基于VPX架构的目标跟踪系统设计

设计了一种目标跟踪系统,该系统利用立体沙盘模拟复杂地面环境,通过红外和可见光传感器采集图像数据,利用红外图像传感器来检测目标,在检测到目标的基础上,利用可见光传感器来跟踪目标。目标跟踪采用粒子滤波算法实现,为了实现对目标的稳定跟踪,结合红外传感器的检测结果和可见光图像的跟踪结果对目标模板的更新。该图像处理算法在以VPX为设计架构、FPGA＋DSP为核心的高速嵌入式图像处理平台实现,最终生成目标坐标偏差来控制伺服云台的转动,使其保持在视场的中心,并输出目标跟踪图像,实现对目标的跟踪。     

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。     

图像边缘检测算法研究与分析

边缘是图像的重要特征,包含了图像中用于识别目标的信息。边缘信息存在于目标与背景、目标与目标之间,边缘检测技术是图像分割和其他一些图像处理的基础。图像边缘检测算法在边缘提取中起着重要的作用,本文介绍了Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Laplacian、LOG和Canny等几种常见的边缘检测算法,并通过实验仿真对其性能进行了验证和比较分析。     

成像制导空-空导弹仿真分析

以在现代空战条件下，成像制导空空导弹攻击空中机动目标过程进行了仿真计算，以辅助开发导引头红外目标图像处理算法。研究了机动目标在导引头焦平面上的红外图像的运动特性和图像特征（包括拓扑特征，边界特征及统计特征等），分析了成像导引头性能参数对目标图像特性的影响，可供导引头总体设计和图像处理算法设计参考。     

实时红外目标跟踪方法

针对红外图像的特点,提出一种实时目标跟踪方法。该方法采用局部二元模式(LBP)算子提取图像的多尺度LBP编码直方图作为图像特征向量,使用卡方统计度量模板图像和样本图像的相似度。结合Kalman滤波和多尺度模板更新机制,使得算法在目标尺寸大幅变化,目标部分遮挡、短暂消失等情况下仍能保持跟踪的正常稳定进行。针对该算法,设计了专用图像处理板卡,介绍该算法在图像处理板上的硬件实现方法,使目标跟踪满足50 Hz/s的实时处理要求。最后,使用两组实录红外序列图像进行了仿真实验,验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

图像显著性检测方法解析

图像显著性检测是一种通过对图像颜色、强度、方向等特征进行分析生成图像显著性图的技术。其生成的显著性图可以用于图像分割、图像压缩以及图像识别等图像处理领域,从而改善图像处理的性能。为了对图像显著性检测技术及其发展有一个全面深入的了解,使用文献研究法和比较研究法对其概念及方法进行了探究。针对几种具有代表性的图像显著性检测算法进行了简要的概述和分析,用流程图简明扼要地表示显著性检测算法的基本框架。研究结果显示,图像显著性检测技术的效率在不断提升,算法越来越多样化,在图像处理领域的应用越来越广泛,这些对于图像处理自动化具有重要意义。     

图像边缘检测在关节镜图像处理中的应用

主要论述了采用图像边缘检测和图像跟踪算法对采集的关节镜图像进行图像处理和分析的过程。在图像处理的基础上，系统自动测量出指定目标的形状参数，实现了系统的测量要求。本研究为实现关节镜手术过程图像的保存和手术的准确性提供了可行的方法。     

基于红外可见光融合的低能见度道路目标检测算法

红外图像与可见光图像均被广泛用于目标检测领域,但单模态图像难以满足低能见度道路目标检测的需求,因此本文从双模态融合角度出发,提出一种基于红外可见光融合的低能见度道路目标检测算法。首先,运用多种红外可见光双模态图像融合算法对输入图像进行预处理,并对融合图像的均值、标准差、信息熵、平均梯度、空间频率等5个参数进行定量分析,然后,优化训练检测网络得到针对低能见度道路目标的检测模型,最后,从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性。实验结果表明,本文算法训练出的模型误检率和漏检率较其他算法明显降低,检测精度较现有算法使用单模态图像由75.51%提升到88.86%,且图像处理速度能够满足实时检测的需求。     

一种改进的医学图像边缘检测算法

医学图像边缘检测是医学图像处理领域的核心技术之一,寻求既能精确定位图像边缘,又能有效抑制图像噪声的算法一直都是医学图像处理领域的热点和难点。结合小波分析理论,在经典边缘检测算法的基础上提出了一种改进的基于小波分解的医学图像边缘检测算法。算法的实质就是在图像边缘检测前利用小波分析理论对图像进行特定的预处理。实验结果证明,此算法的性能要优于经典边缘检测算法的性能。     

基于机器视觉的铣刀几何参数测量

为了提高pcb铣刀鱼尾槽切削的精度和效率,设计了一套影像检测系统并研究铣刀刃面的图像处理算法,根据铣刀刃面的特征,设计了专门的照明系统来获取清晰的,变形小的铣刀刃面图像,采用边缘检测算法对图像进行边缘提取,并对所提取的边缘采用基于空间矩的亚像素算法进行图像边缘的亚像素定位,然后采用直线拟合等一系列算法对铣刀刃面图像进行尺寸计算和缺陷检测。     

基于FPGA的高分辨率红外目标检测技术研究

本次研究面向红外对空预警探测领域的实际问题,开展高分辨率红外图像目标检测算法设计与工程化应用验证。文中研究设计了基于中值滤波、卷积滤波核形态学滤波等的目标检测算法,并基于FPGA平台进行硬件移植验证与测试。实验表明本文采用的方法可以实现对高分辨率红外图像的目标检测功能,并且基于FPGA硬件提升算法的运算速度,使算法在FPGA硬件平台上完成实时运算传输的要求。     

基于OpenCV的运动目标跟踪系统研究

本文分析比较了传统运动目标检测的3种主要方法：背景图像差分法、时态差分法和光流法,在此基础上给出了一种背景图像预测算法,大大减少了因为背景变化而产生的目标检测误差。本文基于OpenCV设计出改进的运动目标检测与跟踪算法,实现了运动目标的跟踪,并在VC＋＋编译环境下,利用USB摄像头作为视频采集器,通过观察实验结果可以看出,本文的运动目标检测算法能够正确地检测出视频图像中的运动目标,而且在检测性能上优于普通的自适应背景差分法。     

基于最大熵阈值分割的SAR图像溢油检测

近年来,海上溢油事故频发,使用(合成孔径雷达)SAR遥感图像进行溢油检测有着十分重要的意义。本文提出了一种基于最大熵阈值分割的SAR图像溢油检测算法,算法运算简单,适用于星载平台,可实现高效准确的检测。由于SAR成像存在固有的相干斑噪声,首先需要进行滤波对噪声进行抑制。图像中存在的陆地区域会对溢油检测产生影响,通过先验知识利用经纬度信息对其进行掩模处理,之后采用滑动窗口的方法,在窗口内部基于最大熵选取最佳的分割阈值,最后对分割产生的小块区域进行滤除,并依据距离信息合并相邻的区域。算法使用GF-3卫星图像进行验证测试,并与其他算法对比表明,本算法可满足遥感图像检测实时性、准确性的要求。      

基于ADSP-BF609的指针式仪表识别系统设计

指针式仪表数字化是通过图像采集与处理技术来读取与识别,能够提高判读准确性和效率,避免主观原因产生的误差。文中提出了一种基于DSP的指针式仪表识别系统的设计方案,采用中值滤波进行图像去噪,Canny算子进行边缘检测,Hough变换进行圆心定位和直线检测等指针仪表识别算法。借助ADI公司提供的集成开发环境CCES对系统的功能和性能进行测试。结果表明,该平台运行稳定,基于DSP的指针图像识别具有较强的准确性和实时性。     

基于DSP的地下停车场车流量视频检测的改进算法

针对DSP平台的车流量视频检测算法存在实时性不佳,漏检率较高的问题。本文提出了一种改进的单帧图像差分算法,实现了基于TMS320DM642平台的地下停车场车流量视频检测。算法采用对单帧图像一条检测线的灰度值做差分运算,通过对灰度值变化的幅度进行分析,提取出车辆的特征信息,实现了处理对象从一个面到一条线的转变。此外算法结合双帧背景,可以有效地改善漏检现象。实验表明,该算法在运算量上相比于主流算法减小了3个数量级,同时检测准确率可达到93%,是一种实用高效的车流量视频检测方法。     

基于FPGA的高速串行光纤图像传输检测平台

采用FPGA作为高速串行光纤图像传输系统的核心,利用Rocket IO串行传输技术,根据自定义的光纤图像传输协议,搭建了检测平台;在EDK开发工具下,通过对FPGA进行SOPC设计,实现检测平台的软件设计,并实时输出检测结果。阐述了检测平台的系统总体设计思想,对检测平台的硬件设计、软件设计、SOPC设计、高速串行光纤图像传输技术进行了详细说明,并对自定义的光纤图像传输协议、检测实验等进行介绍。经过实验测试结果表明,检测平台工作在3.125Gb/s的串行传输速率上,平台运行稳定、可靠;利用该检测平台,实现了图像经过板件间高速串行传输的检测、经过系统级间串行传输的检测,以及经过多个串行传输系统后的检测,达到了检测的目的。     

基于Canny检测算法实现的目标跟踪

为了设计一种实时高效、稳定可靠的图像目标跟踪系统平台,避免因图像边缘提取效果差而引起跟踪失败,采用自适应Canny边缘检测算法。该自适应算法能够很好的确定平滑参数以及高、低两个阈值,更好的获得图像边缘图。经Canny算法处理图像目标后,获得目标的单像素边缘图,根据边缘图计算得到目标质心。利用最小二乘法拟合出目标的运动轨迹,同时可根据时间间隔预测出目标质心的下一位置,控制伺服机构,实现目标跟踪。实验表明,采用Canny算法的目标跟踪系统,能够满足实时跟踪的需要。     

基于CCS的图像边缘检测和提取设计

Matlab对数字图像的处理在工程化方面存在一定的不足。针对这一不足,利用硬件仿真平台CCS,采用数字图像灰度梯度最大值法、Sobel算子边缘检测算法对数字图像进行检测,实现了数字图像的边缘提取。实验表明,Sobel算子边缘检测算法对数字图像进行边缘检测和提取的效果比较理想,且为图像处理提供了一种硬件实现方法。     

基于FPGA的光纤光斑中心定位算法研究

为了解决传统数字图像处理算法中数据运算量大、复杂度高、耗时长的问题,提出一种基于可编程门阵列（FPGA）光纤光斑中心定位的方法。采用数字信号处理系统,利用开发工具（DSP builder）,设计了光斑图像预处理算法和边缘检测算法,用最小二乘法拟合光斑边界,采用流水线设计,增强了数据处理的并行能力,提高了处理速度。在Cyclone V平台上进行理论分析和实验验证,取得了光斑图像边界、中心坐标数据。结果表明,在保证对光斑中心定位的绝对误差小于0.1pixel的条件下,使用FPGA比计算机运算速度能提高21倍以上。该研究能够在FPGA平台上快速准确定位光斑中心。     

基于小波钝化的嵌入式图像处理算法研究

注塑模具保护系统普遍采用模板匹配图像处理算法,其存在实时性不强、精确度不高,以及对运行环境要求严苛等问题。论文提出了基于小波钝化的嵌入式模具保护图像处理算法,该算法运行于嵌入式平台,采用小波钝化的方法凸显待测残留物,无需进行模板匹配、图像配准和较正;提出了基于像素值统计的支持向量机检测算法,以适应嵌入式平台内存小的特点;引入支持向量机分类,有效解决了图像偏移带来的误差问题。MATLAB实验测得,该算法的模腔残留物检测平均准确率为85.71%,残留物检出平均耗时0.910s。结果表明,采用小波钝化和支持向量机的嵌入式图像处理算法,无论在算法检测精度还是算法响应速度方面均优于以灰度共生矩阵匹配算法和差影法为代表的图像匹配算法。