Matlab图片叠加代码实现与FPGA加速在TBI评估中的应用

资源摘要信息:"该项目为学士论文项目，主题为使用Matlab实现图片叠加的代码，并在此基础上实现学生跟踪算法的软件功能。项目利用了Matlab强大的图像处理能力，开发出能够加速瞳孔测量的算法。项目进一步在FPGA硬件平台上进行实现和加速，以期提高瞳孔检测和跟踪的准确性和效率。" 1. Matlab图片叠加技术：Matlab是一种高级数学计算语言和交互式环境，广泛用于数据分析、算法开发和应用程序原型设计。图片叠加是指将两张或多张图片按一定规则重叠在一起，实现图像融合或增强的技术。在Matlab中，可以通过数组操作或使用特定的图像处理函数来实现图片叠加。 2. 学生跟踪算法：学生跟踪算法可能是指在视频中识别和跟踪学生面部或身体特征的算法。这种算法能够帮助监控学生的行为和注意力，在教育技术和计算机视觉领域中具有应用价值。 3. OpenCV应用加速：OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。项目旨在加速OpenCV应用在FPGA上的执行，提高图像处理任务的处理速度和实时性。FPGA（现场可编程门阵列）是一种可以通过硬件描述语言编程的半导体设备，具有并行处理的优势。 4. 瞳孔测量及反应性评估：瞳孔测量是医学诊断中的一项重要检查，通过测量瞳孔直径及其对光的反应性来评估眼睛的健康状况。在该论文项目中，提出了一种更准确和快速的方式，即通过瞳孔检测和跟踪技术，使用自动化算法来估算瞳孔直径和对光的反应性，这对于评估颅脑外伤（TBI）患者的情况至关重要。 5. Python 3和Jupyter笔记本：Python是一种广泛使用的高级编程语言，其在科学计算和数据分析方面具有很大的优势。Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，允许用户创建包含实时代码、可视化、公式和解释文本的文档。项目使用Python 3和Jupyter Notebook在PYNQ-Z1开发板上运行和加速OpenCV应用程序。 6. 硬件实现：硬件实现指的是将算法或程序部署到硬件平台上运行的过程，本项目中的硬件平台是FPGA。硬件加速是指利用硬件特性，如并行处理能力，来提高软件运行速度的方法。 7. 系统开源：系统开源是指项目中的软件和/或硬件系统使用开放源代码许可，任何第三方都有权限查看源代码，对系统进行使用、修改和再分发。开源系统有助于学术交流、代码审查和软件的持续改进。 8. 存档描述：存档描述提供了项目源文件的组织结构说明，包括软件实施、硬件实现的目录结构、文档和源代码的位置。项目包含多个子目录，包括视频采集位置、所需资产以及获得的视频样本、未优化和使用优化搜索的C++项目和Python中的初稿应用程序。 综上所述，本项目集合了软件开发和硬件实现，通过先进的图像处理技术提高医疗诊断的准确性和效率。同时，项目的开源性质也便于研究者和开发人员进行进一步的研究和开发。