H264/AVC去块滤波算法研究及FPGA实现

去块效应滤波在有效改善图像质量和压缩效率的同时,也引入了极大的计算复杂度,另外去块滤波过程需要从片外存储器读取待滤波的数据并将滤波后的数据写入片外存储器,这对于读写时钟有很高的要求,为了改善去块滤波提出了一种基于FPGA的改进的滤波算法。相对于基本的滤波方法,可以尽快得到滤波结果,减小片内缓存的中间数据量,同时减少整个滤波过程所需要的时钟周期数,采用5级流水线电路结构,具有较高的数据吞吐量,整个设计划分为多个功能模块,全部采用Verilog HDL硬件描述语言实现,通过matlab和modelsim联合仿真验证。可以满足对H264图像实时解码的要求。     

基于LMS自适应滤波的电能计量箱数据采集与处理方法研究*

为了解决电能计量箱多传感器数据同步采集,并降低数据噪声的问题,文章研究设计了电能计量箱多特征量采集系统。该方法采用STM32F7和STM32F1单片机作为主-辅处理器,设计了多传感器数据滤波和扩展IO资源采集系统;设计并采用了标准化的通信协议使传感器数据实现同步采集;最后,采用基于最小均方(LMS)自适应滤波的方法对采集的数据进行降噪处理和分析。文章以温度传感器ADT7320为例做了数据采集与滤波处理实验,通过数据降噪处理后,基本消除了频率在1 Hz以上的噪声且小于1 Hz的噪声幅值也减少为原来的50%～90%。通过与传统的低通滤波器相比,文中方法能根据噪声频率进行自适应滤波,从而得到较为纯净准确的传感器数据。     

振弦式传感器压力测量系统的优化设计

设计了一种基于振弦式传感器的压力测量系统,详细介绍了测量系统的工作原理、硬件电路组成及软件设计流程.采用基于中心频率的低压扫频策略、多周期脉冲计数方法、硬件滤波与软件滤波相结合的信号调理方案,利用抛物线插值算法进行温度补偿等优化途径,现场测量与计算时间与传统低压扫频激振方式相比缩短了约50％,压力测量精度（％FS）高达0.05％以上.     

基于FPGA的红外图像处理中值滤波新算法的研究

讨论了以FPGA为硬件载体的红外图像处理中值滤波的算法，给出了中值滤波法总体框图、硬件实现方法、仿真结果和效果评估。实现了中值滤波算法对降低图像噪声保持图像的边缘方面有显著的效果。     

机器视觉在流水线条形码识别中的应用

随着工业自动化技术的发展,国内不少工厂实现了生产过程自动化管理.但是对于生产和物流传送流水线上产品条形码的检测,由于运行速度快,条码品种多,距离变化大,传统的基于光电转换的条码识读技术已经显得无能为力.本文提出基于机器视觉的条码自动识别技术,利用高速CCD摄像机得到条码的图像,通过几何变换,滤波去噪,阈值处理等有效的图像处理和快速模式识别方法,结合优化设计的条码码制数据库实现了流水线物品条码的快速、精确识读.     

基于Kalman滤波的锂电池组数据采集系统

针对电池使用环境的复杂多样给信息采集造成众多干扰这一情况,设计了一种基于Kalman滤波的电池组信息采集系统。Kalman滤波是一种最优化递归数据处理方法,具有计算量小、存储量低、实时性高的特点。系统采用电池监测芯片LTC6802采集单体电压值并均衡,PIC18F45K80为主控芯片,运用Kalman滤波对电压、电流、温度信号进行处理后,通过CAN总线进行传输。对系统的整体结构和工作原理进行了介绍,并给出了具体的硬件和软件设计方案。     

基于机器视觉的指针式仪表图像采集系统研究

研究了一个应用于指针表的图像采集系统,从系统的整体框图、程控电流源的硬件系统、程控电流源的软件流程、图像处理等方面进行设计。对采集到的图像进行预处理,采用图像增强、滤波去噪、二值化等预处理的方法处理图像,并取得预期的效果。     

土壤电阻率测量的信号检测系统设计

介绍了对土壤电阻率测量中的信号检测系统所进行的设计,主要是硬件和软件两部份的滤波设计,分别给出了硬件系统和软件滤波方法,并对滑动平均滤波法进行了改进.     

基于图像滤波预处理的卷积神经网络汉字识别

利用卷积神经网络可以对破损、模糊不清的文字进行有效识别.为了实现速度快、精度高等优点,通过卷 积神经网络中的LeNet-５网络模型对手写汉字图像进行识别.首先,在模拟写字板中建立手写汉字的图像数据集,搭 建并训练卷积神经网络模型保存图像特征;然后对输入的手写汉字图像进行模拟污染并采用７种滤波去噪方式;最后 对加噪、滤波处理后的图像进行识别,对比不同滤波处理的准确性.实验结果可表明,该方法能高效、稳定地从有噪 声图像中识别出文字,同时经高斯滤波与PCA滤波处理后的图像识别精确度更高.     

基于MATLAB和DSP的滤波器硬件在环实时仿真

本文介绍了一种设计滤波器的新方法.该方法基于硬件在环实时仿真系统,通过MATLAB对DSP的滤波输出信号进行跟踪分析,实现了滤波器的快速设计.该滤波器准确度高,具有较强的实用性与灵活性.     

一种基于排序统计理论的快速图像中值滤波法

中值滤波抑制干扰脉冲和点状噪声的同时,对图像边缘能较好的保持,在很多图像处理领域都起到了重要作用。运动目标识别技术对图像预处理实时性要求越来越高,为了提高预处理速度,以中值滤波原理为基础,对滤波排序算法和实现方案进行了研究,提出了一种基于排序统计理论的快速图像中值滤波方法,实现实时滤波。研究结果表明：该方法在硬件系统上对传统中值滤波排序算法进行的改进,使得3×3窗口中二维的9个像素取中值简化为一维的5个像素取中值,单窗口查找中值的比较次数由传统排序法的36次降到了16次,再结合FPGA的并行处理能力和流水线结构,滤波速度提高为原来的近4倍,可以满足图像预处理对实时性的要求。     

多尺度相关分析在管道泄漏检测中的应用

传统相关检漏法是在固定尺度上对信号进行处理,如果滤波参数选择不当将产生较大的计算偏差.本文提出将小波变换的多尺度分析方法与动态系统模型相结合,实现压力信号的多尺度相关分析,获得了比单一尺度上更好的处理效果.实验数据也证明了该方法的有效性.     

Automatic finding of optimal image processing for extracting concrete image cracks using features ACTIT

In this paper, we autonomously define an optimal, efficient image‐processing tree for extracting the cracks from concrete images using genetic programming (GP)‐oriented evolutionary image processing known as Automatic Construction of Tree‐structural Image Transformation (ACTIT). We propose the use of automatic finding feature from input and internal transformation images to optimize image‐processing filters. These alternative solutions show significant improvements and can be performed by extracting small areas through our experimentation. This can possibly be used with an optimal image‐processing system based on feature filters. © 2012 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于FPGA的镜像阈值层叠滤波器实现方法

镜像阈值层叠滤波器克服了传统阈值层叠滤波器在频率响应上的局限性,增强了滤波器的频率选择能力。本文采用位串行结构（bit-serial）和半位元组串行结构（nibble-serial）在FPGA上实现镜像阈值层叠滤波器。对于数据宽度为k的图像数据,位串行结构通过一个二进制处理单元的k次循环就可实现滤波,并且k是可变的。半位元组串行结构是串行处理和并行处理的折衷形式,通过将数据字长分组来缩短滤波时间。最后给出两种实现结构的系统设计方案及仿真结果,并比较二者在滤波速度与占用面积上的差别。     

面向水下管网的视觉检测系统研究

针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法。方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根据管线分类特征建立管线提取策略,基于Kalman滤波对管线进行跟踪处理。在实验水池进行管道跟踪检测实验,管网路径识别正确率达93.7%,验证了视觉检测系统的有效性和稳定性,能够满足水下管网检测实际需求。     

管道缺陷检测全聚焦数据处理及成像方法研究

管道缺陷检测是保证管道系统安全运行的必要手段,本文采用全聚焦成像的方法对管道缺陷进行成像与识别。利用有限元软件ABAQUS对基于L(0,1)模态导波的管道缺陷检测方法进行数值模拟研究,利用中值滤波、希尔伯特变换及信号包络锐化方法对信号进行预处理,然后用处理后的信号构建全矩阵数据,最后利用全聚焦算法实现缺陷成像,最终显示成像结果。实验结果表明,将信号进行预处理后再成像,可有效提高分辨率,实现缺陷的高精度可视化。     

基于虚拟仪器的X射线图像信号处理系统

本文介绍了一种基于虚拟仪器Labview的X射线图像信号处理系统。该处理系统在LabVIEW软件平台上通过调用动态链接库驱动图像采集卡采集CCD摄像机获得的X射线图像并进行显示,得到目标物体的X射线透视图像。使用对比度增强、中值滤波、伪彩色处理等数字图像处理的算法对获得的X射线透视图像进行处理并显示,实现了X射线对不透明物体的检查。论文给出了不同处理结果的实验照片。实验结果表明,该设计可作为数字化X射线检测系统的重要组成部分。     

Pulse-domain digital image processing for vision chips employing low-voltage operation in deep-submicrometer technologies

A new architecture for pixel-level parallel image processing in the pulse domain for CMOS vision chips has been developed. Image processing such as edge enhancement, edge detection, and blurring are realized based on suppression and promotion of digital pulses; the pixel value is represented by the frequency of digital pulses by use of a pulse-frequency modulation (PFM) photosensor or that with an in-pixel 1-bit analog-to-digital converter. The proposed architecture is suitable for low-voltage operation in deep-submicrometer technologies because the image processing is implemented by 1-bit fully digital circuits with a small number of logic gates. The principles of the image processing are addressed. We have fabricated a 16 /spl times/ 16-pixel prototype vision chip. The relationship between illumination and the output pulse frequency is characterized. Step responses of the prototype vision chip for fundamental image processing operations show good agreement with those expected by correlation-based spatial filtering. A simple image binarization method specific to our architecture is also presented. The histograms of the intervals of the output pulses after image processing show multiple peaks, which indicates that averaging of the intervals is required for longer periods to achieve higher image-processing quality. To improve the linearity of pulse frequency dependence on illumination, usage of random clocks is discussed.     

基于FPGA的动态目标识别与跟踪系统设计

为满足动态目标识别与跟踪系统对实时性、低功耗和小型化的要求，设计了一种以FPGA为核心的电路系统，辅以OV7670视频采集模块和VGA接口显示器，实现对视频图像进行采集、处理、矩形框标识，最终实现对动态的识别、跟踪和显示。其中，对图像的处理部分由FPGA完成，包括缓存、灰度处理、改进的位运算中值滤波、背景前景分离、帧间差分法与背景差分法融合进行运动目标检测与跟踪等，充分利用FPGA的高速并行处理的特点，结合片内RAM高速处理和片外SDRAM大容量特性，实现对视频数据的处理和存储。同时，系统具有抗干扰性较强、小巧、灵活、低功耗、通用性及可扩展性强等特点，既适合工业领域，又适合家居使用。     

混合维纳滤波与改进型TV的图像去噪模型

在图像去噪处理过程中,为了保持图像的边缘及内部纹理信息,提出一种基于全变差改进的加权维纳滤波图像去噪模型。提出的模型利用加权项将维纳滤波与改进后的全变差模型相结合,通过构建新算子建立新的扩散模型使得图像每一个像素点的梯度信息可以自适应地选择去噪的最佳模式来平滑噪声图像,既能够在保护边缘的条件下预先处理高斯噪声,同时可以克服全变差模型的"阶梯效应"。结果表明,新模型不仅能够有效去除噪声,强化边缘还有效地保证了边缘结构的细节信息。在峰值信号噪声比测试中,该模型较之于传统线性滤波法的信噪比提高了20 d B左右,均方差也大幅降低,更具理想性。