基于嵌入式系统的高分辨率图像处理系统

嵌入式Linux系统中图片解码和显示的视频处理技术嵌入式Linux系统作为一种轻量级、高度可定制化的操作系统，被广泛应用于各种嵌入式设备中，包括智能手机、智能家居、车载系统等。

在这些设备中，图片解码和显示技术是嵌入式Linux系统中非常重要的一部分，它们直接影响到图像的质量和设备的性能。

本文将介绍在嵌入式Linux系统中实现图片解码和显示的视频处理技术。

一、嵌入式Linux系统中的图片解码技术1. 图片格式支持：在嵌入式Linux系统中，常见的图片格式包括JPEG、PNG、BMP等。

为了实现图片的解码，首先需要选择合适的图片解码库，如libjpeg、libpng等。

这些库提供了针对不同格式的解码算法，并且能够在嵌入式设备的资源有限情况下高效地进行解码。

2. 解码性能优化：由于嵌入式设备的资源有限，解码性能的优化是很重要的。

可以采用硬件加速的方式，如使用图像处理单元（IPU）或者图像信号处理器（ISP）等专门用于图像处理的硬件模块来加速解码过程。

此外，还可以通过优化解码算法、使用多线程解码等方式来提高解码性能。

3. 图片解码的内存管理：在解码过程中，需要为解码后的图像数据分配内存，并且需要合理管理内存的使用，避免内存泄漏或者内存碎片等问题。

可以使用内存池技术，预先分配一定数量的内存块，并在解码完成后及时释放，以提高内存使用效率。

二、嵌入式Linux系统中的图片显示技术1. 显示接口选择：在嵌入式Linux系统中，常见的显示接口包括LVDS、HDMI、MIPI-DSI等。

根据具体的设备需求和硬件平台，选择合适的显示接口，并确保嵌入式Linux系统能够正确识别和配置显示接口相关的硬件。

2. 显示驱动开发：根据不同的硬件平台，需要开发相应的显示驱动程序，以实现图片数据的显示。

在开发显示驱动过程中，可以利用硬件加速技术，如使用GPU加速等，提高显示性能和图像质量。

3. 显示缓冲管理：为了实现流畅的视频播放和图片显示，需要进行显示缓冲管理。

西南科技大学城市学院毕业论文（设计）论文题目：机器人视觉识别系统研究系别：机电工程系专业：自动化毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解XX大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：机器人视觉识别系统研究摘要现实生活和工业生产中，具有视觉识别系统的机器人的应用越来越多，本文目标是设计出一个基于嵌入式微处理器ARM（S3C2440）与CMOS构建的图像数据采集系统，完成高质量的图像数据采集功能及星形图形的识别。

论文重点对图像数据采集系统总体方案进行了探索和设计，构造了一种基于ARM＋OV7725的图像采集系统方案，通过ARM处理器、OV7725图像传感器、及LCD显示器构成整个图像采集系统的硬件部分，并通过相应的软件设计完成对整个系统的控制，最终实现图像数据采集和识别功能。

关键词:图像采集识别 ARM处理器 OV7725西南科技大学城市学院本科生毕业论文I IRobot Vision Recognition SystemAbstractIn real life, and industrial production, a robot with a visual identification system used more and more and more, this goal is to design a microprocessor-based embedded ARM (S3C2440) and CMOS image data acquisition system built to complete thehigh-quality The image data acquisition and star identification graphics.Paper focuses on the general scheme of image data acquisition system are explored and the design, construction which is based on ARM + OV7725 image acquisition system, through the ARM processor, OV7725 image sensor, and LCD monitor system constitutes the entire image acquisition hardware, and through Completion of the appropriate software to control the whole system, and ultimately the image data acquisition and recognition.Keywords: ARM processor OV7725 image acquisition Recognition目录第一章绪论 (1)1.1背景 (1)1.2 意义 (2)1.3 总结 (3)第二章系统方案设计 (4)2.1系统处理器选择 (4)2.2图像传感器的选择 (5)2.3系统方案 (6)第三章硬件设计 (8)3.1 S3C2440处理器 (8)3.2 ARM处理器与OV7725图像传感器接口设计 (10)3.3 ARM处理器与液晶屏接口 (11)3.4 本章小节 (12)第四章软件设计 (13)4.1 图像数据采集系统软件总体设计 (13)4.2 相机程序 (14)4.3 相机接口程序设计 (19)4.4 OV7725图像传感器模块 (23)4.5 LCD显示模块 (30)4.6源代码文件说明 (33)4.7 图形识别的算法 (33)4.8本章小节 (35)第五章系统调试优化 (35)5.1 优缺点 (35)5.2 实物图 (35)致谢 (37)参考文献 (38)第一章绪论1.1背景进入21世纪以来，机器人的研究取得了长足的发展，从论文发表和成果报道来看，视觉识别机器人已成为机器人领域目前最引人注目的拘束热点。

电子技术DM642嵌入式图像融合处理系统硬件设计研究郝雅婷，马立新（中国矿业大学，北京，100083）摘要：时代的进步使得嵌入式系统朝着更为智能的方向发展，DSP被人们广泛的应用到信号高速处理领域，特别是在图像处理加工领域能够为图像处理提供精准的数据支持。

为此，文章以图像融合硬件系统打造和技术实现为研究对象，将TMS320DM642芯片（以下简称DM642）作为核心处理器，就DM642嵌入式图像融合处理系统的架构、处理器内部配置、硬件设计问题进行探究。

关键词：DM642；嵌入式图像；融合处理系统；硬件设计在工业监督控制、机器视觉、医学影像处理领域会应用一些复杂的算法来进行多图像处理数据，基于这样的要求传统的图像处理系统很难满足系统处理要求。

文章面向实时图像处理，采用模块化的设计思想以新一代高性能多媒体专用DSP芯片DM642为核心，打造了体积小、能耗低、应用性强的嵌入式实时图像处理可拓展硬件平台。

1DM642嵌入式图像融合处理系统的总体架构设计DM642嵌入式图像融合处理系统是基于专用数字媒体应用的高性能32位定点芯片DM642进行设计开发的，系统以DM642为核心，由图像采集模块、图像处理模块、图像存储模块以及电源模块等构成。

系统的具体工作原理如下所示：在系统通电之后从FLASH加载程序，完成对DM642的初始化并通过FC总线来实现对视频编解码芯片的参数设定。

在设定好参数之后开展进行图像信息的采集整理，从四路图像传感器采集到的模拟图像信号经过解码转换成数字图像信号后会通过DM642视频接口传送到DSP 中，再经由内部图像处理后，通过DM642视频接口解码传出显ZBoDM642嵌入式图像融合处理系统总体架构如图1所示。

图1DM642嵌入式图像融合处理系统架构2DM642嵌入式图像融合处理系统的内部配置■2.1系统存储空间DM642嵌入式图像融合处理系统程序或者数据存储空间地址以字节为基本单位进行统一编写，整个寻址空间的大小为4G,片上存储器、片上外设、外部的储存器都能够映射到4G的字节空间中。

嵌入式系统中的图像处理与计算机视觉技术嵌入式系统的广泛应用给我们的生活带来了诸多便利和创新。

而图像处理与计算机视觉技术作为嵌入式系统的重要组成部分，为其增加了更为丰富的功能和智能化的特性。

在本篇文章中，我们将探讨嵌入式系统中的图像处理与计算机视觉技术的相关概念、应用领域以及未来的发展趋势。

一、图像处理与计算机视觉技术的概念图像处理是一种利用数字图像处理方法对图像进行分析、改进和识别的技术。

它通过一系列的算法和技术，可以对图像进行降噪、增强、边缘检测等操作，从而提高图像的质量和可读性。

而计算机视觉技术则是指通过计算机对图像进行分析和理解，使其具备识别、检测、跟踪等能力。

这两种技术的结合，使得嵌入式系统在图像处理和智能决策方面变得更加高效和可靠。

二、嵌入式系统中的图像处理与计算机视觉技术应用1. 智能监控系统：图像处理与计算机视觉技术可以用于开发智能监控系统，通过对实时图像的处理和分析，实现对象的识别、行为分析等功能，从而提升安全性和警戒能力。

例如，在交通监控系统中，可以通过车牌识别技术实现交通违章的自动监测和处理。

2. 无人驾驶汽车：图像处理与计算机视觉技术为无人驾驶汽车的实现提供了基础。

通过对传感器和摄像头采集的图像进行处理和分析，实现障碍物检测、车道识别和目标跟踪等功能，让汽车具备智能决策和自主导航的能力。

3. 医疗影像诊断：在医疗领域，图像处理与计算机视觉技术可以用于医学影像的处理与分析，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。

例如，通过对X射线片或MRI 图像的处理和分析，可以帮助医生发现肿瘤、斑块等异常情况，并进行进一步的诊断和治疗规划。

4. 人机交互界面：图像处理和计算机视觉技术也广泛应用于人机交互界面的开发中。

通过对摄像头捕捉到的用户图像进行处理和分析，实现手势识别、面部表情识别等功能，使用户可以通过自然的动作与系统进行交互，提升用户体验和操作的便捷性。

三、嵌入式系统中的图像处理与计算机视觉技术的发展趋势1. 深度学习的应用：随着深度学习技术的发展，越来越多的图像处理和计算机视觉任务可以通过深度神经网络来解决。

嵌入式系统中的图像处理与对象识别技术研究随着科技的不断进步，嵌入式系统在各行各业中的应用越来越广泛。

在日常生活中，我们经常使用的智能手机、无人机、智能家居等设备都是嵌入式系统的应用。

而这些嵌入式系统的关键技术之一就是图像处理与对象识别技术。

随着嵌入式处理器和嵌入式计算能力的不断提升，图像处理和对象识别的算法在嵌入式系统中的实时性和准确性上取得了显著的进展。

这使得嵌入式系统能够处理和分析图像数据，并从中提取出有用的信息。

图像处理是指对图像进行数字化处理和分析，以改善图像的质量、增强图像的特征或提取图像中的信息。

在嵌入式系统中，图像处理主要应用于图像增强、边缘检测、图像滤波、图像分割等领域。

通过这些图像处理技术，可以使得嵌入式系统在获取图像信息后能够更好地处理和展示图像，提高用户体验。

而对象识别则是指通过计算机视觉和机器学习的方法，对输入图像中的对象进行自动检测和识别。

在嵌入式系统中，对象识别技术被广泛应用于人脸识别、车牌识别、手势识别等领域。

通过对象识别技术，嵌入式系统可以自动识别和分析图像中的对象，实现智能化交互和个性化应用，提高系统的智能程度。

图像处理与对象识别技术在嵌入式系统中的研究主要包括以下几个方面：1. 算法优化和加速嵌入式系统的资源有限，因此如何通过算法优化和加速来提高图像处理和对象识别的性能成为研究的重点。

一方面，研究者可以通过改进算法的效率和准确性，减少嵌入式系统的计算和存储需求。

另一方面，可以通过硬件加速和专用硬件设计来提高图像处理和对象识别的速度和实时性。

2. 低功耗设计嵌入式系统的电池寿命非常重要，因此在图像处理和对象识别中的低功耗设计成为研究的重要方向。

通过设计低功耗的算法和优化电路，在保证性能的同时尽量减少嵌入式系统的能耗，从而延长系统的续航时间。

3. 实时性要求嵌入式系统中的图像处理和对象识别通常需要满足实时性的要求，即在系统处理图像的同时能够实时获取和展示处理后的结果。

基于GigE Vision和DM6467的高清图像采集系统的设计作者：胡峻来源：《电子技术与软件工程》2015年第08期摘要高清图像是在进行数字图像处理时处理精度提高的基础。

本文在TI公司高性能数字图像处理芯片DM6467的嵌入式系统平台上实现了基于GigE Vision的高清图像采集系统。

本文针对高清图像的大数据的特点进行系统硬件电路的设计，并对GigE Vision协议进行解析，采用ARM内核配合DMA的方式实现了高清图像的采集。

系统表明，本系统具有采集的图像清晰度高，采集图像速度快，集成化，小型化等特点。

【关键词】嵌入式高清图像图像采集 DM6467 GigE Vision1 引言随着图像处理技术、计算机网络通信技术与多媒体技术的不断成熟与发展，图像采集系统在医疗、军事、生物特征识别、机器视觉、遥感测量等领域中被大量应用。

图像采集系统正在往高清化、大数据化方向发展，系统采集图像的质量高低直接影响后续图像处理结果的准确性，因此获得高分辨率的图像对于图像处理十分重要。

传统的图像采集系统一般由计算机和图像采集卡组成，此类系统成本较高，功耗较大。

随着最近几年嵌入式行业的高速发展，众多低功耗，高性能的数字多媒体芯片——如TI公司的达芬奇系列和OMAP系列芯片——逐渐被应用，从前使用计算机配合图像采集卡的图像采集系统慢慢被嵌入式系统所替代。

基于此背景，本文设计了一种基于GigE Vision和DM6467的高清图像采集系统，该系统采用美国TI公司生产的达芬奇（DaVinci）系列高性能图像处理芯片DM6467作为核心处理器，配合新一代的图像采集传输协议Gige Vision完成高清图像数据的采集。

2 系统总体设计2.1 系统方案设计TI公司推出的DM6467芯片是双核处理器，芯片内集成了32位ARM9构架的ARM926EJ-S内核和32位C64+构架的DSP内核，ARM内核与DSP内核采用无缝连接方式，极大地提升了采集数据与处理数据的交换性能。

光电成像原理论文院系：物理学系专业：光信息科学与技术姓名：王世明学号：2007113143嵌入式光电成像系统及高分辨率的实现王世明(西北大学2007级陕西西安 710069)摘要：自上世纪初人类揭示光电效应的本质以来，光电成像技术一直是成像领域的热点技术，并得到了迅速的发展。

目前，光电成像技术已广泛应用于国防、航天、生物科学、化工检测、工业监控乃至日常消费等领域。

本论文分析了目前光电成像系统结构和性能上的优势和不足，从提高系统移动性和集成度、突破传输受限和增强系统实时处理和分析三个方面出发，设计了一套新型的光电成像系统，并详细分析了这套系统的整体构造、软硬件设计和实现形式、调试技术和实验结果。

嵌入式技术的引入，可以大大减小光电成像系统的体积，降低功耗，提高便携性，从而扩展光电成像技术的应用领域。

本论文将该系统应用于图像采集，得到了理想的实验结果。

论文最后，总结了设计过程中所做的工作和创新点，同时对于系统的进一步完善和开发进行了展望。

本文主要介绍了光电成像原理的发展过程及其在实际生活中的运用，为我们介绍了具体的应用及未来的发展前景。

实现成像系统的超高分辨是光电探测领域中探索和追求的重要目标。

对提高天文观测、空间侦察和资源探铡的信息容量及精度具有重要意义。

归纳总结了近年来国内外从光学系统结构、光电探测器及软件重建等方面对提高系统分辨能力所进行的部分研究和进展．结合本实验室在这一领城开展的研究，时其中的一些理论及工程方法探索进行了阐述和分析，旨在为进一步实现超高分辨光电成像系统的研究提供建设性参考意见。

关键词：光电成像、嵌入式系统、ADS调试、图像采集一．光电成像系统的发展现代人类是生活在信息时代，获取图像信息是人类文明生存和发展的基本需要，据统计，在人类接受的信息中，视觉信息占到了60％。

但是由于视觉性能的限制，通过直接观察所获得的图像信息是有限的。

首先是灵敏度的限制，在照明不足的情况下人的视觉能力很差；其次是分辨力的限制；还有时间上的限制，已变化过的景象无法留在视觉上。

嵌入式系统中嵌入式图像处理技术的实现随着科技的不断发展，嵌入式系统在生产制造、智能家居、智能交通等诸多领域中已经得到广泛运用，其中嵌入式图像处理技术更是成为了一个热门话题。

在很多场合下，嵌入式系统需要实时采集、处理和传输图像信息，这就需要嵌入式图像处理技术来完成。

本文将从嵌入式图像处理技术的实现角度详细探讨其工作原理、发展历程和未来趋势。

一、嵌入式图像处理技术的工作原理所谓嵌入式图像处理技术，就是将图像处理算法与硬件平台结合，实现图像采集、处理和输出的过程。

为了达到嵌入式处理的要求，嵌入式图像处理系统必须高度集成、低功耗、低成本、高速度和稳定性强。

其基本流程如下：1. 图像采集：将光线转换成电子信号，经过A/D转换后得到数字图像。

2. 图像预处理：包括图像去噪、增强、分割、特征提取和匹配等处理过程，使得图像信息更加可靠和准确。

3. 图像编码：采用JPEG、MPEG等压缩算法将原始图像数据进行压缩和编码，降低存储和传输的数据量。

4. 图像解码：将经过编码后的图像数据进行解密和还原，以得到与原始图像相同的格式和内容。

5. 图像输出：将处理后的图像信息通过显示器、投影仪、打印机等设备输出。

二、嵌入式图像处理技术的发展历程嵌入式图像处理技术的应用范围是非常广泛的，从智能家居、智能交通到数字医疗、安防监控等领域，都需要用到这项技术。

其发展历程主要经历了以下几个阶段：1. 初期阶段：20世纪80年代后期，以DSP为代表的数字信号处理器开始出现，让人们第一次看到了嵌入式图像处理的潜力和前景。

在这个阶段，处理器和算法都比较简单，用于处理的图像也比较单一，主要应用在军事、航空、航天等领域。

2. 隆盛阶段：随着计算机的性能越来越强大，嵌入式图像处理技术逐渐开始被商业化运用。

在20世纪90年代，出现了ARM、FPGA等处理器，也涌现了一批像素处理器、彩色处理器和数字摄像机等处理设备，图像处理算法也变得更为复杂和智能化。

嵌入式系统的图像识别应用近年来，随着图像处理技术的不断进步和嵌入式系统的日益普及，图像识别应用在各个领域中扮演着越来越重要的角色。

本文将就嵌入式系统的图像识别应用，从原理、算法和实际应用等方面做一介绍。

一、嵌入式系统及其应用背景嵌入式系统是一种特殊的计算机系统，它被设计用于执行特定任务，通常被嵌入到其他设备或系统中。

它的小巧、低功耗和高性能使其在各个领域都有广泛应用，比如智能家居系统、智能手表、无人机等。

二、图像识别原理图像识别是指通过计算机对图像进行分析和处理，识别并理解其中的物体、场景和特征等信息。

常见的图像识别任务包括物体识别、人脸识别、文字识别等。

图像识别的原理基于人工神经网络，通过训练模型实现对图像的分类和识别。

首先，需要收集和准备大量的图像数据作为训练集，并标注其对应的分类信息。

然后，使用卷积神经网络（CNN）等算法对训练集进行学习和训练，得到一个能够准确预测图像分类的模型。

最后，将得到的模型应用于实际图像数据，进行分类和识别。

三、图像识别算法在嵌入式系统中，由于资源有限，需要选择适合的图像识别算法以保证实时性和效率。

常见的算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）、深度学习等。

SVM算法通过构建超平面，将不同类别的数据分隔开来。

它在处理小样本和高维数据方面具有较好的性能，并且具有较高的泛化能力。

CNN算法是一种前馈神经网络，具有多层次的结构和局部感受野的特点，可以有效地提取图像的局部特征和全局特征，具有较强的图像识别能力。

深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，通过多层次的神经网络进行学习和训练，可以大幅提升图像识别的准确率和鲁棒性。

四、图像识别的实际应用嵌入式系统的图像识别应用已广泛应用于各个领域，如智能安防、智能交通、智能医疗等。

在智能安防领域，图像识别应用结合监控摄像头，可以实现人脸识别、行为分析等功能，有效提升安全性和便利性。

在智能交通领域，图像识别应用可以实现车牌识别、交通流量统计等功能，提高交通管理的效率和准确性。

嵌入式图像处理系统的设计与实现嵌入式图像处理系统是一种集成了图像采集、处理和输出功能的系统，广泛应用于摄像头、无人机、智能交通系统、机器视觉等领域。

本文将从系统设计的角度出发，介绍嵌入式图像处理系统的设计与实现。

一、系统需求分析在设计嵌入式图像处理系统之前，首先需要进行需求分析。

这包括对系统的功能需求、性能需求和接口需求等方面的分析。

功能需求：明确系统需要实现的功能，如图像采集、图像处理算法、图像输出等。

性能需求：确定系统对性能的要求，如处理速度、图像分辨率、图像质量等方面。

接口需求：定义系统与外部环境的接口，如输入接口（摄像头、传感器等）、输出接口（显示屏、存储设备等）。

二、系统设计与硬件选择根据需求分析，进行系统设计，包括硬件选型和系统架构设计。

硬件选型：选择适合系统需求的处理器、传感器、显示屏等硬件设备。

考虑到嵌入式系统的资源受限，需要选择低功耗、高性能的硬件设备。

系统架构设计：根据功能需求和接口需求，设计系统的整体结构和各个模块的连接方式。

常见的系统架构有单片机架构、SOC （系统级芯片）架构、FPGA（现场可编程门阵列）架构等。

三、图像采集与处理图像采集是嵌入式图像处理系统的重要环节，这决定了后续图像处理算法的可靠性和效果。

通常使用摄像头、传感器等设备进行图像采集。

图像处理是嵌入式图像处理系统的核心功能，主要包括图像滤波、图像增强、图像分割等算法。

根据系统性能需求和算法复杂度，选择适当的处理方式，如使用硬件实现或软件算法等。

四、图像输出与显示图像输出是嵌入式图像处理系统的结果展示方式，可以通过显示屏、存储设备等方式进行展示。

显示屏输出：将处理后的图像通过显示屏实时显示。

根据系统需求选择适当的显示屏类型和接口。

存储设备输出：将处理后的图像保存到存储设备，如SD卡、硬盘等。

需要考虑存储容量和写入速度等因素。

五、系统性能测试与优化完成嵌入式图像处理系统的设计与实现后，需要进行系统性能测试和优化。

第47卷第5期Vol.47No.5计算机工程Computer Engineering2021年5月May 2021基于可嵌入式网络结构的图像超分辨率重建方法强保华1，2，庞远超1，2，杨明浩1，曾坤4，郑虹1，谢武2，3，莫烨1，2（1.桂林电子科技大学广西图像图形与智能处理重点实验室，广西桂林541004；2.桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室，广西桂林541004；3.桂林电子科技大学广西云计算与大数据协同创新中心，广西桂林541004；4.闽江大学福建省信息处理与智能控制重点实验室，福州350108）摘要：针对卷积神经网络中的图像超分辨率重建模型训练不稳定与收敛速度较慢等问题，提出一种可嵌入式并行网络框架(EPNF)，用于单幅图像超分辨率重建任务。

将现有的图像超分辨率网络模型作为EPNF 框架的深层结构部分嵌入到该框架中，能够以较小参数代价加快所嵌入的超分辨率模型的收敛速度，在一定程度上提高模型的准确率。

在EPNF 网络结构的基础上，提出一种新的超分辨率重建方法EPNF_DCSR ，采用稠密跳跃连接构造高分辨率（HR ）图像的高频成分，并使用单层卷积构造HR 图像的低频成分，合成一幅HR 输出图像。

实验结果表明，与当前主流的图像超分辨率算法相比，EPNF_DCSR 具有更好的图像生成效果。

关键词：卷积神经网络；上采样；并行网络；跳跃连接；图像超分辨率开放科学（资源服务）标志码（OSID ）：中文引用格式：强保华，庞远超，杨明浩，等.基于可嵌入式网络结构的图像超分辨率重建方法［J ］.计算机工程，2021，47（5）：221-228.英文引用格式：QIANG Baohua ，PANG Yuanchao ，YANG Minghao ，et al.Image super-resolution reconstruction method based on embeddable network structure ［J ］.Computer Engineering ，2021，47（5）：221-228.Image Super-Resolution Reconstruction Method Based on EmbeddableNetwork StructureQIANG Baohua 1，2，PANG Yuanchao 1，2，YANG Minghao 1，ZENG Kun 4，ZHENG Hong 1，XIE Wu 2，3，MO Ye 1，2（1.Guangxi Key Laboratory of Image Graphics and Intelligent Processing ，Guilin University of Electronic Technology ，Guilin ，Guangxi 541004，China ；2.Guangxi Key Laboratory of Trusted Software ，Guilin University of Electronic Technology ，Guilin ，Guangxi 541004，China ；3.Guangxi Cloud Computing and Big Data Collaborative Innovation Center ，Guilin University of Electronic Technology ，Guilin ，Guangxi 541004，China ；4.Fujian Provincial Key Laboratory of Information Processing and Intelligent Control ，Minjiang University ，Fuzhou 350108，China ）【Abstract 】The existing Super-Resolution （SR ）image reconstruction models based on Convolutional Neural Networks（CNN ）have multiple deficiencies ，such as instable model training process and low convergence speed.To address the problem ，this paper proposes an Embeddable Parallel Network Framework （EPNF ）for the super-resolution reconstruction of a single image.The existing network models for super-resolution image reconstruction can be embedded into EPNF as the deep structure part of the framework ，improving their convergence speed and accuracy by taking a small loss of parameters.On the basis of EPNF ，this paper also proposes a novel super-resolution image reconstruction method ，EPNF_DCSR.The method uses the dense jump connections to restore the high-frequency details of high-resolution images ，and a single-layer convolution to restore low-frequency details.Finally a high-resolution image is output.Experimental results show that EPNF_DCSR has better image reconstruction performance than the existing mainstream image reconstruction algorithms.【Key words 】Convolutional Neural Networks （CNN ）；upsampling ；parallel network ；skip connection ；image Super-Resolution （SR ）DOI ：10.19678/j.issn.1000-3428.0056980基金项目：国家自然科学基金（61762025）；国家自然科学基金青年基金（61601389）；广西重点研发计划（桂科AB17195053，桂科AB18126053）；广西自然科学基金（2017GXNSFAA198226）；桂林科技发展计划（20180107-4）。

敬请登录网站在线投稿(t o u g a o.m e s n e t.c o m.c n)2021年第7期43Z y n q7000 F P G A+A R M 架构的数字图像处理系统设计王咏星,张国兵,宋俊霞(北京轩宇空间科技有限公司,北京100190)摘要:针对目前数字图像高帧频㊁高分辨率㊁大数据量的特点,本系统选取有丰富逻辑资源㊁具有高速并行运算能力和可重构能力的Z y n q7000系列产品,其 F P G A+A R M 的体系架构提高了数字图像处理系统前端图像的采集速度㊁方便了中端图像处理以及后端的显示㊂本文介绍了基于Z y n q7000的C a m e r a l i n k图像输入与采集㊁C a m e r a l i n k图像传输与存储和C a m e r a L i n k图像显示的数字图像处理系统的设计,并且详细介绍了各部分功能涉及的关键技术㊂经验证,本系统实时性高㊁体积小㊁性能稳定,实现了大数据量的图像采集与传输,目前已应用在实际的项目中㊂关键词:Z y n q7000;F P G A;A R M;图像处理系统中图分类号:T P274文献标识码:AD e s i g n o f D i g i t a l I m a g e P r o c e s s i n g S y s t e m P l a t f o r m B a s e d o n Z y n q7000F PG A+A R M A r c h i t e c t u r eW a n g Y o n g x i n g,Z h a n g G u o b i n g,S o n g J u n x i a(B e j i n g S u n W i s e S p a c e T e c h n o l o g y,B e j i n g100190,C h i n a)A b s t r a c t:I n v i e w o f t h e c h a r a c t e r i s t i c s o f h i g h f r a m e f r e q u e n c y,h i g h r e s o l u t i o n a n d l a r g e a m o u n t o f d a t a o f d i g i t a l i m a g e,t h e s y s t e m s e-l e c t s Z y n q7000s e r i e s p r o d u c t s w i t h r i c h l o g i c a l r e s o u r c e s,h i g h s p e e d p a r a l l e l c o m p u t i n g a b i l i t y a n d r e c o n f i g u r a b l e a b i l i t y.I t s"F P G A +A RM"a r c h i t e c t u r e i m p r o v e s t h e a c q u i s i t i o n s p e e d a t t h e f r o n t-e n d o f d i g i t a l i m a g e p r o c e s s i n g s y s t e m,f a c i l i t a t e s t h e i m a g e p r o c e s s i n g a t t h e m i d d l e-e n d a n d t h e d i s p l a y a t t h e b a c k-e n d.T h e d e s i g n o f d i g i t a l i m a g e p r o c e s s i n g s y s t e m b a s e d o n Z y n q7000f o r C a m e r a L i n k i m a g e i n p u t a n d a c q u i s i t i o n,C a m e r a L i n k i m a g e t r a n s m i s s i o n a n d s t o r a g e,a n d C a m e r a L i n k i m a g e d i s p l a y,a n d t h e k e y t e c h n o l o g i e s i n-v o l v e d i n e a c h f u n c t i o n a r e i n t r o d u c e d i n d e t a i l.I t h a s b e e n p r o v e d t h a t t h e s y s t e m h a s h i g h r e a l-t i m e p e r f o r m a n c e,s m a l l s i z e a n d s t a b l e p e r f o r m a n c e,a n d h a s r e a l i z e d t h e i m a g e a c q u i s i t i o n a n d t r a n s m i s s i o n o f l a r g e a m o u n t o f d a t a.I t h a s b e e n a p p l i e d i n p r a c t i c a l p r o j e c t a t p r e s e n t. K e y w o r d s:Z y n q7000;F P G A;A RM;i m a g e p r o c e s s i n g s y s t e m0引言近年来数字图像技术在工业生产㊁军事㊁生物医学㊁航空航天和通信等方面受到了极大的重视㊂随着集成电路工艺的高速发展,F P G A可编程逻辑器件在规模日益增大的同时成本也在逐渐下降,其中X i l i n x Z y n q7000系列产品就是一种全可编程片上系统(A l l P r o g r a mm a b l e S y s-t e m o n C h i p),它将A R M C o r t e x A9处理器和F P G A可编程逻辑资源进行集成,具有硬件和软件均可重新编程的特点,软硬件协同工作提高了设计的灵活性㊂数字图像处理的数据量大,对实时性要求严格,因此实时图像处理系统必须具有强大的运算能力,本系统就是基于Z y n q7000系列产品设计,并利用A X I(A d v a n c e d e X t e n s i b l e I n t e r f a c e)总线实现了A R M处理器与F P G A 的数据交换,即通过P S和P L软硬件协同工作㊂1系统结构及工作原理图像源产生的L V D S串行高速图像信号经过C a m e r-a L i n k芯片D S90C R286M T D后,按照C a m e r a L i n k接口协议转换成并行T T L信号,并将T T L信号输入至F P G A 接口㊂F P G A使用Z y n q7000系列的x c7z100f f g9002器件,在P L端进行采集与控制,在此过程中P L端将通过A X I总线将图像数据存储到D D R中,P S端在接收到图像中断信号时开始读取D D R中的图像数据,判断图像帧号是否连续,是否存在丢图现象,并将结果通过串口发送至上位机,同时P S将C a m e r a L i n k图像通过千兆以太网发送至上位机,上位机将图像显示出来㊂因此该数字图像处理系统主要分为三大部分,分别为基于Z y n q7000的44M i c r o c o n t r o l l e r s &E m b e d d e d S ys t e m s 2021年第7期w w w .m e s n e t .c o m .c nC a m e r a L i n k 图像输入与采集模块㊁C a m e r a L i n k 图像传输与存储模块㊁C a m e r a L i n k 图像显示㊂数字图像处理系统如图1所示㊂图1 数字图像处理系统图2 系统关键部分实现本系统接收帧频为50H z ㊁图像大小为1280ˑ960的C a m e r a L i n k 图像,针对数据量大㊁对实时性要求高的系统进行了设计与实现㊂2.1 C a m e r a L i n k 图像输入与采集模块C a m e r a L i n k 接口是由国家半导体试验室(N a t i o n a lI n s t r u m e n t s ,N I )于2000年推出的一种为解决视频数据输出和采集之间速度匹配问题的通信接口㊂它有三种传输模式:B a s e 模式㊁M e d i u m 模式和F u l l 模式㊂本系统只需使用一个C a m e r a L i n k 芯片,采用B a s e 模式㊂选用D S 90C R 286M T D C a m e r a L i n k 接口芯片,该芯片接收4对串行L V D S 差分数据信号和1对串行L V D S 差分时钟信号,输出28位数据信号和1位时钟信号,这28位数据包括24位图像数据和4位图像数据同步信号(L V A L ㊁F V A L 和D V A L ㊁S pa r e )㊂C a m e r a L i n k 图像采集就是根据C a m e r a L i n k 接口协议采集图像信息,图2为C a m e r a L i n k 图像输入的时序图㊂当检测到图像帧信号的下降沿(I m g _f v a l _n e g )或者接收完一幅图大小的b u r s t 长度的有效数据(b u r s t _d o w n )之后,开始设置D D R 的地址,并且将F I F O 中的数清除,紧接着根据L V A L ㊁F V A L 和D V A L 信号开始向F I F O 中写入数据(在此过程中加入行保护,确保每行写入固定的有效数据),当检测到图像帧信号的下降沿时,继续向F I F O 中写入16个填充数,写完后状态机重新回到I D L E 状态,等待接收下一幅图㊂在此过程中,第一幅图的接收用I m g _f v a l _n e g 信号触发,其余图用b u r s t _d o w n 信号触发,图3为图像接口时序的状态机图㊂图2 C a m e r a L i n k图像输入时序图图3 图像接口时序的状态机图2.2 C a m e r a L i n k 图像传输与存储模块Z y n q 7000芯片内部,P S 和P L 之间通过G P (通用接口)和H P (高性能接口)等多种A X I 接口进行实时数据交互㊂A X I 协议包含多种协议:A X I ㊁A X I _L i t e 和A X I 4_S t r e a m ㊂其中,A X I 4协议是基于b u r s t 的传输,适用于高性能㊁高带宽的系统设计㊂本系统分别使用了一个A X I _H P 端口和一个A X I _G P 端口完成C a m e r a L i n k 图像的传输㊂A X I _H P 端口通过一个互联矩阵A X I I n t e r c o n n e c t 0连接外设的主从设备,实现大数据量的传输,同时外设可通过A X I I n t e r -c o n n e c t 0访问A X I _H P 接口,进而访问D D R ;A X I _G P 端口通过一个互联矩阵A X I I n t e r c o n n e c t 1连接外设寄存器,传输数据量小的信息㊂图4为系统传输结构框图㊂接收图像时,P L 通过B a s e 模式访问D D R ,D D R 型号为M T 41K 256M 16R E 125,容量为1G B ,本系统使用2片16位D D R 3芯片构成32位的数据宽度㊂接收与采集模块将接收到的C a m e r a L i n k 图像数据写入到D D R 相应敬请登录网站在线投稿(t o u g a o.m e s n e t.c o m.c n)2021年第7期45图4系统传输结构框图地址中㊂D D R开辟2片地址用于链接数据的乒乓存储,当P S接收到P L中断时,表示一幅图已经接收完成,便在D D R给定的地址中提取图像数据进行分析㊂向D D R中写入图像数据流程图如图5所示㊂当检测到设置地址标志寄存器为 1 时(s e t_b a s e_a d d r==1 b1),开始设置基地址,b u r s t长度计数器清零;当F I F O中的数据大于254个时(f i f o_c o u n t>=9 d254),开始向D D R中写入数据(f i f o_o u t_e n<=1 b1);当写够一个b u r s t长度的数据时(m00_a x i_b r e a d y==1 b1),b u r s t长度计数器加1(b u r s t_c n t <=b u r s t_c n t+1 b1),若s e t_b a s e_a d d r==1 b0,继续判断(m00_a x i_b r e a d y==1 b1),若是则继续加1,若s e t_ b a s e_a d d r==1 b1,则返回继续设置新的基地址,将b u r s t 长度计数器清零㊂2.3C a m e r a L i n k图像显示为了进一步测试接收图像是否正确,本系统设计了C a m e r a L i n k图像显示功能,使得测试结果更加简明直观㊂当P S接收到C a m e r a L i n k图像接收中断信号时,根据约定地址从D D R中取出图像数据,对图像的连续性进行判断,判断图像是否丢帧,通过串口将判断结果发送给上位机㊂同时通过千兆以太网将C a m e r a L i n k图像数据发送给上位机,上位机从串口接收到图像大小参数,从而对图像进行显示㊂3系统测试针对本系统的功能与性能测试,专门设计了一套测试设备,该测试设备对应本系统的C a m e r a L i n k图像输入模块设计了C a m e r a L i n k图像发送模块㊂C a m e r a L i n k图像发送模块模拟C a m e r a L i n k图像源,生成大小为1280ˑ960的黑白渐变图像,每个时钟生成两个像素,每个像素为一个字节,并且用帧号替代最后一个像素,F P G A输出图5向D D R中写入图像数据流程图的图像数据和时钟信号通过线路驱动器D S90C R285M T D X将其转换成串行的L V D S信号输入到F P G A中,经过C a m e r a L i n k图像采集㊁传输与存储模块后,P S端将接收到的图像数据通过网口发送给上位机,上位机根据从串口收到的图像信息将图像显示出来㊂经过2小时的连续测试,C a m e r a L i n k图像发送模块以20m s的帧频持续发送图像,图像均未出现丢帧现象,误码率为0,可证明该系统功能正确㊁性能稳定㊂图6和图7分别为上位机测试界面和C a m e r a L i n k接收图像㊂图6上位机测试界面50M i c r o c o n t r o l l e r s &E m b e d d e d S ys t e m s 2021年第7期w w w .m e s n e t .c o m .c n合柑橘的外观形状,采用圆形边界框代替传统矩形边界框,并以此改进了边框回归损失函数,不仅降低了运算量,还提升了柑橘检测精度㊂通过对比实验及嵌入树莓派的验证可知,S l i m Y O L O v 4算法具有内存开销小㊁检测精度高的特点,能够满足柑橘采摘的实际需要㊂未来,还将尝试加入更多的影响因素来完善此算法,并将其应用于柑橘采摘的机器人中㊂参考文献[1]卢军,桑农.变化光照下树上柑橘目标检测与遮挡轮廓恢复技术[J ].农业机械学报,2014,45(4):681,60.[2]岳有军,田博凯,王红君,等.基于改进M a s k R C N N 的复杂环境下苹果检测研究[J ].中国农机化学报,2019,40(10):128134.[3]H E K M ,G K I O X A R I G ,G I R S H I C K R ,e t a l .M a s k R C N N[C ]//P r o c e e d i n gs o f t h e 2017I E E E I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o n C o m p u t e r V i s i o n .P i s c a t a w a y:I E E E ,2017:29802988.[4]B o c h k o v s k i y A ,W a n g C Y ,L i a o H Y M.Y O L O v 4:o pt i m a l s p e e d a n d a c c u r a c y o f o b j e c t d e t e c t i o n [J ].C o m pu t e r V i s i o n a n d P a t t e r n R e c o gn i t i o n ,2020,17(9):198215.[5]HA N K ,WA N G Y ,T I A N Q ,e t a l .G h o s t N e t :M o r e f e a t u r e sf r o m c h e a p o p e r a t i o n s [C ]//P r o c e e d i n gs o f t h e I E E E /C V F C o n f e r e n c e o n C o m p u t e r V i s i o n a n d P a t t e r n R e c o g n i t i o n ,2020:15801589.[6]Z h e n g Z ,W a n g P ,L i u W ,e t a l .D i s t a n c e I o U L o s s :F a s t e r a n d B e t t e r L e a r n i n g f o r B o u n d i n g B o x R e gr e s s i o n [C ]//A A A I C o n f e r e n c e o n A r t i f i c i a l I n t e l l i ge n c e ,2020.[7]S h u L ,L u Q ,H a if a ng Q ,e t a l .P a th a g g r e ga t i o n n e t w o r k f o r i n s t a n c e s e g m e n t a t i o n [C ]//I E E E C o n f e r e n c e o n C o m pu t e r V i s i o n a n d P a t t e r n R e c o g n i t i o n .S a l t L a k e C i t y:I E E E ,2018:87598768.[8]S a n d l e r M ,H o w a r d A ,Z h u M ,e t a l .M o b i l e n e t v 2:I n v e r t e dr e s i d u a l s a n d l i n e a r b o t t l e n e c k s [C ]//I E E E C o n f e r e n c e o nC o m p u t e r V i s i o n a n d P a t t e r n R e c o g n i t i o n .S a l t L a k e C i t y:I E E E ,2018:45104520.[9]L i u G ,N o u a z e J C ,T o u k o P L ,e t a l .Y O L O T o m a t o :A R o -b u s t A l g o r i t h m f o r T o m a t o D e t e c t i o n b a s e d o n Y O L O v 3[J ].S e n s o r s ,2020,20(7).[10]R e d m o n J ,F a r h a d i A.Y O L O v 3:a n i n c r e m e n t a l i m pr o v e -m e n t [C ]//I E E E C o n f e r e n c e o n C o m pu t e r V i s i o n a n d P a t -t e r n R e c o gn i t i o n ,2018:8995.韩进(教授),主要研究方向为嵌入式计算机控制㊁计算机系统结构㊁电子电路;舒媛(硕士研究生),主要研究方向为嵌入式系统技术㊁物联网软件技术㊂通信作者:韩进,s h n k 123@163.c o m㊂(责任编辑:薛士然 收稿日期:2021-02-22)图7 C a m e r a L i n k 接收图像4 结 语本文面向实时高速数字图像的采集和处理,运用模块化设计思想,基于Z y n q 7000数字图像处理系统实现了数字图像高速输入与采集㊁存储与传输和显示功能,并且设计了简易的验证平台㊂经过验证,本系统实时性高㊁体积小㊁性能稳定,可以实现大数据量的图像采集与传输,目前已应用在实际的项目中㊂参考文献[1]刘宏,符意德.基于Z y n q 芯片的图像处理系统平台设计[J ].计算机与现代化,2015(8):4347.[2]王珂.基于Z Y N Q 的高速图像采集处理平台设计与验证[D ].济南:山东大学,2016.[3]黄志超.基于C a m e r a l i n k 标准的D S P +F P G A 数字图像处理系统设计[J ].科技与管理,2012(7):152153.[4]陈炎斌,金钢.基于C a m e r a _L i n k 标准的高速实时数字图像处理系统设计[J ].现代科学仪器,2010(6):6163.[5]刘应盼.基于Z Y N Q 的图像采集处理系统设计与实现[D ].西安:西安电子科技大学,2019.[6]焦再强.基于Z y n q 7000的嵌入式数字图像处理系统设计与实现[D ].太原:太原理工大学,2012.[7]高媛,商远波.一种基于C a m e r a L i n k 的数字图像处理系统[J ].制导与引信,2017(38):2932.[8]杨晓安,罗杰,苏豪,等.基于Z y n q 7000高速图像采集与实时处理系统[J ].电子科技,2014(7):151154.[9]郭钊.嵌入式图像并行处理系统的研究与应用[D ].兰州:兰州理工大学,2014.通信作者:王咏星,78233164@q q.c o m ㊂(责任编辑:薛士然 收稿日期:2021-01-26)。

嵌入式系统中的实时图像处理与识别设计嵌入式系统是指在特定应用领域中集成了计算机硬件和软件的一种特殊计算机系统。

随着技术的发展，嵌入式系统在各个领域中得到了广泛应用，其中实时图像处理与识别是嵌入式系统中的一个重要应用。

实时图像处理与识别是指对于来自摄像头或者其他图像采集设备的图像数据，在特定时间要求下进行处理和分析的过程。

这是一项技术复杂且要求高性能的任务。

在嵌入式系统中进行实时图像处理与识别的设计是一个具有挑战性的任务，需要考虑到系统资源的有限性以及实时性的要求。

首先，在嵌入式系统中进行实时图像处理与识别的设计需要从硬件和软件两个方面进行考虑。

在硬件方面，需要选择合适的处理器和图像传感器。

处理器的选择应考虑到计算能力和功耗的平衡，常见的选择有ARM、DSP等。

图像传感器的选择应根据应用需要考虑分辨率、动态范围和灵敏度等参数。

此外，还需要考虑到外设接口的选择，如SD卡、USB、以太网等。

在软件方面，需要选择适当的算法和工具来实现实时图像处理与识别的功能。

对于实时图像处理，可以采用基于硬件的加速器，如DSP、GPU等，来加快图像算法的执行速度。

常用的实时图像处理算法有滤波、边缘检测、运动检测等。

而对于图像识别，可以采用机器学习算法，如深度学习、卷积神经网络等。

这些算法需要在嵌入式系统中进行优化和适配，以满足实时性的要求。

在实时图像处理与识别的设计中，还需要考虑到系统资源的有限性。

嵌入式系统通常具有较小的内存和存储器容量，因此需要对算法进行优化，减少内存和存储器的占用。

可以采用压缩算法来减小图像数据的大小，降低存储器的消耗。

此外，还可以采用流水线和并行处理等技术来提高算法的执行效率，实现实时性的要求。

另外，实时图像处理与识别的设计还需要考虑到系统的稳定性和可靠性。

嵌入式系统往往需要长时间的稳定运行，因此必须减少系统的崩溃和死锁问题。

可以通过合理的任务调度算法和异常处理机制来提高系统的稳定性。

同时，还需要考虑到系统的可维护性和可扩展性，以便于后续的软件升级和功能扩展。

嵌入式系统原理及应用基于arm-cortexm4体系结构1. 引言1.1 概述嵌入式系统是指嵌入到其他设备中的计算机系统，它具有高度集成、可靠性强和功耗低等特点。

随着科技的不断发展和进步，嵌入式系统在各个领域得到了广泛的应用，包括但不限于消费电子产品、医疗设备、交通工具以及智能家居等。

本文将重点介绍基于ARM Cortex-M4体系结构的嵌入式系统原理及应用。

ARM Cortex-M4是一种32位RISC处理器架构，被广泛应用于微控制器（MCU）领域。

通过对ARM Cortex-M4架构的详细介绍，我们可以深入了解其特点和优势，并在后续章节中探讨如何实际开发嵌入式系统。

1.2 文章结构本文分为以下几个部分：第二部分将概述嵌入式系统的定义，并讨论其特点和应用领域。

我们将从整体上了解什么是嵌入式系统以及它们在现实生活中扮演的角色。

第三部分将详细介绍ARM Cortex-M4架构。

我们将对ARM体系结构进行概览，并重点讨论Cortex-M系列的特点和分类。

接着，我们将深入研究Cortex-M4架构以及其独特的特性。

第四部分将介绍嵌入式系统开发流程和工具链。

我们将概述嵌入式开发的一般流程，并讨论如何选择和配置合适的嵌入式开发工具链。

此外，我们还会提供一些关于开发板硬件选择和选型指南的实用信息。

第五部分将通过应用案例分析和实践，展示嵌入式系统在不同领域中的具体应用。

我们将着重介绍实时操作系统（RTOS）在嵌入式开发中的应用、传感器与嵌入式系统集成设计实例以及基于ARM Cortex-M4的音频处理应用案例。

最后，第六部分是本文的结论部分，我们将对全文进行总结并提出进一步研究和应用的展望。

1.3 目的本文旨在深入探讨基于ARM Cortex-M4体系结构的嵌入式系统原理及应用。

通过对该体系结构的详细介绍和相关案例分析，读者能够更好地了解嵌入式系统在各个领域中的实际运用方式，并且为他们在嵌入式系统开发中提供指导和帮助。

Multiview Plus+™ MVCR用户手册在使用本系统前，请详细阅读本说明书.并请保管好该手册目录第一章：边缘融合处理器简述 (4)一．边缘融合的概念 (4)二．MVCR系列边缘融合处理器的简述 (5)三．产品的外观 (7)四．典型应用 (7)第二章：MVCR系列边缘融合处理器的特性 (8)第三章：MVCR系列边缘融合处理器的技术参数 (10)第四章：产品的维护及故障处理 (11)第一章、MVCR系列边缘融合器简述一边缘融合的概念随着科技的发展，追求亮丽的超大画面、纯真的色彩、高分辨率的显示效果成为人们对视觉感受的一种潜在要求。

传统的电视墙、投影硬拼接屏和箱体拼接墙等很难满足人们在这方面的要求。

而近年来迅速崛起的边缘融合技术是一个新的无缝拼接技术，它更好的改善了拼接图像的视觉效果，正在逐步成为适应这一需求的有效途径。

当两台或多台投影机组合投射一幅画面时，会有一部分影像灯光重叠，边缘融合技术就是将重叠部分的灯光亮度调低，使整幅画面亮度和色度一致，显示出一个没有缝隙，更加明亮、超大、高分辨率的整幅画面，画面的效果就是一台投影机投射的画质。

效果如下图所示：简单拼接效果图简单叠加效果图边缘融合效果图二．MVCR系列边缘融合处理器的简述MultiView Plus+™ MVCR系列边缘融合处理器是一款淳中科技自主知识产权的全球最先进的纯硬件专业化的图像融合处理设备，能够将多台投影机投放的画面进行边缘重叠，通过融合技术显示出一个没有缝隙更加明亮、超大、高分辨率的整幅画面，画面的效果就好象是一台投影机投射的画质。

同时实现开窗、叠加、漫游等功能。

MultiView Plus+™ MVCR系列边缘融合处理器是基于纯硬件嵌入式系统的投影多屏拼接带的边缘融合处理器, 采用现今国内外领先的边缘融合技术, 使拼接大屏幕系统成为一个具有超高分辩率的单一逻辑屏, 并且中间没有拼缝, 组成大屏幕系统的所有显示单元的分辨率之总和, 在大屏幕上能处理显示DVI信号、视频信号、RGB 信号, 高清动静态图文信号, 可以在整个大屏上进行窗口漫游, 并且信号的显示完全实时, 视频信号支持PAL/NTSC/SECAM 制式。