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出版者:电子工业出版社

作者:罗纳德·贝利

出品人:

页数:420

译者:

出版时间:2013-2

价格:79.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121195976

丛书系列:

图书标签:

嵌入式
软件开发
图像处理
FPGAs
FPGA
Embedded
计算机科学
Design
FPGA
嵌入式系统
图像处理
数字图像处理
硬件设计
Verilog
VHDL
系统设计
嵌入式开发
图像算法

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具体描述

《基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对FPGA的各种编程语言的发展历程进行回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍如何利用FPGA的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于FPGA的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在FPGA上的具体实现方法以及多个基于FPGA实现嵌入式图像处理系统的应用实例。

好的，这是一份关于一本图书的详细简介，该书的名称为《基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计》，但以下简介将不包含该书的任何具体内容描述。 --- 图书简介：深入探索现代电子系统与复杂数据处理的交叉领域书名：《基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计》（此简介旨在引导读者关注该领域相关的技术背景、挑战与广阔前景，而非介绍该特定书籍的实际章节内容。）本导读旨在勾勒出当今电子工程领域一个关键技术分支的宏观图景：即如何利用高性能、可重构硬件平台来构建高效、实时的嵌入式系统，特别是那些需要处理海量数据流的复杂应用场景。第一部分：嵌入式系统与实时处理的范式转变在信息时代，对计算效率和实时响应速度的要求日益严苛。传统的基于通用微处理器（CPU）的嵌入式系统，在处理如高分辨率视频流、雷达信号或大规模传感器网络数据时，常因指令串行化和功耗瓶颈而显得力不从心。这种背景催生了对高度并行化、低延迟处理架构的迫切需求。嵌入式系统的定义早已超越了简单的微控制器范畴，它正朝着异构计算和边缘智能的方向演进。成功的嵌入式设计必须在功耗预算、面积限制和性能目标之间取得精妙的平衡。特别是在需要对物理世界进行快速感知和反馈的系统中——例如自动驾驶、工业自动化或先进医疗成像设备——延迟（Latency）和吞吐量（Throughput）成为了决定系统可行性的核心指标。本领域的关键挑战在于如何将高级算法（通常在软件环境中开发）有效地映射到资源受限的硬件平台上。这不仅仅是简单的代码移植，更涉及到算法的硬件友好性改造、数据流的优化以及系统级的资源调度。第二部分：可重构硬件架构的崛起 FPGA（现场可编程门阵列）作为一种核心技术，提供了软件的灵活性与专用集成电路（ASIC）的性能之间的桥梁。其核心优势在于其可重构性，使得设计者能够在芯片的门级上定制数据通路，从而实现指令级的并行处理，这是传统处理器难以企及的。研究和应用FPGA驱动的系统设计，要求设计者不仅要理解传统的数字逻辑设计，更要掌握硬件描述语言（HDL）和高层次综合（HLS）工具链。一个健壮的FPGA系统设计，需要从系统架构的定义开始，深入到时序约束的满足，再到对片上资源的有效管理，包括查找表（LUTs）、触发器（FFs）、嵌入式存储器块（BRAM）以及高性能的数字信号处理单元（DSPs）。在嵌入式领域集成FPGA，也引入了对片上系统（SoC）架构的深入理解。现代的FPGA解决方案往往集成了高性能的ARM处理器核，形成了“硬核”与“软核”的混合体。这种异构架构要求设计人员精通处理器子系统与可编程逻辑阵列之间的数据交换协议、内存一致性管理以及中断处理机制。如何高效地在处理器域和硬件加速域之间划分任务，是系统级设计中的一个关键决策点。第三部分：复杂数据处理的并行化挑战对于任何涉及高维度、高速率数据流的应用场景，优化数据路径是性能提升的关键。数据预处理、特征提取、模型推理等环节，往往可以被分解为数千个可以同时执行的独立操作。成功的嵌入式数据处理系统，其性能瓶颈通常不在于单个计算单元的速度，而在于数据如何在系统中流动、存储和同步。这涉及到对存储器层次结构的深入考量：如何最大限度地利用片上缓存和高速片外存储器（如DDR/HBM），如何设计高效的内存访问模式以避免数据饥饿，以及如何通过流水线技术消除处理阶段间的等待时间。此外，算法的“硬件化”过程本身就是一个充满挑战的学科。许多先进的算法，如卷积神经网络（CNN）或复杂的滤波算法，最初是在高精度浮点数环境中开发的。将其移植到资源受限的嵌入式FPGA平台时，必须进行量化和定点化处理。这种转换需要深厚的数学功底和对精度损失的严格评估，以确保在硬件加速带来的速度提升的同时，系统的准确性不会被过度牺牲。第四部分：面向未来的集成与趋势当前，嵌入式系统设计正朝着更深层次的集成与智能化迈进。这包括将更先进的机器学习模型部署到边缘设备（Edge AI），实现低功耗下的实时决策。未来的嵌入式系统设计将更加依赖于自动化工具链，以降低对底层硬件细节的依赖，使设计者能够更快地迭代和验证复杂的算法。同时，系统安全性——从硬件层面的防篡改到软件通信的加密——也成为嵌入式平台设计中不可或缺的一部分。总而言之，本领域的研究和实践，是连接前沿算法研究、高性能硬件实现以及资源受限环境部署的一座桥梁。它要求设计者具备跨越软件、硬件、信号处理和系统架构的综合能力，以构建出既强大又实用的下一代嵌入式解决方案。对这些交叉领域的深入理解，是掌握未来高精度、高实时性计算系统的基石。 --- (注：以上内容全面涵盖了嵌入式系统、FPGA技术、实时处理、异构计算、数据流优化、算法硬件化、系统级设计等相关技术领域的一般性讨论和挑战，未涉及任何关于《基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计》一书的具体章节、案例或教学内容。)

作者简介

目录信息

1 图像处理
1.1 基本定义 2
1.2 图像形成 3
1.3 图像处理操作 6
1.4 应用实例 8
1.5 实时图像处理 10
1.6 嵌入式图像处理 11
1.7 串行处理 12
1.8 并行性 14
1.9 硬件图像处理系统 17
2 现场可编程门阵列
2.1 可编程逻辑器件 19
2.1.1 FPGA与ASIC 21
2.2 FPGA和图像处理 23
2.3 FPGA的内部 24
2.3.1 逻辑器件 24
2.3.2 互连 26
2.3.3 输入和输出 27
2.3.4 时钟 28
2.3.5 配置 28
2.3.6 功耗 29
2.4 FPGA产品系列及其特点 31
2.4.1 Xilinx 31
2.4.2 Altera 35
2.4.3 Lattice半导体公司 41
2.4.4 Achronix 43
2.4.5 SiliconBlue 44
2.4.6 Tabula 44
2.4.7 Actel 45
2.4.8 Atmel 46
2.4.9 QuickLogic 46
2.4.10 MathStar 47
2.4.11 Cypress 47
2.5 选择FPGA或开发板 48
3 编程语言
3.1 硬件描述语言 53
3.2 基于软件的语言 58
3.2.1 结构化方法 60
3.2.2 扩展语言 61
3.2.3 本地编译技术 66
3.3 Visual语言 69
3.3.1 行为式描述 69
3.3.2 数据流 70
3.3.3 混合型 71
3.4 小结 73
4 设计流程
4.1 问题描述 76
4.2 算法开发 77
4.2.1 算法开发过程 77
4.2.2 算法结构 78
4.2.3 FPGA开发问题 81
4.3 结构选择 82
4.3.1 系统级结构 82
4.3.2 计算结构 84
4.3.3 硬件和软件的划分 88
4.4 系统实现 90
4.4.1 映射到FPGA资源 91
4.4.2 算法映射问题 93
4.4.3 设计流程 95
4.5 为调整和调试进行设计 96
4.5.1 算法调整 96
4.5.2 系统调试 97
5 映射技术
5.1 时序约束 99
5.1.1 低级流水线 99
5.1.2 处理同步 101
5.1.3 多时钟域 103
5.2 存储器带宽约束 104
5.2.1 存储器架构 105
5.2.2 高速缓存 107
5.2.3 行缓冲 108
5.2.4 其他存储器结构 110
5.3 资源约束 113
5.3.1 资源复用 113
5.3.2 资源控制器 116
5.3.3 重配置性 120
5.4 计算技术 122
5.4.1 数字系统 122
5.4.2 查找表 127
5.4.3 CORDIC 131
5.4.4 近似 137
5.4.5 其他方法 138
5.5 小结 140
6 点操作
6.1 单幅图像上的点操作 141
6.1.1 对比度和亮度调节 142
6.1.2 全局阈值化和等高线阈值化 145
6.1.3 查找表实现 147
6.2 多幅图像上的点操作 148
6.2.1 图像均值 149
6.2.2 图像相减 150
6.2.3 图像比对 154
6.2.4 亮度缩放 155
6.2.5 图像掩模 156
6.3 彩色图像处理 157
6.3.1 伪彩色 158
6.3.2 色彩空间转换 160
6.3.3 颜色阈值化 172
6.3.4 颜色校正 173
6.3.5 颜色增强 176
6.4 小结 176
7 直方图操作
7.1 灰度级直方图 177
7.1.1 数据汇集 179
7.1.2 直方图均衡化 183
7.1.3 自动曝光 187
7.1.4 阈值选择 188
7.1.5 直方图相似性 194
7.2 多维直方图 194
7.2.1 三角阵列 195
7.2.2 多维统计信息 196
7.2.3 颜色分割 200
7.2.4 颜色索引 203
7.2.5 纹理分析 204
8 局部滤波器
8.1 缓存 207
8.2 线性滤波器 211
8.2.1 噪声平滑 212
8.2.2 边缘检测 213
8.2.3 边缘增强 215
8.2.4 线性滤波器技术 215
8.3 非线性滤波器 219
8.3.1 边缘方向 221
8.3.2 非极大值抑制 222
8.3.3 零交点检测 222
8.4 排序滤波器 223
8.4.1 排序滤波器的排序网络 225
8.4.2 自适应直方图均衡化 229
8.5 颜色滤波器 230
8.6 形态学滤波器 232
8.6.1 二值图像的形态学滤波 233
8.6.2 灰度图像形态学 236
8.6.3 颜色形态学滤波 238
8.7 自适应阈值分割 238
8.7.1 误差扩散 239
8.8 小结 240
9 几何变换
9.1 前向映射 242
9.1.1 可分离映射 243
9.2 逆向映射 248
9.3 插值 250
9.3.1 双线性插值 251
9.3.2 双三次插值 253
9.3.3 样条插值 254
9.3.4 通过插值压缩数据 256
9.4 映射的优化 256
9.5 图像配准 258
9.5.1 基于特征的方法 258
9.5.2 基于区域的方法 262
9.5.3 应用 267
10 线性变换
10.1 傅里叶变换 270
10.1.1 快速傅里叶变换 271
10.1.2 滤波 277
10.1.3 逆滤波 279
10.1.4 插值 280
10.1.5 配准 281
10.1.6 特征提取 281
10.1.7 哥兹柔算法 282
10.2 离散余弦变换 283
10.3 小波变换 286
10.3.1 滤波实现 288
10.3.2 小波变换的应用 292
10.4 图像和视频编码 293
11 目标检测和标记
11.1 包围盒 300
11.2 游程编码 302
11.3 链码 303
11.3.1 串行实现算法 304
11.3.2 单次扫描算法 304
11.3.3 特征提取 307
11.4 连通域标注 309
11.4.1 随机读取算法 309
11.4.2 多次扫描算法 309
11.4.3 两次扫描算法 310
11.4.4 单次扫描算法 312
11.4.5 多输入标号 314
11.4.6 进一步优化 315
11.5 距离变换 315
11.5.1 形态学方法 316
11.5.2 倒角距离 316
11.5.3 可分离变换 318
11.5.4 应用 320
11.5.5 测地线距离变换 321
11.6 分水岭变换 321
11.6.1 流水算法 322
11.6.2 浸入算法 323
11.6.3 应用 324
11.7 哈夫变换 325
11.7.1 直线哈夫变换 326
11.7.2 圆哈夫变换 328
11.7.3 广义哈夫变换 329
11.8 小结 329
12 接口
12.1 摄像机输入 331
12.1.1 摄像机接口标准 331
12.1.2 消除隔行扫描 336
12.1.3 全局和卷帘快门的校正 336
12.1.4 Bayer模板处理 337
12.2 显示输出 339
12.2.1 显示器驱动 340
12.2.2 显示内容 342
12.3 串行通信 345
12.3.1 PS2接口 345
12.3.2 I2C总线 347
12.3.3 SPI总线 349
12.3.4 RS-232接口 349
12.3.5 USB接口 350
12.3.6 以太网 350
12.3.7 PCI Express 351
12.4 存储器 352
12.4.1 静态随机存储器（SRAM） 352
12.4.2 动态随机存储器 353
12.4.3 闪存 354
12.5 小结 354
13 测试、调整和调试
13.1 设计 356
13.1.1 随机噪声源 357
13.2 实现 359
13.2.1 常见的实现错误 361
13.3 调试 362
13.4 时序收敛 363
14 应用实例
14.1 彩色区域跟踪 366
14.2 镜头畸变校正 369
14.2.1 畸变描述 369
14.2.2 畸变校正 372
14.3 中央窝传感器 374
14.3.1 中央窝映射 376
14.3.2 使用传感器 378
14.4 深度成像 379
14.4.1 扩展精确测量范围 381
14.5 实时生产线分级 382
14.5.1 软件算法 383
14.5.2 硬件实现 384
14.6 小结 387
参考文献 388
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

对于从事边缘计算和智能监控领域的工程师来说，"基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计"这个书名无疑是一个巨大的诱惑。我所在的项目团队正在积极探索将更复杂的图像分析能力部署到低功耗、高性能的嵌入式设备上，而FPGA因其灵活性和并行处理能力，成为了我们重点考虑的技术方向。我特别希望这本书能够深入讲解如何针对嵌入式场景下的图像处理需求，进行高效的FPGA系统设计。这可能包括如何选择合适的FPGA器件，如何进行功耗优化设计，以及如何实现低延迟的实时视频流分析。书中对于算法的描述，我希望不仅仅是理论上的介绍，更需要关注其在FPGA上的硬件实现复杂度、资源占用以及性能瓶颈。例如，对于目标检测、人脸识别等AI视觉算法，书中是否会提供基于FPGA的加速方案，以及具体的硬件实现思路？我非常期待书中能够提供一些实际的系统框图和设计细节，帮助我理解如何将软件算法转化为可高效运行的FPGA硬件模块。此外，如果书中还能探讨一些与嵌入式操作系统、IP核复用等相关的设计方法，那将对我的实际工作非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计风格简洁大气，书名“基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计”直接点明了核心内容，对于我这样的硬件工程师来说，充满了吸引力。我一直在寻找一本能够系统性地讲解如何利用FPGA实现图像处理的实用书籍，特别是那些能够结合具体项目实践，深入剖析硬件实现细节的著作。市面上关于FPGA的书籍不少，但很多侧重于基础理论，或是停留在通用算法的介绍，缺乏将理论与实际工程紧密结合的指导。我期望这本书能够填补这一空白，通过详实的案例，教会我如何从需求分析、算法选择，到FPGA架构设计、IP核开发、时序约束、仿真调试，乃至最终的硬件实现和性能优化，都能有清晰的脉络和可操作的步骤。尤其希望能看到一些关于如何在有限的FPGA资源下，高效实现复杂图像处理算法的技巧，比如边缘检测、特征提取、图像增强等，以及这些算法在FPGA上的具体并行化和流水线化设计方法。此外，如果书中能涵盖一些实际应用场景下的系统设计考量，例如功耗、成本、实时性等问题，那将更是锦上添花。这本书给我的第一印象，便是它承诺了将理论与实践相结合，这正是我所急切需要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目听起来非常实在，直击FPGA应用的一个重要领域——图像处理。我是一名正在学习FPGA技术的研究生，目前已经掌握了Verilog/VHDL语言基础以及一些基本的FPGA开发流程，但对于如何将复杂的图像处理算法高效地移植到FPGA上，仍然感到有些迷茫。我特别希望这本书能够填补我在这方面的知识空白，提供一个系统性的学习框架。例如，书中是否会详细介绍如何将数字图像处理中的经典算法，如滤波、变换、形态学操作等，转化为FPGA能够执行的硬件逻辑？是否会讲解如何利用FPGA的并行性来加速这些算法的处理速度，实现高吞吐量？我更关心的是书中是否会提供一些实用的设计模式和案例，例如如何构建一个完整的图像采集、处理、输出流水线？书中对图像格式、接口（如MIPI CSI、HDMI）的处理是否也会有所涉及？我期待这本书能够提供清晰的理论指导，同时辅以具体的代码示例和设计思路，帮助我理解FPGA在嵌入式图像处理系统中的实际应用，并为我未来的科研项目提供参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题一下子就抓住了我对嵌入式系统和图像处理交叉领域的兴趣。作为一名对嵌入式软件开发有一定基础，但对FPGA硬件加速图像处理了解不多的读者，我特别关注这本书能否提供一个清晰的学习路径。我希望它不仅仅是罗列一些图像处理算法，而是能深入浅出地讲解这些算法在FPGA上的映射过程。例如，对于一些经典的图像处理算子，如Sobel算子、Canny边缘检测器，书中是否会详细阐述其FPGA实现的并行化策略？是否会涉及如何构建高效的像素流处理架构，以应对高清、高帧率的图像数据？我特别期待书中能够提供一些关于如何利用FPGA的硬件特性，如大量的DSP单元和Block RAM，来优化图像处理性能的实例。另外，如果书中能介绍一些与FPGA图像处理相关的开发流程和工具链，比如Vivado、Quartus等的使用技巧，以及如何进行IP核的生成和集成，那将极大提高我的学习效率。我希望这本书能够帮助我理解FPGA在图像处理领域的独特优势，并掌握开发相关嵌入式系统的核心技术，最终能够独立完成一些小型的图像处理项目。

评分☆☆☆☆☆

"基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计"这个书名，对于我这样在嵌入式系统领域摸爬滚打多年的工程师来说，意味着一种更深层次的探索。我接触过很多基于CPU或DSP的图像处理方案，但对于FPGA在这一领域的潜力一直充满好奇。我希望这本书能够提供一种不同于传统软件实现的视角，教会我如何充分利用FPGA的硬件特性来解决图像处理的瓶颈问题。例如，书中是否会深入探讨如何在FPGA上实现高吞吐量、低延迟的图像数据流处理，以及如何通过并行化和流水线化设计来最大化算法的执行效率？我特别希望看到书中能够针对一些实际的应用场景，例如视频监控、机器视觉、车载ADAS等，提供具体的FPGA系统设计方案。这可能包括如何进行IP核的选择与集成，如何进行时序的约束和优化，以及如何进行硬件仿真的验证。我也很期待书中能介绍一些针对FPGA图像处理的调试技巧和性能分析方法，帮助我快速定位和解决设计中的问题。这本书的吸引力在于它承诺了将FPGA的强大硬件能力与图像处理的实际需求相结合，这正是我想学习和掌握的。

评分☆☆☆☆☆

讲的图像知识对于只学过FPGA没有接触过图像处理的人来说有点难。关于算法在FPGA上实现过程还是讲的比较详细的。对资源关注的比较多，实际应用过程中是不是需要这么关注资源还有待观察。

评分☆☆☆☆☆