基于FPGA的高速视频实时边缘检测算法设计与实现

针对运动目标追踪中对高速视频实时边缘检测的需要,设计了一个基于FPGA的视频实时边缘检测系统,并利用FPGA和Verilog语言实现.结果表明,该系统完成一次Sobel边缘检测运算时间只需要5个时钟周期,视频信息处理速度达到152MB/s,能够实时、快速和准确地输出视频图像边缘信息.     

油田井管视频测量系统的设计

基于数字图像处理技术,构建了油田井管视频测量系统。系统采用光学摄像机采集下井管图像,应用图像增强、边缘检测、图像识别等数字图像处理技术,采用中值滤波法进行图像增强,改进的边缘算子检测法实现井管边缘识别,针对具体测量对象及条件设计了测长算法,实现了以非接触方式对油田下井管的实时长度测量,及测量结果的显示和传送。该系统测量准确性高,实时性好,是在线图像检测技术应用于工业生产现场的一个典型实例。     

基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法

为提高建筑室内空间规划能力,需对建筑室内空间数据进行矢量化提取。为此,提出基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法。设计建筑室内空间视频图像采集模型和空间装饰特征点边缘特征检测模型,采用分块检测方法重构建筑室内空间视频图像区域,结合RGB特征分解方法进行建筑室内空间数据矢量化分割,提取建筑室内空间视频图像的模糊度匹配特征量,通过分块模板匹配实现建筑室内空间数据矢量化提取。仿真结果表明,采用该方法进行建筑室内空间数据矢量化提取的准确性较高,图像的分辨能力较好,提高了建筑室内空间数据矢量化分割和装饰特征量的检测能力。     

基于DM642的图像边缘检测算法研究与实现

实时图像处理技术已经成为最热门的研究课题之一.本文给出基于DM642平台实现实时图像处理系统的设计方案,在分析常用图像边缘检测算子基础上,引入适用于具有灰度渐变、噪声较多图像的边缘检测算子,结果证明在该系统下能实时完成视频图像的处理,给出的边缘检测算子能较好的消除噪声的影响,边缘轮廓清晰.     

火灾视频图像的边缘自动检测研究

针对火灾视频图像的特点，在介绍了边缘检测的基本思想后，详细研究了火灾视频图像的边缘检测方法和常用的几种边缘检测算子，同时利用拍摄的火焰视频图像对本文提出的算法进行了多次试验，并通过结果图像证实了提出的边缘检测方法效果良好．     

基于数字图像处理技术的模态参数识别方法

基于数字图像处理技术,以普通USB数码摄像头与PC机作为视频采集设备,实时获取梁的振动图像,运用三次多项式拟合图像的边缘实现亚像素定位,基于MATLAB软件编制视频采集与图像边缘检测程序,获取梁振动的位移时程曲线,后处理采用模态分析识别梁的固有频率、阻尼比与振型,试验结果表明该方法适合于低频、大幅值结构的振动检测.     

基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法

传统算法抗干扰性能较差,利用人工经验对高低阈值进行设置完成边缘提取,不但会出现伪边缘,同时会产生很多噪声。为此,提出一种新的基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法。依据集合代数原理,通过集合论对几何结构进行描述,完成对视频图像形状与结构的预处理。针对视频图像中某一点的值,对其用该点邻域中不同点值的中值进行替代,对视频图像进行平滑滤波处理。在此基础上,通过设定阈值对某像素点是否是边缘点进行判断,利用最大类间差分技术获取最优阈值,自适应选择合理阈值,以降低假边缘现象的出现概率,提高边缘连续效果。对视频边缘轮廓区域的增强处理,得到有效的边缘检测结果。实验结果表明,所提算法检测结果伪边缘较少,图像边缘检测质量高,噪声少。     

一种基于双阈值的运动目标边缘检测方法

文章针对运动目标检测中的实时性和准确性需求,结合视频图像的处理算法,设计了一种运动目标边缘的检测算法,该算法具有多角度、多层次的融合运动特征和边缘特征;采用了一种双阈值融合方法,最终快速、精确地定位出运动目标的边缘。实验结果表明了该方法的优越性。     

基于PDE的视频图像数据快速预处理方法

通过人手识别跟踪模拟实验,研究基于偏微分方程方法(PDE)的视频图像数据快速预处理方法.实验根据颜色模型,利用边缘信息、颜色信息和图像的帧差对人手进行分离,并在边缘检测部分,提出简单背景环境下基于PDE概率统计的一种检测方法,减少了边缘检测的时间,实现了视频图像数据的快速预处理.     

基于边缘点运动估计的交通参数检测

利用运动车辆的边缘点包含了运动的位置及运动方向的特点,本文提出一种基于边缘点运动估计的视频检测方法,通过对前后两帧交通图像的运动边缘点在虚拟线圈内进行匹配,可以确定运动车辆在连续两帧图像中的运动矢量,从而获取车流、车速等交通参数。该方法大大减少了运算量,确保了视频检测的快速性和准确性。     

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.     

一种改进的快速模糊边缘检测算法

在介绍Pal模糊边缘检测算法的基础上，提出了一种改进的模糊边缘检测算法，采用该快速算法，不仅简化了Pal虎法中复杂的G和G^-1运算，而且提出了改进的模糊增强Tr变换，并减少了迭代次数。实验证明，采用该改进算法，不但提高了边缘检测的效率，而且检测效果优于Pal算法，并且有较好检测模糊边缘和抑制噪声干扰的能力。     

基于网络摄像机的图像处理平台设计与研究

网络摄像机是目前监控领域中最常用的视频采集前端设备,利用其得到的视频与图像是计算机视觉和模式识别领域的主要来源之一.为了能够更好地让算法研究人员摆脱视频读取、视频显示、视频保存等基础功能的束缚,研究利用目前较为先进的高清网络摄像机的二次开发包建立一个实时视频图像处理的平台并提供较为基础的算法处理,包括:二值化、中值滤波、边缘提取等基本方法,更重要的是还提供了新算法的接口.实验结果表明,该平台提供了十分友好的接口和简易的算法移植性,很大程度上提高了仿真和研究的效率,极大地减少了仿真到应用的时间周期.     

身份证件人像自动采集与识别系统

身份证件制作包括信息采集(也称人像采集)、信息传输、证件制作、证件查验4个环节,人像采集是身份证制作过程中的第一个环节.为了既准确又快速地实现人像采集,自主开发了人像自动采集系统; 同时主要涉及图像边缘处理、图像增强处理技术、图像分割技术、人脸特征的提取等几方面,并进行较深入的研究与应用.     

半自动图像分割

半自动图像分割是图像分割的方法之一,本文提出了一种半自动图像分割的方法,即首先用手工粗略地将图像中的对象勾画出来,将图像划分为目标区域和背景区域,再利用边缘检测、最佳阈值分割、数学形态学等算法对图像的目标区域边缘进行优化,通过大量试验,得到精确的对象形状信息。     

运动目标检测中的边缘检测算法

视频图像中运动目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容。基于多分辨率分级分块的思想，采用了一种有效的块边缘检测算法，改进了二值图像边缘检测所用的传统方法，减少了确定边缘的时间，实验结果表明，该方法是比较有效的。     

一种改进的基于梯度的自适应边缘检测算法

对常见的边缘检测算法进行改进,从梯度的定义出发,提出了一种应用于灰度图像的自适应阈值边缘检测算法.根据边缘处像素灰度值的差异,将模版中的9个像素分两组进行分析,计算出像素的梯度幅度和梯度方向.按梯度值的不同将图像分割成若干个区域,计算每个区域的灰度平均值,确定阈值,实现边缘检测.实验表明,该方法检测出的边缘更细、更准确,可以除去虚假的边缘,是一种有效的对灰度图像进行边缘检测的方法.     

基于DSP嵌入式实时图像处理系统的设计与实现

设计一个基于通用高速数字处理器TMS320C6416的视频图像信号实时处理系统,硬件电路以DSP为核心,主要包括视频信号采集电路、视频信号转换电路、单片机控制电路及逻辑控制电路等部分;软件设计包括对采集模块的设置与启动、中断的响应、采集与处理后的图像数据在存储器之间的搬移及对数据进行实时处理等部分。最后在所构建的图像处理系统上验证了边缘检测算法并给出了实验结果。     

电视关节镜手术图像处理与分析的技术研究

利用视频捕捉卡将电视关节镜输出信号转变为数字信号 ,使用计算机记录和保存采集的图像 .采用图像边缘检测和图像跟踪算法对获得的关节数字图像进行了图像处理和分析 .在图像处理的基础上 ,自动测量出病变部位的形状参数 .结果表明这些处理和分析方法是非常有效的 .本研究为内窥镜图像自动识别的研究提供了重要的材料