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。     

嵌入式图像采集系统的JPEG算法改进

描述了在使用32位的嵌入式处理器设计远程图像采集系统时,为了利用处理器的强大处理能力以实现图像数据的软件压缩,对JPEG算法进行了改进,使得在保证图像质量的前提下,提高图像的压缩比,以期获得更快的网络传输速度.     

一种船舶舱室人员动态检测及跟踪方法设计

基于视频图像的视频检测跟踪技术已成为新世纪热点技术,视频监控已广泛的应用于各个领域,对于海量视频数据进行自动识别检测处理有着十分重要的作用.论文将人员目标检测与人员目标跟踪相结合,实现人员动态的自动跟踪,可用于船舶舱室人员地动态检测及跟踪.该方法提高了视频监控的工作效率,降低了船舶舱室监控人员的工作强度.论文主要研究分析了高斯背景建模算法和CamShift算法,对CamShift算法提出改进,并对算法进行仿真实验设计,最后通过实验结果来分析和验证改进算法的有效性.     

基于ARM的嵌入式超分辨率复原系统设计

为解决传统插值方法对采集的视频图像放大时易出现块效应和细节退化的问题,在高级RISC微处理器(advanced RISC microprocessor,ARM)平台上设计并搭建基于小波变换算法的嵌入式超分辨率复原系统.以ARM Cortex TM-A8处理器(S5PV210)为核心搭建硬件平台,采用嵌入式Linux系统搭建软件开发环境,设计基于V4L2接口的视频图像采集程序.最后将基于小波变换的超分辨率复原算法植入系统.实验证明,该系统处理的视频图像,比传统插值方法处理的视频图像取得了更高的峰值信噪比,能够恢复出更多细节信息.     

基于嵌入式Linux系统的数字图像处理技术研究

以数字图像处理的终端设备作为应用背景,基于S3C2440处理器系统将数字图像处理技术和嵌入式技术相结合.首先完成嵌入式Linux系统的搭建,然后根据图像实时处理的要求,选用USB接口摄像头作为图像采集设备,并对其完成视频驱动的编写工作,可以获取图像并进行存储.在嵌入式Linux系统之上,设计基于Qt设计数字图像处理平台的GUI界面,并可对采集的图像实现多种数字图像处理方法,涉及变换域与空域法处理,包括图像的正交变换、平滑、锐化、边缘检测、浮雕算法等.     

基于TMS320DM642的视频处理系统的设计

为满足视频实时、高数据量的处理要求,设计了以TMS320DM642为处理器的数字视频处理硬件系统,并在DSP/BIOS上配以实时视频处理软件系统,实现视频信号的采集和播放.研究阐述了系统模块的构成、软件系统的设计,在此平台上,依次进行视频图像的采集、DSP/BIOS的任务管理、视频图像的回放任务,结果表明系统可有效运行.     

基于小波图像评价的复合自动对焦系统研究

针对传统管道检测系统(PDS)对焦时延长、图像质量不佳及对焦位置控制误差大等问题,提出了一种由音圈电机驱动对焦的管道视频检测系统。视频检测系统采用自动对焦技术,图像评价算法选用基于小波变换和方差图像清晰度评价函数(SEF)的二阶复合算法,电机搜索策略选用改进的爬山法搜索策略。选用一组离焦—聚焦—对焦的模拟管道图片对所选图像评价算法在Matlab上进行验证,结果表明选用的二阶算法能实现优缺点互补。再将图像评价算法移植到视频检测系统进行实验验证,取得了理想的对焦效果。     

地铁车载高清视频播放系统的优化

针对目前地铁视频播放系统普遍存在的视频处理终端死机、图像清晰度低、播放不流畅等问题,设计了一种以全志A20芯片为核心处理器、搭载Linux操作系统、以UDP为网络传输协议、支持720 P和1 080 P视频分辨率的高清视频播放系统,并针对地铁车载环境,改进了UDP并优化了H.264视频编码算法.实验结果表明:算法优化后的编码时间平均缩短了50%,解码后视频与原视频的相似度高达0.979 3;在较差的网络环境下,采用改进的UDP,数据丢包率平均下降了62.33%.在系统运行过程中,客户端显示画面清晰、流畅,满足了地铁车载环境下的高清视频播放要求,具有广阔的应用前景.     

基于PCI的通用图像采集与处理系统

以DSP TMS320C6205为核心处理器，设计了一种基于PCI的通用图像采集与处理系统。采用SAA7111和CPLD实现系统前端的图像采集以及图像的输出控制，用DSP进行各类通用的算法设计以及实现与计算机的PCI接口，系统中大容量的FLASH和SDRAM使该系统能够适用于多种应用场合。该系统具有在线定义图像采集的大小，自定义图像处理算法等特点，在静止图像和视频图像处理中均有一定的应用价值。     

DSP芯片在异纤检测实时数字图像处理中的应用

阐述了一种硬件功能强、软件丰富、速度快、实时性强的图像处理系统,其关键技术是采用数字信号处理器（DSP）TMS320DM642和可编程逻辑器件（CPLD）实现的,异纤检测与识别算法被有效地应用在图像处理系统中.实验结果表明该图像处理系统大大提高了异纤的识别率.     

基于FPGA的实时图像预处理系统研究

考虑到对图像去噪的实时性要求和对图像边缘保护要求越来越高,充分利用 FPGA的并行数据处理能力强和逻辑资源丰富等特点,设计了一套基于FPGA的实时图像预处理系统,从而弥补PC处理速度慢的缺点。针对图像采集过程中出现的各种随机噪声,在硬件开发平台上基于FPGA设计了双边滤波算法、Sobel边缘检测算法、膨胀算法与腐蚀算法,并将处理后的图像显示在TFT LCD显示屏上。仿真及实验显示,处理640 × 480分辨率图像在PC上耗时 1.52 s,使用本文方案耗时 14.3 ms,表明该方案既可以降噪平衡,又保证了边缘效果,预处理速度达到了30帧/s。     

基于边缘检测的深度图与单视图配准算法

为解决由单视点图像和相关深度数据所创建的立体图像部分存在的重影问题,提出基于边缘检测的深度图与单视图配准算法。对单视图和深度图进行边缘检测得到各自的边界后,以单视图的边界为基准,配准深度图的边界及其邻域的深度数据。实验结果表明,该算法与已有的算法相比,匹配质量明显提高,使在立体图像中的重影现象得到了缓解。     

一种基于Sobel算子的彩色图像边缘检测新算法

在研究灰度图像边缘检测方法的基础上,针对彩色图像的特点,提出了一种改进的Sobel算子边缘检测算法,并用MATLAB进行了仿真。仿真结果表明,直接利用Sobel算子对彩色图像进行边缘检测,得到的结果图像边缘比较模糊,而本文提出的改进算法,不但图像边缘比较清晰,而且还能有效降低图像的噪声,将Sobel算子边缘检测算法从灰度图像很好地移植到了彩色图像。     

基于PCNN算法图像边缘检测及系统级实现

针对图像边缘检测系统硬件设计和处理算法的选择优化问题,提出了一种基于PCNN算法结合FPGA的图像边缘检测系统实现方法.研究了系统中图像采集模块、FPGA外围电路、外部存储器和千兆以太网等部分的硬件设计.从简化系统算法和提高系统运行效率的角度出发,采用简化PCNN算法作为系统的边缘检测算法.采用两幅不同图像进行测试,结果表明,该系统能够实现对静态小场景图像边缘的可靠检测,检测效果优于传统Sobel算法和Canny算法,熵值最高可达0. 886.     

局部背景边缘干扰下运动视频完整轮廓检测方法

针对传统相邻帧差算法在对轮廓检测过程中无法有效解决局部背景边缘干扰的问题,提出基于高速并行细化算法的运动视频完整轮廓检测方法.基于Sobel算子对运动视频轮廓进行粗检测,通过形态学后处理对粗检测获取的运动视频目标轮廓进行腐蚀运算,过滤其中的噪声,使图像边缘向内紧缩;采用两次膨胀处理恢复并增强运动视频目标图像的连通区域,引入高速并行细化算法对图像进行细化处理,采集图像骨架,并获取线条平滑的完整运动视频目标轮廓图像.结果表明,所提方法检测出的运动视频目标轮廓更为完整、清晰,并且检测效率高.     

复杂静态背景下多移动目标实时检测系统的FPGA实现

设计了一个基于FPGA的复杂静态背景下多移动目标实时检测系统。系统采用背景差分算法进行移动目标检测;采用中值滤波、像素漂移、腐蚀膨胀、Sobel边缘检测算法对差分结果进行处理。实验结果表明,在复杂静态背景下,系统可以精确地检测到视野内的移动目标,能够提取清晰的目标轮廓,并及时报警;通过多重去噪技术,基本将噪声滤除干净;系统处理速度快,能够满足智能视频监控系统实时性的要求。     

一种基于子像素级的边缘检测算法

首先应用数学形态学方法进行图像滤波,然后对Sobel边缘检测算子进行改进,并引入最小二乘拟合方法进行算法求精,从而构造出一种新的理论体系完备的子像素级边缘检测算法,从滤波、边缘定位、拟合求精等多个方面对传统的边缘检测算法加以改进,使其可以在诸如精密检测等多个应用领域发挥作用.     

火灾视频图像的边缘检测

针对火灾视频图像存在较多噪声的特点，介绍了图像边缘的概念和几种传统的边缘检测算子，对各种边缘检测算子的优缺点进行了分析，给出了一种图像阈值分割与边缘检测相结合的方法.该方法先对火焰灰度图像进行分割，采用阈值迭代算法找到分割的阈值，使火焰与背景分离，然后再应用传统的边缘检测算子.通过利用拍摄的火焰视频图像对传统的算法和给出的算法进行多次试验及图像的对比分析，结果表明，提出的边缘检测方法检测出的火焰边缘在完整性和清晰度上具有更好的效果.     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明,该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

基于新型Canny算法雷达距离图像边缘检测算法

针对激光雷达距离像的噪声滤波和边缘检测问题,提出了一种结合改进环圈滤波算法和自适应Canny算法的距离像边缘检测算法.通过改进环圈滤波对距离像的噪声进行抑制,在滤除噪声的同时保留了图像的细节特征信息.从梯度幅值计算、非极大值抑制和阀值自动选择3个方面对传统Canny算法进行改进,克服了噪声影响和边缘检测模糊等缺点.实验结果表明,该算法能够可靠的对距离图像进行边缘检测,并且检测结果的信息熵和标准差指标数据优于传统的Sobel算法和Laplace算法,能够较好地满足激光雷达距离像边缘检测的实际需要.