后,模块先进入初始化状态。当图像传输速度大于图像处理速度时,模块进入高负载状态,在内存充足的情况下增加传输队列容量。当图像传输速度小于图像处理速度时,模块进入低负载状态,减小传输队列容量。该调度算法力求提高卫星资源的利用率,平衡图像传输和图像处理的内存使用量。3)高并发低冗余存储模块:针对卫星图像数据的时空特性,设计并实现了以LSM-Tree为基础的高并发低冗余存储模块。该模块采用无中心节点的方式进行存储,并且通过共享前缀压缩算法对图片的Key值进行压缩存储。同时,该模块在每个数据块顶部增加索引信息,加速数据查询。最后该模块设计了两类垃圾回收算法来提高卫星存储资源利用率。一种是根据磁盘剩余空间阈值启动的定期删除策略,另一种是查询即删除策略。本文对整个系统进行了完整的功能测试和性能测试,测试结果表明系统成功实现了卫星图像融合加速;调度算法能够有效地自动控制数据传输和数据处理双方的内存使用;存储模块实现了数据的分布式存储,成功提高了磁盘的利用率。
张俊杰[4]（2020）在《基于Zynq的动态图像测量处理系统设计与实现》文中认为早期的视觉测量系统主要是基于PC机是实现,但它不适应用于复杂场景,且实时性较差等。针对上述问题,基于ARM、DSP和FPGA的嵌入式视觉测量系统受到重视并迅速发展。其中Xilinx的Zynq（FPGA+ARM）的嵌入式可编程片上处理平台不仅可以执行复杂控制程序、动态调度计算资源,还能够支持硬件算法加速处理。相比于单一的ARM、DSP、FPGA等嵌入式处理系统,Zynq架构具有可扩展性好、高性能、低功耗、低成本等优势。因此,本文设计并实现一种基于Zynq架构的动态图像测量处理系统。本文首先对双目立体视觉测量数学模型进行分析,结合软硬件协同工作原理设计基于Zynq的动态图像测量处理系统总体方案和各模块的功能。针对常见的双目视觉测量中的图像立体匹配算法的缺点,本文提出了一种基于多特征融合的立体匹配算法,该算法利用Census变换信息、图像的边缘信息以及基于HSV色彩空间的图像信息构造多特征融合的匹配代价计算模块。相比使用单一的图像特征进行代价计算的匹配算法,本文的算法提高了匹配精度。同时利用Xilinx提供的Vivado HLS工具将所提算法封装为硬件加速IP核。设计并实现基于Zynq软硬件协同工作的动态图像测量处理系统,其主要包括:基于Zynq双目采集系统的实现;采用上述采集系统采集标定板照片,完成该系统的双目相机标定;设计并实现图像预处理硬件加速IP核;根据常见的Zynq图像处理系统架构设计本文的动态图像测量系统的整体方案并予以实现完成目标物体到相机之间的距离测量（即深度）。最后对基于Zynq的动态图像测量处理系统进行了系统测试,基于实验平台和实验场景做实验测试,针对不同的相对距离进行测量和分析,测量范围在450mm-850mm相对测量误差小于2.3%,整个图像处理系统的处理帧率为16fps,满足测量实时性要求,本文所设计的系统性能达到了设计要求。
牛晗晗[5]（2020）在《基于肺部CT气管壁增强的气管分割及可视化系统》文中研究表明近年来,医学影像技术的发展越来越迅猛,其普及的程度也变得更加的广泛。其中,计算机断层成像技术（Computed Tomography,CT）因为它的分辨率较高并且功能较为强大而成为临床诊断中最为常用的技术。肺部CT成像作为一种医学筛查方法,在诊断与检测肺癌中非常有效。但对于目前的CT检测,医生只能靠着自己的临床经验,通过观察二维切片图像来判定损伤的部位,难以精准地确定损伤部位的大小、位置和几何形状,所以有必要进一步深入解读图像中所包含的生物信息。CT图像可视化可以很好地帮助医护工作者诊断病情、模拟手术及术前规划,因而研究医学CT图像可视化技术有着至关重要的意义和研究价值。肺气管是人体中极为重要的组织结构,其精确分割结果有利于医生诊断和分析肺部疾病,并可以提供给医生有效的医学导航功能,有利于术前手术方案制定和术中分析。但由于肺部CT会受到部分体积效应和噪声的影响,从而导致在气管分割过程中会出现泄漏现象,因此在气管分割的过程中尽可能识别小的支气管壁以及减少泄漏有重要的研究意义。针对上述所出现的问题,本文开发了一个基于肺部CT气管壁增强的气管分割及可视化系统。1.在可视化模块中,通过结合VTK、Qt以及ITK,对医学DICOM影像进行读取和可视化分析,并显示冠状面、矢状面、横截面数据图像,肺部CT的内部结构通过VTK进行三维重建后并显示。2.在CT图像预处理模块中,为了缩短处理时间,气管分割必须只关注于肺部区域,本文通过二值化处理、形态学开运算操作、三维区域生长以及形态学闭运算等一系列操作对CT进行预处理,进而提取出肺掩模,减少计算量。3.在肺气管粗分割模块中,本文主要采用自适应阈值的六邻域区域生长方法对主气管进行粗分割。4.在气管精细分割模块,本文主要提出了一种强化CT图像气管壁增强的区域生长分割算法,这一模块的重点集中在支气管壁的识别上,并分为了四个步骤:三级分割步骤、气管壁修补、判决步骤以及分割过滤步骤。利用局部信息增强支气管壁的二维过程,从而可以检测到更小的支气管区域。
宁小霞[6]（2019）在《基于Web的医学图像采集、配准及分割系统设计研究》文中认为近年来,随着计算机技术的发展,云计算,移动互联网,GPU加速,以及智能终端等新技术不断发展和渗透到医学领域,医学图像互联网的新时代已经到来。因此,基于互联网的医学图像数据处理技术逐渐成为热点。在解决区域医疗,远程会诊和远程医疗教学等医疗机构的发展问题时,用户希望通过互联网改变传统的诊断方法,并在任意互联网浏览器上阅片诊断。而且当前医院各部门各自为政,相互之间业务不能深度的融合,导致了众多的数据孤岛,无法合理统筹分配和运用资源,造成了资源的重复使用和浪费,直接的后果是增加了医疗的成本和影响了医护对医学影像信息的临床需求。针对这些问题本文开展了可在互联网环境下运行的医学图像处理研究,即设计一种基于Web的医学图像采集、配准及分割系统。将该系统用于合作医院,采集了医院的20例病患的影像数据进行配准分割处理,同时利用影像科医生的专业知识对该系统的测试结果进行评估分析,由系统评估结果得知该系统的准确率达到85%以上。具体由以下几个模块完成本次系统平台研究工作:（1）基于Web的DICOM（Digital Imaging and Communication of Medicine）医学图像文件采集及三维图像数据的合成。本文研究分析DICOM图像的数据结构和编码方式,实现基于Web的DICOM医学影像的格式转换并显示,以及三维合成平扫相、动脉相、门脉相三个时相的医学图像数据。实验结果表明本系统平台可以很好地读取医学影像数据,并且实现资源共享。（2）基于Web的医学图像配准研究。采用基于特征点的TPS（Thin plate splines）配准算法,利用医护专家的专业知识手动选取肝脏最具标志性且唯一性的特征点。通过采用观察法和定量法评估配准的效果。实验结果表明配准效果良好,为临床医生分析肝癌患者的影像提供了一个可靠的计算机辅助工具。（3）基于Web的医学图像分割及三维建模。采用灰度变换、边缘检测、膨胀腐蚀、打标签以及阈值差分分割等算法分割平扫相和门脉相的CT图像,提取肝脏区域,最后借助3D Doctor软件进行肝脏的三维重建。人体腹部器官结构复杂、联系密切,利用互联网以及计算机图像处理技术自动抽出人体腹部器官中的肝脏部分,可以更加直观、清晰地观察肝脏的形状结构以及为以后的病理解析打下基础。
任阳[7]（2018）在《基于ZigBee的图像传输及组网研究与实现》文中提出随着无线网络技术的快速发展,多种无线通信标准应运而生。在无线通信技术中,ZigBee技术因其低功耗、成本低、网络容量大、自组网等特性,在智能家居、远程监控、医疗卫生等领域被广泛应用;Wi-Fi技术主要有传输速率高,能够直接联网等特点,在日常生活中也被广泛使用。基于这两大技术的特点,论文的研究和开发工作如下:1.阐述了ZigBee网络中的设备类型和ZigBee网络的拓扑结构,接着阐述了ZigBee协议各层的规范及其功能,包括如物理层的调制技术和解调技术、物理帧格式、MAC帧格式和网络层帧格式。2.图像数据的采集与显示。论文选用CC2530作为ZigBee节点的无线芯片,选用带FIFO的OV7670图像传感器进行图像信息的采集。上位机采用Visual C++6.0开发,用来显示采集的图像。首先介绍了CC2530芯片,然后阐述了OV7670图像传感器的功能模块以及它的控制方法,接着阐述了图像数据的读取方法和采集到的图像格式,最后阐述了上位机软件的设计。论文采用串行摄像机控制总线（SCCB）控制OV7670图像传感器输出QVGA,RGB565格式的图像数据,将图像数据通过CC2530单片机上的串口传输到上位机上显示。3.阐述了ZigBee协议栈的工作流程以及ZigBee节点的组网过程。ZigBee终端节点将采集的图像数据通过ZigBee网络发送给协调器,协调器通过串口将图像数据发送到上位机显示。另外,在GNU Radio平台上开发ZigBee协议栈,使其成为一个ZigBee-WiFi网关。终端节点将采集的温湿度数据通过ZigBee网络传输到该GNU Radio平台。该平台将ZigBee数据帧转换成WiFi数据帧,使用WiFi协议将温湿度数据发送到另一个GNU Radio平台上显示,初步实现ZigBee网络与WiFi网络的组网。
饶哲宇[8]（2018）在《高性能JPEG硬件编解码器的软件建模与驱动开发》文中提出随着传感器技术与图像处理技术的发展,个人移动终端已经成为了高精度数字图像的采集、存储、处理和传输的主要设备之一。由于高精度图像庞大数据量的存储难度与传输的实时性需求,硬件图像编解码器被广泛应用于个人移动终端中。考虑到硬件的设计成本与系统功耗,硬件编解码器以IP的形式集成到片上SOC系统的设计方案越来越受制造厂家的欢迎,具有广阔的市场空间。目前IP系统通常采用软硬件协同的方式进行设计,该方式与以前的硬件优先的设计方案相比,多了硬件模块设计前的系统软件建模环节。系统软件建模作为硬件IP系统的软硬件协同设计方法的核心环节,通过对IP系统的软件建模在系统设计初期可以对算法可行性进行分析与对系统架构进行性能评估与改进优化,极大地缩短硬件设计周期与改善硬件结构,因此建立硬件IP系统软件模型具有开发价值与实际意义。本文先介绍了JPEG静态图像编解码协议的基本步骤,之后从手机用户的应用场景出发对图像编解码IP的功能需求进行分析,设计出符合需求的编解码IP系统架构。然后对编解码系统按照系统架构进行C语言建模,该模型包含软件部分与硬件模块的软件建模。在硬件部分的软件建模上,用软件模拟硬件的乒乓操作对数据流进行读取;设计整型色系转换快速算法并建立硬件色系转换模块的软件模型;将符合人眼视觉系统的量化表应用到图像压缩编码的量化模型中;对比多种经典DCT快速算法,从乘法器的占用与算法的精度考虑,选取Loeffler算法替代原本的DCT算法进行硬件DCT模块的建模;分析硬件的哈夫曼编解码方式,建立符合硬件结构的哈夫曼编码表存储格式和查表模型。在软件部分,建立bmp与jpg格式的封装与去封装模块。为了提高图像编码的压缩比,提出一种硬件编码中用最小可见视觉差模型制作量化表的设想,实验发现新量化表性能优于传统量化表且能够用于JPEG硬件编解码器IP,但是这种方法带来了量化表过大的难题目前无法解决。在硬件IP完成后期,本文使用Xillinx公司的Zedboard FPGA开发板,在Vivado开发平台上将JPEG编解码器IP集成到FPGA系统中,将软件部分与读写寄存器模块结合生成IP驱动实现IP的软硬件协同编解码。本文基于手机用户的集体需求进行系统软件建模过程为IP开发前期提供了算法指导与系统架构支持,驱动开发过程能够在硬件IP实现后期验证硬件系统的准确性,具有较好的实用价值。
谭穗妍,马旭,董文浩,鹿芳媛,李倍旭[9]（2017）在《基于嵌入式机器视觉的水稻秧盘育秧图像无线传输系统》文中进行了进一步梳理杂交稻机械化秧盘精密播种育秧过程中需要人工实时监测,以保证秧盘播种性能,为解决传统人工长时间户外、低效的监测方式,设计了基于嵌入式机器视觉的水稻秧盘育秧图像无线传输系统。系统由嵌入式开发平台、无线Wi Fi网关、高清网络摄像头、红外传感模块、远程服务器等组成。嵌入式开发平台采用Tiny4412开发板,并在其上移植Linux系统、摄像头驱动、GPIO口驱动;采用Qt开发工具,完成图像采集、实时显示,并设计出友好的人机交互界面;利用Jpeglib静态库对图像进行数据压缩;利用无线Wi Fi局域网、嵌入式系统和远程服务器按照规定的协议通过Socket通信进行数据传输。远程服务器基于Netty框架对采集到的图像数据进行校验、实时显示和保存。试验结果表明,不同分辨率图像的无线传输速率均满足育秧流水线实时作业要求,JPEG格式的图像经过数据压缩,其传输速率大大提高;嵌入式采集终端能够稳定采集播种秧盘图像,并成功地上传到服务器,网络平均丢包率为0.23%,误码率为0.23%。
沙辰[10]（2016）在《基于ARM-LINUX的多功能视频监控系统研究与实现》文中研究表明随着通信和信息技术的日益完善,人们对信息的正确性和完整性有着更高标准的要求。视频监控能真实展现被监控场所的声像信息,具有清晰性、直观性等特点,受到广泛关注。随着嵌入式技术的发展应用,采用嵌入式技术实现视频监控系统,具有功能强、成本低、功耗少、操作简便等特点,并且易向无线移动方向发展,具有广阔的应用前景。本文研究用嵌入式技术改进视频监控系统,并尝试设计与实现一种基于ARM-Linux的多功能视频监控系统。本文在分析视频监控系统国内外研究现状,以及对相关理论技术进行研究的基础上,对采用嵌入式技术来实现的视频监控系统进行了需求分析、方案选择和总体设计。首先搭建了基于ARM-Linux的系统开发环境,包括安装交叉编译工具链、Bootloader启动过程分析与移植、Linux内核启动分析与移植、根文件系统分析与构建、安装各种需要的库文件等;其次分别对系统的驱动程序和应用程序进行了设计与实现。在开发驱动程序中,研究分析了Linux内核中经典的bus-device-driver框架结构及Linux内核中提供的输入子系统框架,以及LCD、触摸屏、网卡、摄像头驱动框架等,分别设计并实现了LCD、触摸屏、摄像头、按键四种设备驱动程序,并对DM9000网卡驱动进行了移植操作。在应用程序开发部分,设计并实现了视频监控系统的设备管理、字体管理、文件管理、图像管理、页面管理及远程监控等功能。最后在系统运行中进行了功能测试和性能测试。测试结果表明系统运行状态良好,并且在运行中具有占用资源较少,执行效率较高等特点。本系统在监控过程中提高了监控效率,可以对可疑点进行捕获,同时可以通过软件方式对捕获到的图像进行相应处理（放大、移动等）,保证了对监控中可疑点的清晰捕获。系统还支持对捕获图像说明文档的显示功能,因此只需保存捕获到的可疑点图像和相应的文字说明即可。除此之外,本系统充分体现了嵌入式技术的优点,不仅支持有线监控,同时还支持手持设备和PC机对摄像头的无线远程监控,并将视频监控和图像处理有效结合。
二、BMP图像的调用技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、BMP图像的调用技术（论文提纲范文）
（1）运动姿态视频测量分析仪高速JPEG译码器设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 JPEG图像压缩标准的发展 |
| 1.2.2 高速JPEG译码技术的研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与研究目标 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 分析仪系统结构与高速译码器方案 |
| 2.1 运动姿态视频测量分析仪 |
| 2.1.1 分析仪系统结构 |
| 2.1.2 任务切割与映射 |
| 2.1.3 图像实时采集与存储 |
| 2.2 JPEG编译码存储系统 |
| 2.3 高速JPEG译码器设计指标 |
| 2.4 高速译码器总体架构 |
| 2.5 实现平台及资源分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 高速译码算法设计与仿真分析 |
| 3.1 JPEG标准的基本原理和方法 |
| 3.2 JPEG编码过程 |
| 3.3 高速译码算法设计 |
| 3.3.1 数据预处理模块设计 |
| 3.3.2 熵解码模块设计 |
| 3.3.3 反量化和反Zig Zag扫描模块设计 |
| 3.3.4 高速2D-IDCT模块设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 高速译码器FPGA实现 |
| 4.1 译码器总体结构设计 |
| 4.2 数据预处理模块FPGA实现 |
| 4.2.1 输入缓冲模块 |
| 4.2.2 数据选择模块 |
| 4.2.3 JFIF头文件解析模块 |
| 4.2.4 数据拼接模块 |
| 4.3 熵解码模块FPGA实现 |
| 4.3.1 读入数据模块 |
| 4.3.2 Huffman解码模块 |
| 4.3.3 DPCM_RLD 解码模块 |
| 4.4 反量化和反Zig Zag扫描模块FPGA实现 |
| 4.5 高速2D-IDCT变换模块FPGA实现 |
| 4.5.1 第一级1D-IDCT单元设计 |
| 4.5.2 转置单元设计 |
| 4.5.3 第二级1D-IDCT单元设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统测试与结果分析 |
| 5.1 测试平台搭建 |
| 5.2 测试方案 |
| 5.3 模块联调仿真测试 |
| 5.4 系统性能测试与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（2）基于Qt的跨平台天文图像采集系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 天文CCD相机 |
| 1.1.2 天文图像采集系统 |
| 1.2 天文图像采集系统的国内外研究现状 |
| 1.3 本论文的主要内容以及篇章结构 |
| 第二章 跨平台天文图像采集系统的基本方案 |
| 2.1 Qt相关介绍 |
| 2.1.1 基于Qt的图形用户界面 |
| 2.1.2 基于Qt的跨平台 |
| 2.2 传输协议介绍 |
| 2.2.1 UDP协议 |
| 2.2.2 TCP协议 |
| 2.2.3 两种协议对比 |
| 2.3 图像文件格式介绍 |
| 2.3.1 常用图像文件格式 |
| 2.3.2 天文专用FITS文件格式 |
| 2.4 跨平台图像采集系统基本方案 |
| 2.4.1 项目对图像采集系统的基本要求 |
| 2.4.2 跨平台图像采集系统基本方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 跨平台天文图像采集系统的硬件结构 |
| 3.1 QHYCCD相机介绍 |
| 3.1.1 相机基本情况 |
| 3.1.2 相机的连接 |
| 3.2 LX200_ACF望远镜介绍 |
| 3.2.1 LX200_ACF望远镜的基本情况 |
| 3.2.2 望远镜的连接 |
| 3.3 基于FPGA的实时幸运成像系统 |
| 3.4 系统的硬件结构 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 图像采集系统软件的设计与实现 |
| 4.1 系统的软件框架 |
| 4.1.1 程序总体设计方法 |
| 4.1.2 系统的UI界面 |
| 4.1.3 系统软件工作流程 |
| 4.2 系统工作模式 |
| 4.2.1 单帧模式 |
| 4.2.2 多帧模式 |
| 4.3 系统各部分设计方法 |
| 4.3.1 预备阶段 |
| 4.3.2 采集参数控制 |
| 4.3.3 图像显示 |
| 4.3.4 鼠标检测及截图 |
| 4.3.5 图像传输 |
| 4.3.6 图片存储 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试结果及分析 |
| 5.1 软件功能测试 |
| 5.1.1 软件运行功能测试 |
| 5.1.2 多帧采集稳定测试及结果分析 |
| 5.2 千兆以太网传输测试 |
| 5.2.1 PC端传输测试方案 |
| 5.2.2 FPGA端传输测试方案 |
| 5.2.3 测试结果及分析 |
| 5.3 跨平台测试 |
| 5.3.1 跨平台测试方案 |
| 5.3.2 系统环境配置 |
| 5.3.3 跨平台测试结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 课题展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读硕士期间的成果 |
（3）面向图像的分布式并行处理系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文研究工作背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新点 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 理论基础与相关技术 |
| 2.1 图像融合 |
| 2.2 GPU编程 |
| 2.3 通用调度算法 |
| 2.4 LSM-TREE存储结构 |
| 2.5 数据分布策略 |
| 2.5.1 轮询策略 |
| 2.5.2 一致性哈希策略 |
| 2.5.3 带负载上限的一致性哈希策略 |
| 2.5.4 带虚拟节点的一致性哈希策略 |
| 2.6 REDIS内存回收策略 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 面向图像的分布式并行处理系统的设计 |
| 3.1 应用场景与需求分析 |
| 3.2 系统构成 |
| 3.3 系统层次架构 |
| 3.4 系统物理部署 |
| 3.5 异构平台下的卫星图像融合模块的设计 |
| 3.5.1 异构平台的图像融合方式 |
| 3.5.2 异构平台图像融合处理流程 |
| 3.5.3 GPU的优化处理 |
| 3.6 自适应加权阈值调度算法的设计 |
| 3.6.1 算法模型 |
| 3.6.2 状态切换 |
| 3.6.3 算法伪代码 |
| 3.7 高并发低冗余存储模块的设计 |
| 3.7.1 整体架构 |
| 3.7.2 存储模块中各节点的功能 |
| 3.7.2.1 Client节点 |
| 3.7.2.2 WorkNode节点 |
| 3.7.3 关键技术 |
| 3.7.3.1 数据存储策略 |
| 3.7.3.2 关键字压缩存储 |
| 3.7.3.3 数据组织形式 |
| 3.7.3.4 Manifest索引结构设计 |
| 3.7.3.5 垃圾回收策略 |
| 3.7.3.6 数据操作流程 |
| 3.7.4 分布式设计 |
| 3.7.4.1 数据分布策略 |
| 3.7.4.2 负载均衡策略 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 面向图像的分布式并行处理系统的实现 |
| 4.1 异构平台下的卫星图像融合模块的实现 |
| 4.1.1 BMP图像的存取 |
| 4.1.2 利用CPU进行图像融合 |
| 4.1.3 利用GPU进行图像融合 |
| 4.2 自适应加权阈值调度算法的实现 |
| 4.2.1 加载组件的实现 |
| 4.2.2 数据传输进程实现 |
| 4.2.3 数据处理进程实现 |
| 4.2.4 模块执行流程 |
| 4.3 高并发低冗余存储模块的实现 |
| 4.3.1 通信交互组件的实现 |
| 4.3.1.1 通信报文设计 |
| 4.3.1.2 报文头部类型定义 |
| 4.3.1.3 通信协议编解码器的实现 |
| 4.3.2 网络通信框架的实现 |
| 4.3.3 定时器的实现 |
| 4.3.4 时间类的实现 |
| 4.3.5 工作节点的实现 |
| 4.3.5.1 中间层 |
| 4.3.5.2 存储层 |
| 4.3.5.3 业务层 |
| 4.3.6 Client的具体实现 |
| 4.3.6.1 数据存储节点的计算 |
| 4.3.6.2 元数据管理 |
| 4.3.7 模块关键流程 |
| 4.3.7.1 模块初始化流程 |
| 4.3.7.2 数据写入流程 |
| 4.3.7.3 数据查询流程 |
| 4.3.7.4 数据删除流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试与结果分析 |
| 5.1 异构平台下的卫星图像融合模块测试 |
| 5.1.1 测试环境 |
| 5.1.2 CPU与 GPU图像融合效果对比测试 |
| 5.1.3 CPU与 GPU图像融合速度对比测试 |
| 5.2 自适应加权阈值调度算法模块测试 |
| 5.2.1 测试环境 |
| 5.2.2 功能测试 |
| 5.2.2.1 模块初始化加载测试 |
| 5.2.2.2 模块运行时测试 |
| 5.2.2.3 队列切换测试 |
| 5.3 高并发低冗余存储模块测试 |
| 5.3.1 测试环境 |
| 5.3.2 功能测试 |
| 5.3.2.1 存储位置计算测试 |
| 5.3.2.2 数据存储测试 |
| 5.3.2.3 单条数据查询测试 |
| 5.3.2.4 数据范围查询测试 |
| 5.3.2.5 数据删除测试 |
| 5.3.3 性能测试 |
| 5.3.3.1 写入性能测试 |
| 5.3.3.2 读取性能测试 |
| 5.4 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望未来 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 |
（4）基于Zynq的动态图像测量处理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 双目立体视觉测量技术的研究现状 |
| 1.2.2 基于嵌入式平台的双目视觉测量系统研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容及其章节结构 |
| 第二章 相关基础理论技术及系统总体结构 |
| 2.1 双目视觉测量理论基础 |
| 2.1.1 双目立体视觉测量原理 |
| 2.1.2 双目相机的成像模型 |
| 2.1.3 Z Zhang相机标定 |
| 2.1.4 双目相机标定 |
| 2.1.5 极限校正 |
| 2.2 系统硬件平台 |
| 2.2.1 Zynq的体系结构 |
| 2.2.2 Zynq内的互联结构 |
| 2.2.3 Zynq软硬件协同开发流程 |
| 2.3 系统总体方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多特征融合的匹配算法与IP核设计 |
| 3.1 常见的图像立体匹配算法 |
| 3.1.1 双目立体视觉测量技术的研究现状 |
| 3.1.2 局部最优化方法 |
| 3.2 基于多特征融合的立体匹配算法 |
| 3.2.1 多特征融合的匹配代价计算 |
| 3.2.2 基于最小生成树的匹配代价聚合 |
| 3.2.3 视差获取与修正 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 IP核设计 |
| 3.4.1 Vivado HLS工具简介 |
| 3.4.2 基于Vivado HLS的立体匹配IP核设计 |
| 3.4.3 IP核仿真与封装 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Zynq图像测量处理系统设计与实现 |
| 4.1 基于Zynq平台的双目采集系统 |
| 4.1.1 系统的PL端硬件设计 |
| 4.1.2 系统的PS端软件设计 |
| 4.2 双目相机标定 |
| 4.3 图像预处理算法及IP核实现 |
| 4.3.1 图像预处理算法 |
| 4.3.2 基于Vivado HLS图像预处理IP核设计 |
| 4.4 基于Zynq的图像测量处理系统设计与实现 |
| 4.4.1 基于Zynq的图像测量处理系统方案设计 |
| 4.4.2 基于Zynq图像测量处理系统硬件设计 |
| 4.4.3 基于Zynq的图像测量处理系统软件程序设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 功能验证与分析 |
| 5.1 测试环境搭建与方法说明 |
| 5.2 测量实验结果分析 |
| 5.3 速度分析 |
| 5.4 功耗分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于肺部CT气管壁增强的气管分割及可视化系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 关于肺气管分割 |
| 1.2.2 关于医学图像可视化 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 医学影像可视化 |
| 2.2 系统开发工具 |
| 2.2.1 ITK简介 |
| 2.2.2 VTK简介 |
| 2.3 系统开发平台 |
| 第三章 系统组成设计 |
| 3.1 CT图像二维可视化 |
| 3.2 CT图像三维可视化 |
| 3.3 肺部CT预处理 |
| 3.3.1 二值化操作 |
| 3.3.2 形态学开运算操作 |
| 3.3.3 三维区域生长 |
| 3.3.4 形态学闭运算获取掩膜 |
| 3.4 气管粗分割 |
| 3.4.1 对主气管进行区域生长 |
| 3.4.2 获取种子点坐标 |
| 3.4.3 粗分割主循环 |
| 3.4.4 保存粗分割结果 |
| 3.5 气管精细分割 |
| 3.5.1 三级分割步骤 |
| 3.5.2 气管壁修补步骤 |
| 3.5.3 判定步骤 |
| 3.5.4 分割过滤步骤 |
| 第四章 算法验证及实验结果 |
| 4.1 开发硬件平台 |
| 4.2 开发软件平台的配置过程:Qt+ITK+VTK |
| 4.2.1 Qt下 VTK的安装过程 |
| 4.2.2 ITK配置过程 |
| 4.3 实验数据来源 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 第五章 结论和展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论着 |
| 攻读硕士学位期间参与项目和比赛 |
| 致谢 |
（6）基于Web的医学图像采集、配准及分割系统设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于Web的医学图像处理研究 |
| 1.2.2 DICOM医学图像与配准分割研究 |
| 1.3 研究思路及研究内容 |
| 1.4 组织结构 |
| 第二章 基于Web的医学图像处理研究技术基础 |
| 2.1 实验环境的概述 |
| 2.1.1 开发平台XOJO简介 |
| 2.1.2 基于XOJO的Web应用程序 |
| 2.1.3 XOJO Web应用程序安全性 |
| 2.2 系统架构研究与设计 |
| 2.2.1 基于Web的医学图像采集,配准及分割系统总体架构设计 |
| 2.2.2 系统功能分析 |
| 2.3 实验材料 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 DICOM图像文件的三维数据合成 |
| 3.1 DICOM文件概述 |
| 3.2 DICOM文件的解析 |
| 3.3 DICOM文件采集及合成 |
| 3.3.1 医学DICOM图像的网上采集 |
| 3.3.2 DICOM文件的图像显示 |
| 3.3.3 DICOM数据合成 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于Web的三维医学图像配准实验设计 |
| 4.1 医学图像配准理论 |
| 4.1.1 图像插值算法 |
| 4.1.2 薄板样条插值 |
| 4.1.3 特征点的选取 |
| 4.2 医学图像配准方案设计 |
| 4.3 肝脏配准结果分析 |
| 4.3.1 观察法分析 |
| 4.3.2 定量法分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于Web医学图像分割及三维建模实验设计 |
| 5.1 医学图像分割理论 |
| 5.1.1 边缘检测算法 |
| 5.1.2 膨胀腐蚀算法 |
| 5.1.3 3D Labeling算法 |
| 5.1.4 阈值和差分分割算法 |
| 5.2 医学图像分割及结果分析 |
| 5.2.1 肝脏抽出的初期区域 |
| 5.2.2 肝脏的最终区域 |
| 5.2.3 分割系统性能评价 |
| 5.2.4 肝脏三维建模 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表、录用论文及参与科研项目情况 |
（7）基于ZigBee的图像传输及组网研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文组织与架构 |
| 第2章 ZigBee技术的基本原理 |
| 2.1 ZigBee技术简介 |
| 2.2 ZigBee网络中的设备类型及网络拓扑结构 |
| 2.2.1 ZigBee网络中的设备类型 |
| 2.2.2 ZigBee网络拓扑结构 |
| 2.3 ZigBee协议分析 |
| 2.3.1 物理层规范 |
| 2.3.2 MAC层描述 |
| 2.3.3 网络层 |
| 2.3.4 应用层 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于CC2530和OV7670 的图像采集与显示设计 |
| 3.1 系统总体结构 |
| 3.2 CC2530与PC通信 |
| 3.2.1 CC2530 简介 |
| 3.2.2 CC2530与PC的串口通信 |
| 3.3 OV7670 图像传感器 |
| 3.3.1 OV7670 模块简介 |
| 3.3.2 OV7670 的控制方法 |
| 3.3.3 图像数据的读取方法 |
| 3.3.4 图像的格式 |
| 3.4 上位机软件设计 |
| 3.4.1 开发环境介绍 |
| 3.4.2 上位机界面设计 |
| 3.4.3 串口通信模块 |
| 3.4.4 图像显示模块 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于ZigBee的图像传输及组网研究 |
| 4.1 ZigBee软件开发环境 |
| 4.2 ZigBee协议栈 |
| 4.2.1 ZigBee协议栈的介绍 |
| 4.2.2 ZigBee协议栈的主要工作流程 |
| 4.2.3 协调器和终端节点的启动过程 |
| 4.2.4 终端节点程序设计 |
| 4.2.5 协调器节点程序设计 |
| 4.2.6 ZigBee网络地址分配机制 |
| 4.3 GNU Radio上实现ZigBee与WiFi组网的数据传输 |
| 4.3.1 ZigBee标准物理层调制技术 |
| 4.3.2 ZigBee标准的MAC帧 |
| 4.3.3 GNU Radio的研究 |
| 4.3.4 USRP的研究 |
| 4.3.5 ZigBee与WiFi组网的设计思路 |
| 4.3.6 ZigBee与WiFi组网的初步实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（8）高性能JPEG硬件编解码器的软件建模与驱动开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 JPEG技术的研究现状 |
| 1.4 论文主要工作与内容安排 |
| 第二章 JPEG编解码原理分析 |
| 2.1 颜色空间转换 |
| 2.2 正反DCT变换 |
| 2.3 量化与反量化 |
| 2.4 熵编码 |
| 2.4.1 差分脉冲编码与游程编码 |
| 2.4.2 哈夫曼编码 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 JPEG编解码器的软件建模 |
| 3.1 JPEG编解码器系统模型设计 |
| 3.1.1 编解码器系统需求分析 |
| 3.1.2 编码器系统流程分析 |
| 3.1.3 解码器系统流程分析 |
| 3.2 数据流分析 |
| 3.2.1 系统数据流的操作模式 |
| 3.2.2 Bmp数据结构与解码 |
| 3.2.3 JFIF数据结构 |
| 3.3 色系转换与最小编码单元排列 |
| 3.4 并入量化/反量化功能的FDCT/IDCT模块设计 |
| 3.5 熵编码与熵解码模型设计 |
| 3.6 模型结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 JND模型与量化表的改进 |
| 4.1 DCT域JND模型概要 |
| 4.1.1 人眼对比度敏感特性 |
| 4.1.2 人眼亮度适应效应 |
| 4.1.3 人眼对比度掩盖效应 |
| 4.2 一种硬件编码中应用JND模型的设想 |
| 4.2.1 亮度适应特性因子的改进 |
| 4.2.2 对比度掩盖特性因子的改进 |
| 4.3 改进模型的量化表制作与评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 JPEG硬件编解码器的驱动开发 |
| 5.1 软硬件平台简介 |
| 5.1.1 Vivado设计套件 |
| 5.1.2 开发板的选择 |
| 5.2 硬件驱动的开发 |
| 5.2.1 编解码器IP的介绍 |
| 5.2.2 系统的寄存器描述与驱动开发 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.4 本章小节 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（9）基于嵌入式机器视觉的水稻秧盘育秧图像无线传输系统（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 系统总体方案设计 |
| 2 系统功能模块设计 |
| 2.1 系统硬件设计 |
| (1)Tiny4412嵌入式开发平台 |
| (2)高清网络摄像头 |
| (3)红外传感模块 |
| (4)无线网络 |
| 2.2 系统软件设计 |
| 2.2.1 嵌入式系统软件总体设计 |
| 2.2.2 图像采集和图像压缩 |
| 2.2.3 GPIO子系统 |
| 2.2.4 基于Qtopia秧盘图像采集软件界面 |
| 2.2.5 无线传输协议设计 |
| 2.2.6 基于Netty框架的远程服务器监控软件设计 |
| 3 系统测试和结果分析 |
| 3.1 水稻育秧秧盘图像无线传输系统的测试方案 |
| 3.2 播种秧盘图像无线传输速度试验及结果 |
| 3.3 网络丢包率和误码率试验及结果 |
| 3.4 测试结果分析 |
| 4 结论 |
（10）基于ARM-LINUX的多功能视频监控系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 系统整体架构及软硬件组成 |
| 2.1 视频监控系统整体架构 |
| 2.2 系统硬件架构设计 |
| 2.3 系统软件架构设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 嵌入式系统开发平台的构建 |
| 3.1 交叉编译环境的搭建 |
| 3.2 Linux开源库的配置与安装 |
| 3.2.1 配置freetype库 |
| 3.2.2 配置libjpeg库 |
| 3.2.3 mjpg-streamer的配置与移植 |
| 3.3 Bootloader的裁剪与移植 |
| 3.3.1 Bootloader概述 |
| 3.3.2 Bootloader启动过程分析 |
| 3.3.3 Bootloader移植 |
| 3.4 Linux内核裁剪与移植 |
| 3.4.1 Linux内核简介 |
| 3.4.2 Linux内核启动流程分析 |
| 3.4.3 Linux内核移植 |
| 3.5 根文件系统的构建 |
| 3.5.1 根文件系统简介 |
| 3.5.2 根文件系统启动流程分析 |
| 3.5.3 根文件系统制作 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统设备驱动的研究与设计 |
| 4.1 bus-device-driver结构 |
| 4.2 LCD驱动的设计 |
| 4.2.1 LCD硬件特性与结构原理分析 |
| 4.2.2 Linux内核中LCD驱动框架 |
| 4.2.3 LCD驱动的实现 |
| 4.2.4 LCD驱动的测试验证 |
| 4.3 触摸屏驱动的设计 |
| 4.3.1 触摸屏硬件特性与结构原理分析 |
| 4.3.2 Linux内核中输入子系统结构 |
| 4.3.3 Linux内核中触摸屏驱动框架 |
| 4.3.4 触摸屏驱动的实现 |
| 4.3.5 触摸屏驱动的测试验证 |
| 4.4 DM9000网卡驱动的移植 |
| 4.4.1 DM9000网卡硬件特性与结构原理分析 |
| 4.4.2 Linux内核中网卡驱动框架 |
| 4.4.3 DM9000网卡驱动的移植 |
| 4.4.4 DM9000网卡驱动的测试验证 |
| 4.5 摄像头驱动的设计 |
| 4.5.1 摄像头硬件特性与结构原理分析 |
| 4.5.2 Linux内核中摄像头驱动框架 |
| 4.5.3 摄像头驱动的实现 |
| 4.5.4 摄像头驱动的测试验证 |
| 4.6 Camera按键驱动的设计 |
| 4.6.1 Camera按键硬件特性与结构原理分析 |
| 4.6.2 Camera按键驱动的实现 |
| 4.6.3 Camera按键驱动的测试验证 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 系统应用程序设计 |
| 5.1 系统应用程序总体功能 |
| 5.2 设备管理模块设计 |
| 5.2.1 摄像头管理模块设计 |
| 5.2.2 显示设备管理模块设计 |
| 5.2.3 输入设备管理模块设计 |
| 5.3 字体管理模块设计 |
| 5.3.1 字体显示模块设计 |
| 5.3.2 字体编码模块设计 |
| 5.3.3 字体位图模块设计 |
| 5.4 文件管理模块设计 |
| 5.5 图像管理模块设计 |
| 5.5.1 图像解析模块设计 |
| 5.5.2 图像操作模块设计 |
| 5.5.3 视频捕获模块设计 |
| 5.5.4 图像转换模块设计 |
| 5.6 页面管理模块设计 |
| 5.6.1 主页面设计 |
| 5.6.2 文件目录选择界面设计 |
| 5.6.3 图像显示界面设计 |
| 5.6.4 图像连播界面设计 |
| 5.6.5 设置操作界面设计 |
| 5.6.6 设置时间界面设计 |
| 5.7 主函数模块设计 |
| 5.8 远程监控配置 |
| 5.9 本章小结 |
| 第6章 系统测试与评估 |
| 6.1 系统测试 |
| 6.2 系统评估 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、BMP图像的调用技术（论文参考文献）
- [1]运动姿态视频测量分析仪高速JPEG译码器设计[D]. 刘思军. 西南科技大学, 2021
- [2]基于Qt的跨平台天文图像采集系统的研究[D]. 王谣. 昆明理工大学, 2020(04)
- [3]面向图像的分布式并行处理系统[D]. 袁新林. 电子科技大学, 2020(07)
- [4]基于Zynq的动态图像测量处理系统设计与实现[D]. 张俊杰. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [5]基于肺部CT气管壁增强的气管分割及可视化系统[D]. 牛晗晗. 山东师范大学, 2020(08)
- [6]基于Web的医学图像采集、配准及分割系统设计研究[D]. 宁小霞. 广西大学, 2019(01)
- [7]基于ZigBee的图像传输及组网研究与实现[D]. 任阳. 重庆邮电大学, 2018(01)
- [8]高性能JPEG硬件编解码器的软件建模与驱动开发[D]. 饶哲宇. 福州大学, 2018(03)
- [9]基于嵌入式机器视觉的水稻秧盘育秧图像无线传输系统[J]. 谭穗妍,马旭,董文浩,鹿芳媛,李倍旭. 农业机械学报, 2017(04)
- [10]基于ARM-LINUX的多功能视频监控系统研究与实现[D]. 沙辰. 北京工业大学, 2016(03)