印刷体数字识别系统的FPGA实现
目录
第一章绪论 (1)
1.1数字识别的研究背景及意义 (1)
1.2数字识别的研究现状和应用领域 (2)
1.3课题的研究内容与思路 (4)
1.4论文结构与安排 (5)
第二章系统设计方案 (7)
2.1采集设备 (7)
2.2数字识别算法 (8)
2.2.1基于特征的数字识别算法 (8)
2.2.2BP神经网络算法 (8)
2.2.3人工智能算法 (8)
2.3FPGA实现工具 (9)
2.3.1Altera (9)
2.3.2Xilinx (9)
2.4系统设计方案确定 (10)
2.4.1采集设备 (10)
2.4.2识别算法 (10)
2.4.3开发环境 (13)
第三章系统电路实现 (15)
3.1图像预处理 (16)
3.1.1图像采集 (16)
3.1.2图像截取 (16)
3.1.3中值滤波及二值化 (17)
3.3字符分割 (21)
3.3.1垂直分割 (21)
3.3.2水平分割 (21)
3.4数字特征识别 (22)
3.5检测结果及输出 (22)
3.5.1VGA接口 (22)
3.5.2数码管显示结果 (24)
第四章实验结果及分析 (27)
4.1图像预处理 (27)
4.1.1图像采集 (27)
4.1.2图像截取 (28)
4.1.3中值滤波 (28)
4.2二值化图像存取 (30)
4.3字符分割 (33)
4.3.1垂直分割 (33)
V
4.3.2水平分割 (33)
4.4数字特征提取识别 (34)
4.5结果输出 (35)
4.6逻辑时序分析 (35)
第五章结论 (37)
参考文献 (39)
科研成果 (43)
致谢 (45)
VI
河北工业大学硕士学位论文
第一章绪论
1.1数字识别的研究背景及意义
图像每时每刻都在我们的身边，是科技、军事、交通以及日常工作生活等多领域研究的基本要素之一。在普遍的图像研究及应用过程中，一幅图像的特定部分通常更能引起人们的兴趣，例如图像中的数字或者特定的字符。通常这些数字或字符都代表了图像中极为重要的信息，所以字符及数字识别的重要性也变得越来越高。在平时工作和生活中，字符与数字识别的应用领域十分广泛：可以应用在各种身份识别系统、车牌号识别、仪表数字及条形码的识别、邮件分拣、验钞机、银行现金流统计等诸多领域，并且一直都出色发挥着其不可替代的作用[1-8]。随着近年来模式识别领域的不断发展，各种新算法新工具陆续得到广泛的应用，字符与数字识别领域中识别的准确率及效率也有了很大提高。
数字识别，是指通过对输入图像信息的处理进而检测到阿拉伯数字并将对应的检测结果进行输出。虽然数字识别的对象只有阿拉伯数字0-9这十种并且相对而言数字的笔画较少结构也更为简单，但由于其中有些数字相差不大，并且对应的每一个数字不同的人或者不同格式的写法千差万别，因此目前为止数字识别的发展现状相较于字符识别而言并不十分乐观。在实际应用中尤其是在财会及金融领域里，数字识别的重要性及严苛性体现地更为明显；此外随着科技水平的不断提高，人们对数据处理速度的要求也越来越高，数字识别在更多情况下不仅仅要求准确率更对数据的处理速度有较高的需求。所以对高性能的数字识别算法进行研究十分必要而且是一项非常具有挑战性的任务。
FPGA(Field Programming Gate Array)现场可编程门阵列，是美国Xilinx公司于1984年首先开发的一种通用型用户可编程器件，是一种可以重新编程使用的硅芯片[9]。现场可编程门阵列不仅具有门阵列器件的高集成度和通用性，而且可以通过用户改变配置信息来对器件的设计功能进行灵活设计。采用FPGA完成图像处理工作，首先可以大幅度提升图像处理的速度从而满足实际应用中日益增长的需求，其次FPGA 的可编程特性可以实现图像处理中算法的重复验证与改进，减小开发周期从而节约开发成本。FPAG内部一般由可编程输入/输出单元IOB、可配置逻辑模块CLB、嵌入式
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