隔点差分自适应阈值红外图像分割算法的FPGA实现

采用模块化设计和利用现场可编程逻辑( FPGA)并行流水处理特点,设计并实现了隔 点差分自适应阈值红外图像分割算法,算法由隔点差分算法和自适应阈值两个模块组成。隔点差分算法模块根据同步与时钟流水计算隔点梯度,用自适应阈值进行图像分割; 自适应阈值模块根据背景的统计规律和图像背景的变化实时调整分割阈值。仿真和实验表明:采用FPGA实现此算法的处理延时短,满足实时处理的要求。     

一种改进的Sobel自适应边缘检测的FPGA实现

针对经典Sobel边缘检测算法对噪声比较敏感而且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Sobel自适应边缘检测方法。首先,对经典Sobel算法改进,增加了检测方向,根据待测像素背景灰度值和人眼视觉特性自适应地生成阈值,从而检测出与人的主观视觉更为一致的图像边缘,然后对边缘图像进行形态学处理,增强了算法的抗噪性。将改进的边缘检测算法在单片FPGA上实现,利用FPGA高速并行处理的优势,系统能够实时采集、检测图像边缘并显示高帧频高分辨率图像。     

一种自适应红外图像增强处理的FPGA实现

本文介绍了一种自适应平台直方图算法对红外图像增强处理及该算法在FPGA器件上的实现.该方法是根据图像的直方图,自适应地选择平台阈值,实现自适应平台直方图均衡化,增强了目标的对比度.在FPGA上实现了该算法,对红外图像进行了增强处理,使红外图像的清晰度得到极大的提高,目标灰度级得到扩展,抑制噪声,并且利于将目标与背景区别开来.     

一种改进的QR码图像二值化算法

对光照不均的QR码图像进行全局二值化处理后,会出现全白或全黑的误差区域,在局部二值化过程中会出现伪边界情况,并且计算时间也会变长。针对光照不均的QR码图像提出了一种改进的基于背景灰度的二值化算法。首先,根据二维码源图像大小进行分块处理,使用灰度估算公式对分块的灰度值进行计算。其次,使用联合插值算法产生背景灰度水平图像,然后用背景灰度水平图像替代源图像得到校正图像。最后,采用Ostu算法对校正图像进行二值化。实验结果表明,该算法能有效的校正光照不均的QR图像,并得到一个良好的二值化图像。     

基于FPGA的自适应阈值边缘提取的Canny算法的实现

在数字图像实时处理中,应用Canny算法对梯度幅值图像进行非极大值抑制后,需要先确定高低阈值才能进行边缘提取,而且不同的图像采用的阈值也不尽相同,阈值选取算法过于复杂及处理时间过长等问题,限制了Canny算法在实际中的应用。为了对Canny算法的这些缺陷进行改进,本设计充分利用FPGA并行执行的特点,将自适应阈值Canny算法移植到FPGA上,并通过理论推导获得了更加适应FPGA的算法公式,解决了自适应阈值选取过程时间过长的问题。最终系统测试结果表明,在FPGA中应用canny算法进行图像处理比在上位机中运行的速度提高了近十倍,充分证明了该设计的正确性和实时性。     

一种组合GAUSS-filter、SOBEL、NMS、OTSU 4种算法的图像边缘检测的FPGA实现

边缘检测是分离图像目标主体和背景的主要依据。通过检测图像上灰度显著变化的像素点集合来确定图像的边缘。目前边缘检测的方法大多综合应用两个算法来提高边缘检测质量。本文在FPGA上综合应用GAUSS-filter、SOBEL、NMS、OTSU等多种算法进行图像边缘检测。将原始采集到的彩色图像转换成灰度图像,先对图像进行高斯平滑处理,消除干扰性噪声;应用SOBEL算法计算图像梯度值,再应用NMS算法处理灰度,挑出轮廓边缘梯度值最大的灰度像素集合;最后应用OTSU算法自适应地确定图像门限阈值进行边缘检测。该方法不仅能刻画出图像的边缘,而且还能对边缘进行细化,实验结果显示对不同的图像都有很好的检测效果。本文所提出的在FPGA上实现的图像边缘检测方法具有准确、实时、高速等特点,能够应用到许多领域中。     

一种基于背景减法和帧差的运动目标检测算法

针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题,提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法.首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像,并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化,然后将得到的两种二值化图像进行或运算,最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标.实验结果表明,该算法简单、易实现、实时性强.     

一种新的二值化方法在车牌检测中的应用

车牌定位过程中二值化方法的选择尤为重要,何时二值化以及选取何种二值化方法对检测结果的影响明显。考虑到车牌区域有着丰富的边缘信息,车牌区域的亮度以及区域标准差,能给二值化阈值提供有价值参考信息,文中根据车牌的特征提出了一种新的自适应二值化算法,并采用区域融合及连通域计算方法提取车牌。实验证明,此二值化算法对图像灰度变化、...     

基于改进surendra背景更新算法的运动目标检测算法

提出了一种改进的surendra运动目标检测算法,该算法可以自适应的调整背景更新速度。首先将第一帧图像作为背景图像,并利用改进的surendra背景更新算法根据每帧图像对背景图像进行更新获得可靠的背景。然后,将当前帧与背号作差,得到差值图像。使用自适应阈值对差值图像进行二值化处理,并利用形态学滤波对二值图像进行适当处理,这样运动目标就被准确地提取出来。     

改进的梯度阈值图像清晰度评价算法

数字图像技术实现自动对焦的关键步骤是有效的图像清晰度评价.针对传统的灰度梯度算法抗噪性差和实时性低的问题,提出一种改进的清晰度评价算法.首先通过OSTU方法和全局方差计算出图像自适应分割阈值;然后比较自适应分割阈值和图像像素点局部方差以提取整幅图像中的边缘像素点;最后考虑人眼视觉特性,采用多方向的Tenengrad算子对图像进行评价运算,将图像中边缘像素点的评价运算值进行叠加,得到图像的清晰度量化值.为了衡量改进算法的性能,将其与传统的灰度梯度算法进行比较.实验结果表明,与传统的灰度梯度算法相比,所提算法具有实时性高、灵敏度强且抗噪能力好的优点.     

一种基于数学形态学的电视图像分割方法

针对电视图像信噪比低,噪声干扰大的特点,提出了一种基于数学形态学的电视图像分割方法。首先利用基于梯度调整的平均灰度法得到图像的阀值,其次利用该灰度阀值二值化图像,最后对该图像利用数学形态学消除噪声。实验结果表明该方法具有较好的滤波效果,计算时间短,可用于实时图像处理中。     

基于遗传算法的干涉图像的最佳熵研究

将遗传算法用于计算云纹干涉图像的二值化阈值，提出基于改进遗传算法的图像分割方法，采用Otsu公式，找出分割图像最优阈值。通过算法实现表明，利用遗传算法所得到的最佳阈值进行二值化处理，效果非常好。     

基于自适应阀值Canny算法的海天线检测算法

海天线的检测是研究红外成像末制导技术的一项重要内容,对于识别红外图像中舰艇目标起到非常重要的作用。分析了红外图像的特点,给出了一种基于修正的Canny算法的海天线检测方法,根据所要处理的红外图像自适应选取Canny算法的阀值进行边缘检测,精确提取了海面和天空区域的分界线,即海天线。     

基于热风激励的红外成像检测技术研究

针对复合材料冲击损伤的快速检测问题,提出了使用热风作为激励源的红外成像检测方法,并实现了缺陷位置的自动识别,对于检测图像首先进行背景差分处理,然后累加背景差分后的图像以增强信噪比,最后采用阈值分割进行二值化处理,分割出冲击损伤位置。试验表明,本文方法设备操作简单、容易搭建,检测结果直观明了,可应用于航空航天复合材料损伤检测等领域。     

基于SOPC的集成化指纹处理实验研究

指纹技术作为一种安全、有效的身份识别方式,目前受到广泛关注.本文针对指纹识别的快速实现和集成化实验问题,基于SOPC技术设计了一类指纹采集、处理系统的FPGA原型.系统配备了NiosII软核及相关功能组件,并外扩指纹传感器模块.同时,本文还研究了适合于SOPC系统的指纹图像采集方式和预处理方案,完成了指纹图像的方向图计...     

基于NIOSⅡ的红外弱小目标检测算法实现

介绍了基于可编程片上系统SOPC技术的图像处理系统的软硬件设计,系统采用FPGA作为视频信号采集控制模块,利用FPGA内建NIOSⅡ软核微控制器作为图像处理单元。针对天空背景下红外弱小目标,提出了一种基于形态学和仿生学相结合的图像预处理算法,该算法在基于数学形态学滤波的基础上利用人眼固视微动辨别信息的原理对图像进行背景抑制和目标增强;采用自适应阈值分割法确定目标。硬件实验结果表明系统实时性好,图像处理效果良好,目标检测率高,验证了预处理算法的有效性和实时性。     

一种自适应红外舰船图像增强算法

复杂环境下海面舰船红外图像信噪比和对比度低、边缘模糊,目前仍没有一种处理效果好且实时性强的图像增强算法。提出一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法。首先,分析典型海面舰船红外图像及其直方图的特性;在此基础上,提出一种自适应确定目标/背景粗略阈值的方法;最后将灰度大于该阈值的直方图最大值作为平台值,通过平台直方图均衡化算法自适应地完成海面舰船红外图像的图像增强。实验结果表明,该算法不但有效地增强了图像的对比度、抑制了背景,而且具有较快的运算速度。     

低信噪比红外图像小目标的检测

文章提出了一种新的自适应平滑滤波方法,并据此设计自适应高斯核平滑滤波来抑制红外图像中的随机噪声。在此基础上依据小目标是孤立亮斑的特点设计出三阈值起始点提取方法,然后用有阈值限制的区域生长和区域合并的方法恢复没有被提取出来的面目标的内部和弱边缘。实验表明本方法的正确性和有效性。     

基于滑窗式单帧红外弱小目标检测方法研究

提出了一种基于滑窗式单帧红外弱小目标检测定位的算法：选择合适的滑窗,针对弱小目标在滑窗局部内具有较高灰度值的特征,通过自适应阈值来判别该滑窗中心位置是否存在目标。当滑窗遍历整幅图像后,就可以得到红外小目标的检测结果。在判别的过程中,构造了一种新的自适应阈值估计的方法。通过大量的仿真实验,并与当前常用的形态学滤波、巴特沃...