自动孔板印刷机中图像检测系统的设计与实现

设计与实现了自动孔板印刷机中印刷图像质量检测系统。该系统主要包括孔板印刷中多路印刷图像的获取、特征的提取和匹配以及质量监控处理等功能模块。在RG Chromaticity空间中采用模板匹配的方法设计了相关的算法,实现了对印刷图像的错位、漏印、渗溢以及颜色不均等质量因素的快速实时检测,并成功地应用于自动丝网印刷设备中。经过测试和运行取得了良好的质量监控效果和经济效益。     

Wavelet-based directional structural distortion model for image quality assessment

It is a challenging work to find an efficient metric of image quality assessment, which is an important problem for many image processing tasks. In this paper, we propose a novel wavelet-based directional structural distortion model for image quality assessment, which explores the geometric structural features of natural image. The experimental results upon image database show that our proposed method is in accordance with characteristic of human visual system and has better consistency with the subjective assessment of human beings than current image quality assessment algorithms.     

基于FPGA的图像中值滤波器设计

介绍了基于FPGA的图像采集及处理系统的总体结构和模块设计。在图像处理模块中,根据FPGA并行计算的特点,提出了改进的中值滤波算法。通过与原算法进行比较,论证了该算法在提高系统效率方面具有优势。     

基于FPGA+GPU的图像采集处理系统设计

随着嵌入式图像处理系统的快速发展,对于前端图像采集模块的需求越来越高。图像采集的速度、分辨率、可靠性以及集成度对后续设计的准确度由极大的影响。通过对数字图像采集系统进行研究,设计出了基于FPGA和GPU架构的图像采集处理系统,重点研究了图像采集处理系统的硬件设计过程和软件设计过程。在基于FPGA+GPU的图像采集处理系统中,让具有强大运算处理能力的GPU专注于数据存储、用户交互以及后续的图像处理。系统中,FPGA则负责图像的采集、外设控制、任务调度。GPU与FPGA之间通过高速PCIE总线进行通信,分别设计编写基于Linux系统的驱动程序和FPGA端PCIE程序。实验结果表明,所设计基于FPGA+GPU的图像采集处理系统可实现437.5Mbps的实时图像采集存储速度,传输过程实时稳定,数据传输完整。     

EnGAN：医学图像分割中的增强生成对抗网络

原始采集的医学图像普遍存在对比度不足、细节模糊以及噪声干扰等质量问题,使得现有医学图像分割技术的精度很难达到新的突破。针对医学图像数据增强技术进行研究,在不明显改变图像外观的前提下,通过添加特定的像素补偿和进行细微的图像调整来改善原始图像质量问题,从而提高图像分割准确率。首先,设计引入了一个新的优化器模块,以产生一个连续分布的空间作为迁移的目标域,该优化器模块接受数据集的标签作为输入,并将离散的标签数据映射到连续分布的医学图像中;其次,提出了一个基于对抗生成网络的EnGAN模型,并将优化器模块产生的迁移目标域用来指导对抗网络的目标生成,从而将改善的医学图像质量知识植入模型中实现图像增强。基于COVID-19数据集,实验中使用U-Net、U-Net+ResNet34、U-Net+Attn Res U-Net等卷积神经网络作为骨干网络,Dice系数和交并比分别达到了73.5%和69.3%、75.1%和70.5%,以及75.2%和70.3%。实验的结果表明,提出的医学图像质量增强技术在最大限度保留原始特征的条件下,有效地提高了分割的准确率,为后续的医学图像处理研究提供了一个更为稳健和高效的解决方案。     

近红外指静脉图像采集系统设计

针对指静脉身份认证需求,以手指静脉图像采集系统作为研究对象,设计了基于单侧光源与反射镜面相结合红外光源可调控的指静脉图像采集系统。研究了LED光源位置与角度对静脉图像质量的影响,提出了基于图像质量评价的指静脉认证方法,并运用实测方法进行了验证。实验结果表明:可以得到与传统正面光源采集同等质量的静脉图像,具有更高的认证通过率,达到98.8%,并更易于用户使用。     

融合边缘增强注意力机制和U-Net网络的医学图像分割

医学图像分割是医学图像处理领域中的关键步骤,随着深度学习技术的逐步深入,图像分割技术有了突飞猛进的发展.然而,在分割过程中,病灶特征的边缘像素点划分仍存在模糊、不准确的问题.为此,提出一种边缘增强的注意力模块(CEA),分别进行水平和垂直2个不同方向的特征编码捕获位置信息,并通过计算位置特征和输入特征之间的偏移量加强边...     

A flexible mixed-signal image processing pipeline using 3D chip stacks

This work presents a highly flexible mixed-signal CMOS image sensor suitable for smart camera applications. These systems need to fit different constraints regarding power consumption, speed and quality, and the optimal compromise may differ depending on the application. Moreover, the best implementation of a desired image processing task may be in the analog or the digital domain, or even a combined computation. Different aspects starting from the image sensor and signal acquisition up to the pre-processing in analog and digital domain are investigated in this paper to optimize not just one part of the system, but the whole system altogether. Moreover, it is shown that analog processing algorithms can improve signal quality, processing speed and latency while being able to save power, which is important for real-time systems. In order to be able to carry out spatial operations, the state-of-the-art sensor is modified to be able to read out multiple pixels at the same time. This allows analog spatial filter operations which consume significantly less power. As an example, an averaging filter is described which needs less than 5.3 % of the power–time product of a digital implementation for one computation. To enhance data throughput and flexibility, 3D chip stacking is proposed to partition the sensor in smaller units and enable massively parallel processing.     

基于DSP和FPGA的全景图像处理系统设计与实现

设计了基于DSP和FPGA的全景图像处理方案,FPGA完成图像采集,DSP完成图像的各种处理算法。利用FPGA设计了基于乒乓缓存机制的SDRAM控制器;采用EDMA方式,完成了DSP与FPGA的数据交换。测试结果表明,DSP+FPGA折反射全景图像处理系统完成了对分辨率为2 048×2 048、每秒15帧的Camera Link接口的全景图像的实时采集及缓存解算,并以1 024×768的分辨率进行实时显示。     

指纹图像预处理中的关键技术研究

指纹图像的预处理在计算机指纹自动识别系统（AFIS）中有着非常重要的作用,直接制约着系统的识别率和识别速度。指纹图像预处理通常包含图像的分割、去噪、增强、二值化和细化等。在总结现有常用预处理算法的基础上,通过实验对预处理中的三个关键算法即指纹图像的增强、二值化和细化进行了详细地研究,根据指纹图像的特点提出了一些有效的改进算法,实验结果显示这些改进的算法对指纹图像的处理效果明显,可以很好地提高指纹图像的质量,为后继处理打下良好基础。     

高动态场景的图像融合优化和实时应用

目的：由于照相机不能采集到很宽的亮度范围,过度曝光和曝光不足现象普遍存在,尤其对于高动态(HDR)场景。图像融合技术能够解决这一问题,但是由于算法大多过于复杂,难以实现高效的处理速度,只适合对静态图像做处理。本文针对图像融合算法进行了多种优化,并提出使用图像融合技术来解决视频中的曝光问题。方法：我们对图像融合算法进行测试,对块融合的方法做了有效的优化来提升算法效率,并且将优化后的算法嵌入到实时监控系统中,通过曝光控制模块与融合技术相结合,实现了实时融合的视频采集系统。结果：对高动态场景的测试表明,视频中的每一帧均能采集到整个场景中的所有信息,并且不会存在曝光问题。结论：本文针对图像融合方法提出了多种优化和加速策略,并独创性地将其应用于实时视频采集中。实验结果表明,即使是高动态场景中,也可以将几乎所有信息都保留下来,不受曝光问题的干扰。     

采用SRIO协议实现多DSP实时系统图像数据传输

针对高速实时图像处理系统数据量大、算法复杂度高等特点,从系统的处理性能、缓存容量、传输带宽三个要点考虑,设计了一种基于FPGA+4DSP架构的实时图像并行处理系统,使用SRIO互连技术取代传统EMIF方式实现DSP间、DSP与FPGA中间的数据传输。实验结果表明,系统传输带宽峰值为312.5 MB/s,这种新的嵌入式实时图像处理平台能够实时采集传输处理1k?1k@100 f/s高分辨率图像数据,并且具有可靠性高、通用性强、灵活性好的优点。     

基于磁共振影像层间插值的超分辨率及多视角融合

针对磁共振（MR）图像切片内分辨率高而切片间分辨率低,导致MR在冠状面和矢状面上缺乏医学诊断意义的问题,提出了一种基于层间插值及多视角融合网络的医学图像处理算法。首先,引入了层间插值模块,用来将MR体数据沿冠状和矢状方向从三维数据切割成二维图像;然后,在分别对冠状面和矢状面进行特征提取之后,通过空间矩阵滤波器动态计算权重用于任意大小的上采样因子放大图像;最后,将冠状图和矢状图在层间插值模块中得到的结果聚合成三维数据后再次沿轴状方向切割成二维图像,对得到的二维图像两两进行融合并通过轴状方向数据进行修正。实验结果表明,所提算法相较于其他超分辨率算法在×2、×3、×4尺度下的峰值信噪比（PSNR）均有1 dB左右的提升,可见所提算法有效提升了图像的重建质量。     

应用于纳型无人机视觉场景数据集构建的图像采集系统

纳型无人机具有体积小、功耗低的优势,在物联网、智能感知等领域中有重要的应用前景;对于纳型无人机的机载目标检测和目标跟踪等任务,视觉场景数据集对于机载算法的训练具有重要作用;由于受到体积和功耗等因素的限制,使用无人机机载的视觉系统进行场景数据的采集存在传输帧率慢、传输中需要进行数据压缩等问题,进而导致构建的数据集与机载算法处理的实际图像不匹配;因此,为了构建一个高质量的数据集,该图像采集系统以匹配纳型无人机视觉场景数据为目的进行设计,系统通过低功耗图像传感器HM01B0制作的模组获取图像数据,通过ZYNQ的PL单元完成图像数据的处理和图像传感器的控制,PS单元完成图像数据存储和各任务间的调度;实验结果表明,该图像采集系统最高可以达到320*320分辨率下45帧/s的采集速率,与纳型无人机机载视觉系统图像获取速率相匹配,同时采集的图像质量清晰,能够满足纳型无人机视觉场景数据集构建的需求。     

基于ARM11的自动导引车系统设计与实现

阐述了基于S3C6410的自动导引小车系统,在Linux环境下进行系统开发,完成了驱动程序和应用程序开发。通过研究图像采集与处理的多线程处理模式,实现了自动导引小车实时图像导引,进而编写了测速传感器、避障传感器、直流电机驱动器的驱动、PWM驱动。通过网络通信模块实现了AGV与客户端信息交互,实现QT远端监控。实验表明,图像处理采用多线程处理方式,效率提高了100%,自动导引小车系统具有良好的图像导引功能,PWM和PID联合使用使小车运行平稳,转弯灵活。     

多线程遥感影像实时渐进传输

目的 针对异构网络环境下,不同终端用户对遥感影像质量的不同需求而导致的影像数据量过大、传输及显示延迟过长等问题,提出一种在线压缩—实时传输—实时解压缩的遥感影像渐进传输模型。方法 模型采用多线程流水线同步处理的加速算法,将基于质量渐进压缩的SPIHT算法与多线程流水线技术相结合,在VC++环境下,将遥感影像在线压缩成码流,在压缩的同时,启动多线程采用Socket信道对压缩码流实时发送,客户端收到码流后,利用多线程实时解压缩并显示。通过采用多线程技术,使得压缩、传输和解压缩同步进行,从而减少了整体处理时间。结果 实验结果表明,提出的实时压缩渐进传输模型,在不影响影像质量的前提下,算法处理速度提高近2倍。每个渐进分层影像与原影像的相似度比多分辨率渐进压缩分层影像与原影像的相似度平均增加20%。结论 该模型有效地解决了遥感影像渐进传输过程中压缩、传输和解压缩的不同步问题,从而提高了渐进传输效率。与多分辨率渐进传输比较,此渐进传输模型具有更好的视觉效果。     

可穿戴脑电图设备关键技术及其应用综述

可穿戴脑电图（EEG）设备是一种用于日常实时监测的无线EGG系统,因其便携性、实时性、无创性及低成本等优势迅速发展并得到广泛应用。该系统主要由信号采集模块、信号处理模块、微控制模块、通信模块及电源模块等硬件部分以及移动终端模块和云存储模块等软件部分组成。就可穿戴EEG设备关键技术进行论述。首先,阐述了对EGG信号采集模块的改进,另外对可穿戴EEG设备信号预处理模块、信号的降噪、伪影处理及特征提取技术进行比较;然后,对机器学习、深度学习分类算法的优缺点进行分析,并对穿戴式EEG设备的应用领域进行总结;最后,提出可穿戴EEG设备的关键技术未来的发展趋势。     

大型望远镜主镜位置采集系统设计

对大型望远镜主镜位置进行高精度实时采集是实现主镜位置控制,提高望远镜成像质量的前提.设计了大型望远镜主镜位置采集系统,包括位置采集模块和上位机软件.位置采集模块对位移传感器信号进行调理后使用24bit的ADC芯片ADS1259实现模数转换,采用DSP处理转换后的数字信号并与上位机通信,同时实现CAN总线组网;上位机软件使用python语言设计,实现主镜位置信息的实时处理和显示.经过测试,该系统的采集误差小于2μm,能够实现对望远镜主镜位置信号的高精度采集.     

A novel method of medical image enhancement based on wavelet decomposition

The efficiency of image enhancement algorithms depends on the quality and processing speed of image enhancement. There are many algorithms to implement image enhancement using wavelet theory. These algorithms have one thing in common: they all capture image details by decomposing low frequency sub-images. In fact, a lot of details in high-frequency sub-images are also found. Enlightened by the above-mentioned facts, a novel medical image enhancement method based on wavelet decomposition is proposed by adding details from the high-frequency sub-images and decomposing the image specially with ant-symmetric biorthogonal wavelet instead of some traditional wavelets. It not only improves the image enhancement, but also overcomes the shortcomings of large computation with faster computational speed and satisfies the real-time requirement in edge detection. Simulation experiments of mammographic images are implemented by Matlab with several different methods, the results show that the proposed method is superior to some popular methods, such as histogram equalization and wavelet nonlinear enhancement.     

基于FPGA的双通道实时图像处理系统

针对基于PC机式图像处理系统实时性不强,FPGA+DSP模式成本高、资源利用不充分、设计难度高等问题,设计了一种新的双通道实时图像处理系统.以一片FPGA芯片为核心处理器,利用红外热像仪和CCD摄像机采集视频图像,经AV视频线送至ADV7180完成视频解码,图像处理模块通过Verilog语言、内嵌DSP硬核以及Nios II处理器予以实现.实验表明,系统实时性强、图像处理效果良好,并具有成本低、设计简单、应用灵活等特点.