自动聚焦技术在智能视频监控系统中的应用

将自动聚焦技术应用于智能视频监控系统中,采用轮廓波算法构建清晰度评价函数,并利用中心区域最优法选择聚焦区域。将自动聚焦技术应用与智能视频监控系统后可以有效提高系统图像采集质量,提升系统准确性。     

测量用视觉传感器的自动聚焦

研究了一种新型测量用视觉传感器自动聚焦的实现,采用灰度变化率之和清晰度评价函数对被测物体进行大范围的粗聚焦,利用Roberts梯度函数实现在峰值附近的精确聚焦,并由计算机串口发控制命令驱动电机转动镜头至对焦清楚的位置。该系统具有简单实用、可靠等优点。仿真实验结果表明:自动聚焦的效果具有很好的准确度,能够满足系统的要求。     

基于FPGA的步进电机驱动及自动聚焦的实现

基于Xilinx公司的Spartan-IIE系列FPGA XC2S300E-6-PQ208C完成了一种聚焦马达驱动及自动聚焦的完整设计。该设计接收CCD图像传感器套件输出的图像信号,采用一种改进的灰度差分法作为聚焦评价函数,即将一场图像的所有像素的亮度值与周围像素的亮度值差的绝对值的和作为聚焦评价函数,根据相邻同场的聚焦评价函数的比较结果,配合相应的搜索策略来控制步进电机的转动方向,实现图像的自动聚焦。实际实现的聚焦效果优于改进前的聚焦算法。     

一种摄像头自动聚焦方法及硬件实现

提出了一种基于数字图像处理技术实现自动聚焦的方法,给出了一种改进的灰度差分法作为图像聚焦是否清楚的评价函数。对图像质量进行比较,根据比较结果由单片机驱动镜头到达聚焦点,实现自动聚焦。     

基于全自动控制显微镜的自动聚焦算法研究

图像自动聚焦评价函数的选择是垒自动控制显微镜无源方式自动聚焦系统的关键问露。对几种主要的图像聚焦评价函散(灰度方差算子、灰度梯度算子、能量谱方法等)进行了比较、研究，并在此基础上首次将改进的Laplacian算子作为聚焦评价函数引人自动聚焦之中,同时为了消除噪声的影响，引入了步长和阈值两个参数。实验结果表明，改进的LapIacian算子比其他评价函数更为准确、稳定和可靠，该算法已成功应用于显微镜自动词焦系统中。     

基于LPC2103的摄像头自动聚焦系统

自动聚焦在数字化时代具有广泛的应用,文章采用LPC2103为系统设计核心,辅助于LM1881视频同步分离电路,步进电机驱动电路,对目标物体进行图像采集,通过灰度差分法对图像的清晰度进行判别,从而控制步进电机产生相应动作,实现自动聚焦过程。     

基于图像清晰度的自动聚焦算法

在数字监控和机器视觉中，摄像头的焦距可以由计算机根据图像的清晰度自动控制。本文针对监控系统在目标跟踪时对自动聚焦的速度和精度的要求，提出了两次定位、单向搜索的快速精确的聚焦算法。在聚焦精度方面首先针对全局图像进行第一次粗略的聚焦，图像的清晰度判断采用计算速度较快的相邻象素差分法的判断函数；然后再对图像中的目标区域进行第二次精确的聚焦，图像清晰度判断采用对清晰度变化敏感的基于Laplacian边缘检测的判断函数。调焦过程采用最佳焦距位置的单向搜索法，以提高聚焦的速度。实验证明该算法具有较好的实时性和精确性。     

基于SOBEL算子的图像清晰度评价函数研究

提出一种新的图像清晰度评价函数,该函数对经典Sobel边缘检测算子进行了改进,采用八方向模板来榆测梯度值,在一定程度上能有效地解决传统评价算子梯度计算中方位局限的缺点,同时将标准差作为阈值引入到函数中,可以消除噪声的影响.通过两组仿真实验时该算法和其他评价算法的聚焦性能进行了比较,结果表明该算法可行,具有单峰性强、无偏性好、灵敏度高和抗噪性强等特点.     

基于高清网络摄像机的自动聚焦算法

针对传统的聚焦评价函数运算量大、峰值搜索算法易受干扰且视频质量反复变化的问题,实现一种较传统聚焦评价函数与爬山算法相结合的聚焦算法更好的自动聚焦算法.采用TI公司的TMS320DM368处理器自带的自动聚焦(AF)引擎作为硬件实现的聚焦评价函数;采用的峰值搜索算法将聚焦曲线分为聚焦区和散焦区,在散焦区使用大步长的GM(1,1)模型预测搜索方向,在聚焦区使用小步长的爬山算法搜索峰值.实验结果表明,该算法拥有更好地实时性与准确性,适用于高清网络摄像机的自动聚焦.     

基于图像清晰度的快速自动聚焦算法

提出了一种新的快速自动聚焦算法;通过梯度阈值处理提高聚焦图像的信噪比,对选取的聚焦窗口采用图像边缘点判据与改进的Tenengrad聚焦函数相结合的方法,通过自适应变步长登山搜索算法实现了自动聚焦过程从快速粗调到精确细调的过渡;验证结果证明该算法和实际聚焦过程吻合,比已有的聚焦算法在聚焦可靠性、速度及灵敏度上有较大提高。     

VC与Matlab混合编程实现图像处理

分析对比VisualC 与Matlab混合编程的几种方法的特点后 ,根据图像采集处理的实际要求 ,从中选择使用MAT LAB引擎实现VC与Matlab混合编程进行图像处理 ,该方法充分利用了Matlab的图像处理工具箱的功能 ,结合了VC与Matlab各自的优点。程序界面和图像采集由VC编程实现 ,所有的图像处理由MATLAB引擎实现。通过一个例子给出了程序实现的具体过程     

序列环带图像处理技术及其应用

结合在地质勘探中的特殊应用,根据深度控制,对井下孔壁四周360°范围的柱面空间投影到像面上得到序列环带图像。根据图像拼接误差理论对相邻图像间重叠区域大小进行选定,用改进的链队列种子填充法寻找环带图像的圆心和半径方向,以一定的角度为步长遍历每一个同心圆,将环带图像展开成矩形图,再用网格匹配法进行相邻图像间的配准,采用平滑因子实现序列图像间的无缝拼接,使之更符合人的观察习惯。     

图像处理在粘度测量中的应用

介绍了一种计算机视觉技术和图像处理技术相结合的粘度测量。采用M1614WI镜头、MINTRONCCD相机、OK_M10图像采集卡、计算机构成整个系统,对毛细管的液体粘度进行测量和采集数据的处理,实验达到了预期效果。     

计算机图像处理技术及其在农业工程中的应用

随着科学技术的进步,计算机的使用已普及到各个领域,包括军事、医学、建筑、农业、商业和教育等。经过长时间的使用和研究,计算机技术已逐渐成熟,能应用到更多领域。农业工程领域,随着计算机技术的飞速发展,已在农学研究、精确农业以及农业工程等多个方面取得较好的效果。基于此,分析计算机图像技术的概念、组成部分以及与其他科学技术之间的联系,探讨计算机图像处理技术在农学研究领域和农机工程领域的应用现状,提出现阶段计算机图像处理技术在农机工程领域应用中存在的问题和未来的发展方向。     

MATLAB与C#混合编程在数字图像处理中的应用

为了在计算机系统上能够快速方便地对数字图像进行分析和研究,利用MTALAB强大的图像处理能力与C#优良的界面设计和快速应用开发性进行混合编程。通过该方法实现了对数字图像的加噪、去噪、增强、分割、边缘检测。结果表明MATLAB和C#混合编程能够充分发挥各自优势,完成复杂图像处理,能有效提高程序开发周期和图形处理性能,降低操作难度。     

CMOS图像传感技术及其在影像产品中的应用

随着超大规模集成技术的发展，CMOS图像传感器显示出强劲的发展趋势。CMOS图像传感器具有在单芯片内集成时序和控制电路、A／D转换、信号处理等功能。本文介绍了CMOS图像传感器的结构和工作原理，并与CCD图像传感器进行比较，综述了CMOS图像传感器的最新进展及其在影像产品中的应用。     

基于图像处理技术的井下机车速度测定方法

针对传统的使用传感器测定井下机车速度存在的故障率及成本高的问题,提出了一种基于图像处理技术的新的测速方法。该方法通过对图像进行模板匹配求取模板质心坐标,利用模板质心坐标在前后连续两张图片中的变化求得模板在图像中的移动距离;将该移动距离通过比例系数转换为机车实际的行驶距离,再根据两张图像的时间差计算出机车速度。实验表明,该方法可实时确定机车速度,性能较可靠。     

数字图像处理技术及其应用

介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理，对其中一些算法进行了详细的说明，对不同算法进行了比较。同时，在对现有图像处理方法进行应用的同时，对滤波做了一些新的尝试。最后，将像素细分算法应用于实际生产中获得了较好的效果。     

图像处理技术在车铣刀参数测量中的研究与应用*

为了实现车刀和铣刀参数自动视觉检测,阐述了刀具图像轮廓特征提取方法及其在刀具参数测量中的应用。利用M atlab软件对刀具图像进行了灰度化、滤波、二值化、亚像素边缘检测、特征提取、角点检测等技术处理。对刀具轮廓特征点进行提取,采用了最小二乘法对刀具的轮廓进行拟合,得出相关的直线方程。根据直线间的位置关系,确定了刀具轮廓的直径,角度等相关参数。测量结果表明,较传统的测量方法相比,这种方法提高了刀具参数的测量精度,为刀具检测仪在线自动化测量奠定理论基础。     

基于GPU的多点触控图像处理技术

现有的图像校正技术仅对触点坐标进行校正,存在损失大量操控面信息,限制复杂交互方式的缺点。为此,利用图形处理器(GPU)的可编程性和图形图像计算方面的优势,由GPU完成图像校正和处理过程,以此提高图像处理速度。为使系统支持更复杂的操控与交互,改进图像校正和处理流程,实现图像的整体校正,在保留操控面全部信息的同时减少CPU占用资源。理论分析与实验结果验证了该方法的有效性。