基于DSP的图像识别系统研究与实现

admin · 发表于 2024-1-21 19:35:03

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图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。目前被广泛应用于身份识别、军事打击、遥感分析、医学分析等研究领域。图像识别技术是计算机视觉研究中的一个十分重要的分支。在图像识别的算法研究中，主要是为了解决目标发生了多种复杂变化之后的识别题目。本文对国内外基于点特征识别的算法进行了调研和分析之后，由于SIFT算法对于尺度、旋转、光照、仿射、视角等变化的适应性，将其确定为本项目的主要算法。针对SIFT算法存在的计算速度较慢的题目，基于图像分块的思想，采用跳步遍历和区域扩展等策略提出了SIFT的改进算法，使得算法在执行效率上得到一定程度的提高。从改进算法与SIFT算法对比的结果说明改进算法在算法效率上的优越性。为了实际应用的需求，将验证后的算法移植到DSP平台，对实时采集得到的图像在DSP上进行识别处理。并结合DSP平台的硬件结构以及编码规范，在移植中采用流水线、线性汇编等方法对代码进行优化，使得程序能够更有效的运行。在PC上通过仿真系统对实时采集的视频以及视频文件进行识别，验证了SIFT算法和改进算法的识别效果。对DSP平台上的代码进行分析优化，使得系统能够在一定的工程领域具有实用价值。

基于DSP的图像识别系统研究与实现

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