灰度梯度自适应阈值二值化算法的FPGA实现

根据红外图像中目标与背景之间灰度比梯度特性,提出了一种自适应阈值二值化算法,并利用FPGA并行流水处理特点,采用模块化设计,完成了该算法的FPGA实现.算法实现由灰度比二值化模块和自适应阈值T模块两部分组成.灰度比二值化模块根据同步信号流水计算模板内灰度比梯度,并根据差值大小进行二值化.自适应阈值T模块根据背景的变化规律实时调整输出阈值大小,以实现对灰度比二值化模块作用范围的控制.实验结果表明,该算法虚警率较低,运算耗时少,满足实时处理的要求.     

一种应用于飞机红外图像的分割方法及其实现

分析了待处理飞机目标在红外图像中的特点,设计出一种自适应的红外图像阈值分割算法.算法划分成粗分割和精分割两个步骤.首先,通过粗分割缩小目标范围并将图像初步划分成目标区域及背景区域.然后精分割在波门范围内用粗分割中得到的背景区域去近似真正的背景,修改理论阈值公式,并完成最终的分割.该算法目前已在FPGA上成功实现.外场实验结果表明,分割算法具有稳定可靠而且准确度高的特点,非常适用于实时跟踪处理系统.     

基于自适应粒子群优化的三维OTSU图像分割算法

针对三维OTSU分割算法运算量大、计算时间长的问题,提出了一种基于自适应粒子群优化的三维OTSU图像分割算法。首先采用最佳熵的方法初步提取图像的目标区域,根据该目标区域特征自适应地调整三维OTSU算法的背景搜索范围,然后采用三维OTSU算法并结合粒子群优化最佳分割阈值对原图像进行分割。实验结果表明,与三维OTSU阈值分...     

红外图像差分盒维分形算法的FPGA实现

差分盒维分形算法作为一种红外图像分形维数提取算法广泛应用于红外图像目标检测跟踪算法中.针对其计算量大,单DSP无法单帧实时实现的缺陷,利用FPGA并行流水特点,采用模块化设计思想设计并实现了差分盒维分形算法,算法主要由四点极值计算模块和使能控制模块及对数计算模块组成.四点极值计算模块计算图像分割网格像素灰度极值,使能控制模块控制网格内像素灰度极值的计算开始时刻,而对数计算模块计算每一尺度下的分形维.仿真结果表明:采用FPGA实现差分盒维分形算法处理延时短,最高系统主频可达126 MHz,满足实时处理的要求.     

实时视频信号的Sobel边缘检测的FPGA实现

在实时视频信号处理中,由于边缘检测等图像处理算法的数据量大,系统采用FPGA+DSP的图像处理方案。利用FPGA可对数据并行处理的特点,在FPGA中实现数据量大、处理速度要求高,但算法结构简单的低层处理算法。文中介绍了在FPGA中实现Sobel边缘检测算法的方法,并提出了自适应阈值的处理方案。实验结果证明,FPGA能够对实时视频信号完成Sobel边缘检测,且自适应阈值模块保证了系统在环境亮度变化的情况下,得到良好的边缘检测效果。     

一种自适应红外图像增强处理的FPGA实现

本文介绍了一种自适应平台直方图算法对红外图像增强处理及该算法在FPGA器件上的实现.该方法是根据图像的直方图,自适应地选择平台阈值,实现自适应平台直方图均衡化,增强了目标的对比度.在FPGA上实现了该算法,对红外图像进行了增强处理,使红外图像的清晰度得到极大的提高,目标灰度级得到扩展,抑制噪声,并且利于将目标与背景区别开来.     

基于NIOSⅡ的红外弱小目标检测算法实现

介绍了基于可编程片上系统SOPC技术的图像处理系统的软硬件设计,系统采用FPGA作为视频信号采集控制模块,利用FPGA内建NIOSⅡ软核微控制器作为图像处理单元。针对天空背景下红外弱小目标,提出了一种基于形态学和仿生学相结合的图像预处理算法,该算法在基于数学形态学滤波的基础上利用人眼固视微动辨别信息的原理对图像进行背景抑制和目标增强;采用自适应阈值分割法确定目标。硬件实验结果表明系统实时性好,图像处理效果良好,目标检测率高,验证了预处理算法的有效性和实时性。     

基于时空运动信息的药液异物自适应分割算法

为了能够从药液视频序列图像中准确地提取出运动异物对象,提出一种基于帧差图时空运动信息的药液异物模糊自适应阈值分割算法。首先通过4帧序列图像的隔帧差分得到2幅差分图并分别划分为5×5的图像块;然后计算对应图像分块的4阶矩以实现异物的运动信息提取;最后采用自适应阈值依据帧差图对应图像块的4阶矩之差实现运动异物的分割,并经过形态学处理去除掉噪声和空洞。为使阈值能够跟随图像块灰度变化,阈值的调整采用模糊推理依据对应块灰度均值差和方差变化自适应实现。实验及实际测试结果表明,本文所提算法较好地满足了低对比度和局部光照变化的药液异物实时检测要求,是一种实用有效的图像分割方法。     

自适应光学波前信号提取

天光背景及系统自身探测器件所引入的噪声对自适应光学系统的探测精度具有较大的影响,为消除这两方面噪声的影响,设计并实现了基于FPGA的波前光斑信号提取系统。该系统通过3个算法模块完成噪声的滤除,中值滤波模块用于去除杂散噪声,Top-hat变换模块用于滤除较为平稳的背景噪声,自适应阈值分割模块用于去除残余噪声。基于FPGA平台进行了系统的实现,在室内的自适应光学精跟踪系统平台上对光斑信号的提取效果及提取前后的精度进行了实验测试,结果表明,该处理平台能较好地提取出目标光斑,处理后的质心精度也较高,且该处理平台的延时较小,能够满足自适应光学系统实时性的要求。     

一种改进的Sobel自适应边缘检测的FPGA实现

针对经典Sobel边缘检测算法对噪声比较敏感而且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Sobel自适应边缘检测方法。首先,对经典Sobel算法改进,增加了检测方向,根据待测像素背景灰度值和人眼视觉特性自适应地生成阈值,从而检测出与人的主观视觉更为一致的图像边缘,然后对边缘图像进行形态学处理,增强了算法的抗噪性。将改进的边缘检测算法在单片FPGA上实现,利用FPGA高速并行处理的优势,系统能够实时采集、检测图像边缘并显示高帧频高分辨率图像。     

基于帧差法和自适应阈值区域生长的红外运动目标检测

针对具有背景干扰、信噪比低的红外图像,提出了一种基于帧差法和自适应区域生长的红外运动目标检测方法.首先对红外图像进行了高帽变换,以抑制大面积背景的干扰,相邻帧图像间做帧差,初步提取目标区域;其次分析了红外目标的特性,针对其特性提出了一种基于灰度等级的自适应阈值分割方法;最后以帧差法检测的目标质心为种子点,以自适应阈值为分割准则,在预处理后的图像中进行区域生长,最终实现了红外运动目标的检测.结果表明,所提算法可抑制大面积背景的干扰,实现单个和多个红外运动目标的完整提取和检测.     

复杂背景下红外小目标检测流水线快速预处理算法

提出了一种实现红外小目标检测的流水线预处理快速算法:在图像增强中,利用中值滤波和Laplace滤波抑制干扰和噪声;在阈值分割中,通过子图像动态阈值分离背景和目标.同时叙述了硬件流水线实现滤波和阈值的具体步骤和组织方式,做到了图像数据和处理结果的同步输入同步输出,最后给出实验结果.     

一种低能见度下红外机场区域识别新方法

针对低能见度下红外图像背景复杂、目标对比度低的特点,提出了一种新的基于感兴趣区提取和区域生长的红外机场区域识别方法。首先,采用自适应Wiener滤波对图像进行预处理,以削弱图像的背景杂波并增强机场区域的信噪比;然后,利用机场区域和背景的灰度分布特性的差异,在图像预处理的基础上采用自适应双阈值分割和自适应局部极差阈值分割相融合的方法实现机场区域的初步分割;其次,利用机场区域的形状约束和长宽比特征,采用形态学处理和连通域标记实现感兴趣区域的提取;最后利用有限约束的区域生长实现机场区域的识别。该方法结合了感兴趣区域提取和区域生长的优势,能够以较少的计算代价实现机场区域较完整的识别。实验表明,该方法能够有效检测识别机场区域。      

磁环表面缺陷图像分割算法的研究及实时实现

为实现小型磁环表面细微缺陷图像无监督分割,并提高分割精度与计算效率,本文提出了一种基于改进2D Gabor滤波器组的自适应阈值分割方法。首先,利用多尺度、多方向的Gabor滤波器组对缺陷图像进行滤波降噪处理,抑制目标区域与背景区域内部的噪声污染,同时增强区域间的差异性；然后,通过对处理后图像的灰度统计特性分析,根据缺陷图像的灰度均值及方差构造了灰度阈值计算公式,实现了小型磁环表面细微缺陷图像的自适应分割。实验结果表明,本文算法可快速、准确地分割缺陷并抑制噪声干扰,在分割精度、计算效率等方面也优于传统的选择迭代法、OTSU、最大熵等方法,并能够在先进的SEED-DVS8168平台上实时实现,验证了此算法的可行性与实时性。     

运动视频对象的时空联合检测技术

提出了一种具有全局运动的视频运动对象时空联合检测算法。针对传统时间分割使用主观固定阈值的缺点,采用了对差分图像进行噪声参数自适应学习的算法获取自动阈值,并利用形态学运算获取修正的时间分割模板;考虑传统分水岭空间分割的不足,提出了基于人眼视觉特征的改进分水岭算法,包括基于形态重建滤波的图像降噪、形态梯度变换以及基于韦伯感知原理的视同灰度非线性变换,有效地解决了过分割问题;对时、空间分割结果进行信息融合处理,从而得到完整的运动对象。仿真实验结果表明,本文算法可以快速准确地分割视频运动对象。     

基于自适应阈值分割改进Canny算子的管道边缘检测方法研究

针对工厂中管道破损位置无法通过机器视觉准确判断的问题,提出一种基于自适应阈值分割改进Canny算子的管道边缘检测方法。该方法从滤波方式、梯度方向以及阈值分割角度对采集图像进行处理,首先采用采样-自适应中值滤波+双边滤波代替传统Canny算子中的高斯滤波,减少图像边缘信息丢失并去除图像中的噪声,然后增加梯度幅值的计算来更好地检测不同方向的边缘信息,最后为避免人工选取阈值效果不佳的情况,采用最大类间方差 (OTSU)阈值分割算 法进行阈值的自适应选取。实验表明,该方法相比于传统Canny算子的图像信噪比提升28.22%,边缘点数提升39.97%,四连通道数提升11.52%,八连通道数提升5.92%,提取特征完整且连续性较好,实现了对管道图像中破损情况的有效检测。     

基于OpenCV的图像阈值分割研究与实现

图像的阈值化在图像分割中有着至关重要的作用。在OpenCV算法环境下,运用固定阈值化和自适应阈值化算法,分别对同一幅图调用OpenCV中相应的函数进行处理;同时针对图像中的噪声,结合高斯模糊算法对图像噪声的滤除作用,将高斯模糊和阈值化算法结合起来,分析研究图像分割算法。结果表明自适应阈值化算法可以更有效地进行图像分割。     

反坦克导弹电视制导图像处理系统设计

根据反坦克导弹电视制导要求,设计了由视频预处理和背景减法电路模块、数字图像处理模块和其他辅助功能模块组成的图像处理系统硬件部分,介绍了这些模块的作用和功能;设计了包含图像预处理、目标分割、目标识别和目标跟踪等功能的图像处理系统软件部分,特别对图像目标的多模阈值分割和识别跟踪处理方法进行了阐述,给出了实验结果。实验结果表明,该系统能可靠识别和跟踪反坦克导弹。