1. 本选题研究的目的及意义
随着物联网、人工智能等技术的快速发展，图像处理技术在各个领域得到越来越广泛的应用，例如安防监控、智能交通、工业自动化等。
传统的图像处理系统通常基于PC平台，存在着功耗高、体积大、成本高等缺点，难以满足日益增长的应用需求，而嵌入式系统以其低功耗、小体积、低成本等优势，为图像处理技术的应用提供了新的解决方案。
本选题旨在研究一种高效、实用的嵌入式图像处理系统算法设计，将图像处理算法与嵌入式系统相结合，实现图像采集、处理、显示等功能，为各种应用场景提供高效、可靠的解决方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着嵌入式系统和图像处理技术的快速发展，嵌入式图像处理系统成为国内外研究的热点。
1. 国内研究现状
国内在嵌入式图像处理系统领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本选题的主要研究内容如下：
1.嵌入式图像处理系统硬件平台设计:选择合适的嵌入式处理器、图像传感器、存储器等硬件模块，设计系统硬件电路，搭建嵌入式图像处理系统的硬件平台，并进行软硬件联调，确保系统稳定运行。
2.图像处理算法设计:针对嵌入式平台资源受限的特点，对传统的图像处理算法进行优化，提高算法的运行效率和资源利用率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和系统实现相结合的方法，逐步开展研究工作。
1.需求分析与方案设计:分析嵌入式图像处理系统的应用需求，确定系统功能和性能指标，完成系统总体方案设计，包括硬件平台选型、软件架构设计等。
2.图像处理算法研究:研究适用于嵌入式平台的图像处理算法，包括图像预处理、特征提取、目标识别等，并对算法进行优化，提高其效率和鲁棒性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.针对特定应用场景的算法优化:针对具体的应用场景，对图像处理算法进行优化，提高算法在资源受限的嵌入式平台上的运行效率和准确性，例如，针对低功耗需求，设计低功耗的图像处理算法。
2.软硬件协同设计:在进行算法设计的同时，考虑硬件平台的特性，进行软硬件协同设计，以充分发挥硬件性能，例如，利用硬件加速模块加速图像处理算法的运算。
3.低功耗设计:针对嵌入式系统对功耗的要求，在系统设计和算法设计中，都将考虑低功耗因素，例如，采用低功耗的硬件平台和设计低功耗的算法，以延长系统的续航时间。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]张冬梅,陈志刚,张强.基于ARM的嵌入式图像处理系统设计[J].电子技术应用,2022,48(09):184-188.
[2]朱萌,谢美华,赵文举,等.面向无人机图像的轻量级实时目标检测算法[J].电子与信息学报,2023,45(02):546-554.
[3]刘禹良,张佳华,孙俊.嵌入式图像处理系统中图像缩放算法的优化[J].计算机工程与设计,2022,43(07):1983-1989 2000.
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