基于FPGA的高速实时光斑质心检测系统的设计

光斑质心检测是自由空间通信APT精跟踪子系统的关键技术之一,对此本文提出了基于FPGA的图像处理算法,主要采用3×3窗口模块和自适应阈值模块,先对CCD输入数据进行处理,判断光斑的范围,然后再运用光斑的质心算法对光斑所占的像元进行运算,得出光斑位置的脱靶量,最后通过串口送至总控单元处理。实验达到了3000帧／s的脱靶量帧速,精度为2urad的技术指标,实现了高速率、高精度的精跟踪要求。     

外场激光光斑中心检测算法研究

激光光斑中心检测是光学测量中常用的关键技术。检测算法的精度及速度直接影响了测量的精度及速度。针对外场环境下干扰较强的特点,研究了重心法、Hough变换法以及圆拟合算法,通过理论分析与实验,提出一种改进的激光光斑中心检测算法,提高了中心检测的精度、速度及抗干扰性,可用于外场环境的实时光学测量。     

激光通信系统中光斑采集处理算法研究

为了有效地捕获激光通信过程中的光信号,研究了一种基于FPGA的高速光斑采集系统.系统由高速摄像机和高速采集模块构成,采用中值滤波对图像抑噪,并通过加权平均算法识别光斑位置.实验测试结果显示,本系统能够提高系统的图像获取能力.     

应用激光微小光斑进行颗粒分析

目前已有多种颗粒分析的方法,它们都有各自的特点,本文介绍一种应用激光微小光斑进行颗粒分析的技术,该方法应用聚焦光斑直径与被测样品平均颗粒粒径相近的激光光斑,使其落在样品颗粒上,在后向获取信号,经处理得到样品颗粒分析的结果,它适用于河道与港口水样品的泥沙分析,也可以应用在类似的场合。     

图像处理中滤波器及边缘检测算法的实验与研究

在图像处理过程中,滤波器及边缘检测算法的选择非常重要.在实验室自然光照、无特殊防震措施的条件下,对某零件的图像进行了滤波和边缘检测,并给出了实验结果,为图像处理中进一步研究滤波和边缘提取奠定了基础.     

基于FPGA的哈特曼光斑图像处理系统设计

为了提高哈特曼光斑图像数据的采集和实时处理速度,采用FPGA作为控制和处理的硬件平台,通过FPGA采集到CCD上形成的光斑图像,在FPGA内部完成算法处理过程,得到每一个光斑点的质心数据,并将结果上传到上位机。同时,在光斑图像特征的基础上,设计了一种改进的连通域扫描标记处理算法。     

基于图像处理的药片检测系统设计

介绍一个基于图像处理的药片检测系统,用VC++对几种典型的边缘检测算法进行了比较.结果表明多尺度小波边缘检测方法在综合轮廓平滑度、去噪能力、准确率几方面,与其他方法相比是最好的.     

基于图像处理技术的炮弹定位系统

针对炮弹在拆卸分解中的周向定位问题,提出了一种在线测量和自动定位系统.选择引信与弹丸结合处的铆点作为测量点,利用工业CCD摄像机对工件图像进行采集,在对图像信息进行边缘噪声滤除的基础上,利用图像灰度的梯度算子提取工件边缘特征并进行边缘识别,确定定位点的周向位置,配合步进电机驱动工件转动,实现圆周方向的准确定位.系统检测和定位精度可达到0.2mm,满足炮弹拆卸的使用要求.     

CCD中的激光光斑阴影现象及机理

对CCD相机在激光辐照下的暂时性失真问题进行了研究.用532 nm连续激光辐照以线阵CCD为图像传感器的Piranha HS-41-02K30相机进行了实验,实验发现,激光光斑和3个与其大小、形状皆相似的暗斑同时、等间距地出现于感光阵列方向上.这些暗斑即为CCD相机在激光辐照下的一种暂时性失真现象,本文称这3个暗斑为光斑阴影.根据实验数据分析了这一现象的规律和产生机理.分析认为,CCD图像传感器4个并行读出电路因共用同一偏置源而相互影响是产生光斑阴影现象的内在机制.推导了共偏置并行电路信号之间相互影响的关系式,由得到的关系式可知,降低公共偏置源与并行读出电路公共节点之间的电阻可减弱上述阴影失真现象;而用4个电压源分别为并行读出电路提供偏置,可以消除这种光斑阴影现象.本文推导的共偏置并行电路影响关系式不仅可解释阴影现象,也可为设计CCD器件时减弱或消除阴影失真提供借鉴.     

图像处理在激光立体视觉测距中的应用

以利用激光点作为特征点的立体视觉测距技术为研究背景,对激光点的图像处理问题进行了研究,通过对图像处理技术的介绍、分析和比较,提出了一种激光点的图像处理技术.激光点图像处理实验表明,该方法能有效快速地得到激光点的二维图像信息.     

基于小波边缘检测的图像去噪方法

为得到轮廓清晰的小波去噪图像，提出了一种保护图像边缘信息的小波去噪方法。通过选取二维可分离小波对噪声图像进行导数平滑处理，测出小波系数的局部极大值点，即边缘点，在采用统一阈值对图像去噪的同时，对图像的边缘点做保留处理。实验证明，在加大阈值的情况下，此种方法仍保持了清晰的图像边缘，去噪后的图像峰值信噪比提高了1～2dB。     

基于视觉的盲区车辆探测方法研究

汽车后视镜盲区内车辆是造成许多交通事故的原因,针对这一问题提出了一种基于视觉的盲区车辆探测方法。采用两步法：首先假设车辆存在,得到代表车辆所在的感兴趣区域;再利用车辆前脸特征的先验知识验证假设是否成立。该探测过程利用图像处理技术对由安装在本车后视镜位置的摄像机所捕捉到的图像进行分析,并及时向驾驶员发送检测结果,从而达到减少交通事故的目的。     

基于MATLAB的积屑瘤图像处理与分析

在金属切削中,积屑瘤对刀具使用寿命和工件表面质量有很大的影响,应用MATLAB对由机器视觉系统获得的刀具二维图像进行边缘检测,并采用图像相减法来计算积屑瘤的面积,获得了清晰的刀具轮廓图像和积屑瘤大小随时间的变化曲线,实现了刀具积屑瘤变化的在机监测。     

基于MATLAB数字图像边缘检测算子的研究

边缘检测是数字图像处理中的重要内容,是图像数据分析、模式识别、计算机视觉等技术的基础。因此对边缘检测算子的研究具有重要的意义。主要研究了基于MATLAB的数字图像边缘检测算子,其研究对象主要是灰度图像,通过对图像边缘检测算子阈值、方差等因素的仿真分析比较,获得各算子的适用范围,以便更好地灵活运用。     

基于图像处理的啤酒罐装高度检测方法研究

本文对图像处理技术的概念、特点、构成进行了概述。对现有的经典图像分割和识别方法进行了剖析，对比了使用不同边缘检测方法对理想情况下(未加噪声)的图像进行了液位识别和液面高度的提取，并对加入均值为零方差不同的高斯噪声的图像使用了同样的边缘检测方法进行液位识别和液面高度的提取。     

基于Canny理论的自适应阈值彩色图像边缘检测

传统的Canny边缘检测算法基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息,且阈值需要人为设定,自动化程度不高.论文提出一种新的算法,基于彩色图像多通道融合技术,根据图像梯度直方图信息,对图像进行自适应阈值处理.将Canny灰度边缘检测算子扩展到彩色边缘检测,利用彩色图像各个通道自身的梯度直方图和梯度方差作为局部阈值,有效解决彩色图像各个通道之间的差别.实验结果表明,其能充分利用图像的颜色和梯度信息,提高边缘检测的准确性.     

基于改进形态学梯度的齿轮边缘检测

经典的边缘检测算子算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子和Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理过程中不涉及变换,其原理是利用结构元素检测图像,并直接处理图像的特征信息。在形态学梯度的基础上,提出了一种基于改进形态学梯度的图像边缘检测算法,选取合适的形状以及尺寸的形态学梯度结构元素,并组合使用以检测出较理想的图像边缘信息。试验结果表明,该算法在含噪图像中能较好地保存图像边缘信息,有更好的定位精度和抗噪性。     

基于数学形态学的图像边缘提取方法

为了解决传统边缘提取算法边缘定位不精确、抗噪能力差的问题,提出了一种基于数学形态学的边缘提取算法。该算法首先利用了双尺度双结构的数学形态学对目标图像进行滤波降噪处理,以提高目标图像的信噪比,然后利用多尺度多结构的数学形态学对目标图像进行边缘提取。利用该算法在配置了OpenCV的Visual Studio对Lena图像进行仿真处理,并将其处理结果与Canny算法处理结果进行对比。实验结果表明,该算法抗噪性能优异,对含有噪声的图像边缘的提取清晰且流畅、细节丰富。     

基于Matlab图像边缘检测算法效果对比

边缘是图像最基本的特征,包含图像中用于识别的有用信息,边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的课题。文章具体考察了5种经典常用的边缘检测算子以及最小二乘支持向量机提取边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效,LOG算法和Canny边缘检测器能产生较细的边缘。最小二乘支持向量机结合图像的梯度和零交叉信息,选取一定的参数条件,可以获得比Canny方法更好的性能。     

基于MATLAB图像处理的齿轮中心定位

在MATLAB图像处理技术的基础上,通过应用包括图像灰度变换、中值滤波和二值化图像预处理的方法实现了对齿轮图像的预处理,并采用Canny算子提取了齿轮图像的边缘。根据齿轮的轴对称特性,初步获取齿轮的中心进行粗定位,并依据齿轮分度圆上齿厚和齿槽厚相等的特性,结合程序设计完成了对齿轮旋转中心的精确定位。