激光主动成像目标实时检测系统研究

激光主动成像技术是一种将激光技术、成像传感器技术以及图像处理技术结合在一起而发展起来的新技术。介绍了激光主动成像系统的组成,分析了激光图像的特点。为了抑制图像中存在的散斑噪声,采用加权均值多方向形态滤波算法进行图像预处理;利用基于高阶统计量的算法把目标从高斯噪声中检测出来。研究了目标检测与处理的数字信号处理（digital signal processing,DSP）实时实现技术。实验结果表明：对于视频图像序列,系统能够实现运动目标的实时检测与跟踪。     

基于运动估计的高速图像处理系统设计

在实时图像处理系统中,为了在规定的时间内实现大量的运算处理,需要采取提高运算速度的措施。应用MPC5200为核心的高性能运算处理器,在对目标检测识别算法的实验分析基础上,开发了实时图像处理软件,实现了视频图像的采集和图像目标的实时处理。     

基于DSP的紫外可见双光谱图像融合系统

在紫外检测时为了利用中紫外区的“日盲特性”,提出一种以高性能数字信号处理器TMS320DM642为核心的双通道实时视频图像融合系统,该系统具备图像采集、图像处理和融合、图像存储与网络视频远程监控、图像显示等功能,还介绍了在权衡处理速度和图像保真两者关系而选择的相应图像配准、融合算法．     

基于计算机视觉的纤维带铺放间隙检测研究

研究了基于纤维带在某一铺放角度（0°～90°）下的间隙检测系统,采用PC高速图像采集卡的计算机视觉技术实现检测。在检测过程中,用CCD／CMOS相机＋图像采集卡的方法实现实时图像序列采集。并研究了间隙检测系统的硬件设计,提出了设计测量软件的思想、图像处理的步骤和一种简单易行的间隙检测算法,通过视觉软件检测验证了铺放缺陷可采用视觉完成检测。为了提高系统的整体性能,可采用ARM或DSP来代替PC机,同时可以改进图像识别算法,提高纤维带边缘识别的精确度、准确率和实时性。     

基于Matlab GUI的图像处理平台设计

将多种图像处理算法融合到一个平台,不仅丰富了图像处理平台的功能,而且还可以为用户二次开发提供便利.使用算法集成的方法,设计实现了包含图像预处理、图像变换等已有图像处理技术等算法的一体化图像处理平台;利用Matlab GUI组件,设计实现了能够与用户交互、图像处理过程可视化的图像处理平台;采用集成模板设计的方案,为用户二次开发的算法能够集成进系统,提供二次开发接口.平台设计充分利用Matlab GUI特性,采用底层代码设计,实现图像处理平台的交互式、可视化,较好的实现了图像处理算法一体化集成的功能.     

铜氨/粘胶长丝交织绸的风格测试与分析

针对铜氨/粘胶长丝交织织物的风格问题,利用KES-FB织物风格评价系统探讨铜氨粘胶长丝交织织物风格特征,并与纯铜氨织物进行对比分析。结果表明,铜氨粘胶长丝交织织物的蓬松性、抗张回复性、手感柔软性等较铜氨织物差;而铜氨粘胶长丝交织织物的强力、断裂伸长、匀整度和爽脆性均优于纯铜氨织物。铜氨与粘胶交织可以降低铜氨织物成本,是提高铜氨纤维产品附加值的有效途径之一。     

阵列摄像机测量系统研究与实现

针对特定目标测量的实时性和消除危险性要求,设计并实现了基于阵列摄像机的智能图像实时目标测量系统。该系统综合利用图像预处理和图像判读技术,在改进ViBe等相关算法的基础上,对视频图像进行连续的实时滤波、目标检测和定位实现对目标的智能测量,同时提出基于多路视频信息定位目标落点算法。实验结果表明,该系统精度高、实时性强,具有较高的实用价值。     

改进的人眼定位算法在DSP上的快速实现

在PC机上实现人脸检测是一种非在线检测,具有非实时性和滞后性等缺点,而将嵌入式系统设计技术与数字图像处理技术相结合能够实现人脸的快速检测。以TMS320DM643建立实时图像处理硬件系统,通过CCD获取视频序列,再利用Harr脸部检测算法和Cam Shift运动目标跟踪算法来提取人脸区域。在此基础上采用临界值法和K-means算法进行人眼定位。采用C语言编程在TIDM643EVM上进行优化实验,完成一次操作只需0.48s。     

基于图像识别技术的钢球精确计数方法

通过CCD图像处理技术识别钢球数量,研究了基于图像识别技术的钢球精确计数方法。该方法采用工业CCD相机对无序排列的单层钢球进行拍照,用双灰度阈值算法对所采集的钢球图像进行二值化图像处理。设置合适的像素阈值区间,对计数区域内的像素群扫描计数,满足像素阈值区间的独立像素群个数即为钢球数。针对钢球在计数过程中可能遇到的光源投影、防锈油等干扰进行了分析,提出了去除干扰的方法,保证了在实际应用中钢球计数的可靠性。     

基于DSP的WAP实时图像浏览平台的研究

针对通用计算机实时图像处理系统的实时性差和性价比低等特点,采用DSP图像处理芯片为核心处理器,研究设计了基于DSP的WAP实时图像浏览平台,实现图像数据采集、编码处理、网络传输等一系列功能.结果表明,该平台处理速度快,图像显示效果良好,能实现支持任一WAP移动终端的实时图像浏览业务,具有广泛的应用前景.     

Research and Implementation of Algorithm for Image Enhancement and Unwrapped Distortion Correction for SLVF Panoramic Night Vision Image

Abstract： Based on digital signal processor（DSP） and field programmable gate array（FPGA） techniques, the architecture of super large view field（SLVF） panoramic night vision image processing hardware platform was established. The panoramic unwrapping and correcting algorithm, up to a full 360°, based on coordinate rotation digital computer （CORDIC） and night vision image enhancement algorithm, based on histogram equalization theory and edge detection theory, was presented in this paper, with the purpose of processing night vision dynamic panoramic annular image. The annular image can be unwrapped and corrected to conventional rectangular panorama by the panoramic image processing algorithm, which uses the pipelined CORDIC configuration to realize a trigonometric function generator with high speed and high precision. Histogram equalization algorithm can perfectly enhance the contrast of the night vision image. Edge detection algorithm can be propitious to find and detect small dim dynamic targets in night vision circumstances. After abundant experiment, the al- gorithm for panoramic image processing and night vision image enhancement is successfully implemented in FPGA and DSP. The panoramic night vision image system is a compact device, with no external rotating parts. And the system can reliably and dynamically detect 360＊ SLVF panoramic night vision image.     

基于颜色特征和SVM的交通标志检测

为提高道路交通标志识别系统的实时性和准确度,提出一种改进的RGB空间颜色检测和SVM相结合的交通标志检测算法。首先使用直方图均衡化和Gabor滤波相结合的方法进行图像增强,突出目标颜色;然后使用改进的RGB空间颜色检测方法初步提取并切割出候选标志区域;最后使用HOG特征训练SVM分类器,对候选标志进行精确检测并判断其形状。在检测精度和检测用时2方面进行对比试验,其结果表明,本文算法的检测用时较短,误检率和错检率都较低。该算法能对亮度较低的图像进行有效处理,对旋转、部分遮挡等多种情况也有较优的稳定性和准确性,适用于复杂背景下的标志检测。     

改进的模糊竞争边缘检测方法

广义模糊增强的主要功能是增强图像的区域对比度,减少灰度层次;而具有竞争性质的模糊边缘检测方法希望待处理图像的区域对比度大.所以将广义模糊增强算法用于对图像作区域对比度增强处理,然后对增强后的图像再施以具有竞争性质的模糊边缘检测方法,便可以提高图像边缘的提取精度.     

粘纤用喷丝板堵孔状态自动检测系统

提出了一种粘纤用喷丝板堵孔状态自动检测系统。系统由平行光透射照明喷丝板,经光学系统放大成像至CCD,通过数据采集卡被计算机采集。采用可变步长拉普拉斯聚焦评价函数实现系统的自动聚焦;利用光强调节方法,实现光强的自动选择,最大程度消除了由于衍射所产生的测量误差;利用自主研发的图像处理软件,判断图像上的喷丝孔的形态,对未堵塞喷丝孔测量其直径,对堵塞的喷丝孔求其堵塞面积比,给出判别结果。整个喷丝板检测时间小于10s,系统检测精度高于2μm。适用于化纤企业粘纤用喷丝板堵孔状态的检测。     

一种基于图像的光学系统测角精度检测方法

测角精度是光学系统的重要技术指标。针对传统的电子经纬仪测角精度检测方法测量数据少、扫描方向单一导致测量结果不准确,提出了一种改进的检测方法。调整电子经纬仪,使电子经纬仪发射的电十字通过光学系统成像在CCD视场中,旋转电子经纬仪以点阵形式,对光学系统各个方向进行扫描,计算机实时采集电十字图像。对采集的电十字图像,通过基于小波变换的变分Retinex算法增强图像对比度,采用OTSU阈值分割背景和目标,采用投影算法及二项式曲线拟合将电十字中心定位到亚像素级。对最终获取的电十字中心点阵数据通过径向基函数进行曲面插值,解算出基于整个CCD像面的测角精度。实验结果表明：该方法的测量精度达到0.1μrad,测得的光学系统测角精度提高了0.01mrad,检测的测角精度更加准确。     

CUDA架构下的快速Wallis影像增强算法

针对图像增强通常需要较大的计算量、用传统方法难于进行实时处理的问题,提出了一种基于图形处理器加速的Wallis变换影像增强方法.借助于图形处理器较强的运算能力,利用CUDA并行计算架构在PC机上实现了快速Wallis图像滤波算法,包括图形处理器（GPU）上任务分解、大规模计算核心的分解方法,结合使用共享存储器、全局存储器对算法进行加速,使用线程块内的共享存储器较好地解决了同一计算子空间的各线程同步问题.对比了CPU和GPU计算Wallis影像变换的时间,结果表明,随着图像分辨率的增大,Wallis并行算法可以把计算速度提高40倍.该方法具有较好的实时性,可大大提高图像增强过程的处理速度,显著地减少了计算时间.     

细丝直径的数字图像测量算法

介绍了细丝直径测量系统的构成,阐述了应用数字图像处理的方法对细丝直径进行高精度图像测量的算法。用求刻度线频率的方法得到标准刻度尺的单位刻度像素长度;对细丝图像进行二值化,根据细丝的方向求取细丝直径的像素长度;通过单位标定,得到细丝直径的测量值。与使用螺旋测微器得到的测量值进行了比较,结果表明,基于数字图像处理算法的细丝直径图像测量方法具有精度高、测量速度快等特点。     

互补增强式空间运动目标高精度检测与分割

针对空间监视系统中的运动目标自主高精度的检测问题,提出一种显著性计算与光流检测互补增强式算法.以mean shift初检结果为导引,通过显著性区域检测与光流检测的互补增强而实现空间运动目标的高精度检测.首先通过梯度信息和频率调谐滤波的互补方式分别计算整幅图像和mean shift分割后各个分块区域的显著性,再以整幅图像显著性均值为参考,确定合理的阈值以检测候选目标;与此相并行,也采用光流计算及相应的阈值检测方法获取候选目标.进而通过对显著性计算与光流检测分别得到的两个不同候选目标分布图的合取运算进行目标确认,最后再辅之以形态学滤波使确认目标得以增强,从而实现空间运动目标的高精度检测与分割.研究结果表明,在无需知道任何场景和目标先验信息,也无需人工干预的条件下,所提算法能够有效实现空间运动目标的精确检测和分割,对光照变化和噪声干扰也有很强的适应能力.     

A Time-Frequency Associated MUSIC Algorithm Research on Human Target Detection by Through-Wall Radar

In this paper, a time-frequency associated multiple signal classification (MUSIC) algorithm which is suitable for through-wall detection is proposed. The technology of detecting human targets by through-wall radar can be used to monitor the status and the location information of human targets behind the wall. However, the detection is out of order when classical MUSIC algorithm is applied to estimate the direction of arrival. In order to solve the problem, a time-frequency associated MUSIC algorithm suitable for through-wall detection and based on S-band stepped frequency continuous wave (SFCW) radar is researched. By associating inverse fast Fourier transform (IFFT) algorithm with MUSIC algorithm, the power enhancement of the target signal is completed according to the distance calculation results in the time domain. Then convert the signal to the frequency domain for direction of arrival (DOA) estimation. The simulations of two-dimensional human target detection in free space and the processing of measured data are completed. By comparing the processing results of the two algorithms on the measured data, accuracy of DOA estimation of proposed algorithm is more than 75%, which is 50% higher than classical MUSIC algorithm. It is verified that the distance and angle of human target can be effectively detected via proposed algorithm.     

盲道识别系统算法设计及FPGA实现

将FPGA并行处理技术与数字图像处理技术相结合,采用自顶向下分块设计原则提出一种适于FPGA实现的盲道识别算法.整个算法设计根据盲道与人行道有无色差分成2大模块并行处理,其中对有色差部分提出了基于H色相值的盲道识别算法,对无色差的部分提出了形态学优化的边缘检测算法.本设计提出的基于形态学优化的边缘检测包括sobel算子边缘检测,优化的形态学膨胀处理及hough直线检测出盲道边界线三部分.仿真结果表明本系统对盲道线识别具有良好的实时性与精确的识别精度.