基于FPGA的实时图像边沿检测系统的实现

边缘检测是图像处理中一个重要的分支,它的实现对于进行更高层次的图像识别和理解等有着重大的影响。系统采用FPGA+SDRAM实现了实时图像的边沿检测。硬件采用流水线与并行处理的方式,提高了图像处理的速率;算法实现结合了硬件语言编程与IP核模块,减小了开发周期,增强了系统的灵活性。实验结果显示,该系统能够有效地实现实时图像的边沿检测,且检测效果较好,能够满足后续图像处理的需求。     

基于FPGA联合Sobel算法的实时图像边沿检测系统的设计与实现

边沿检测技术作为数字图像处理领域的重要一支,在目标匹配,交通管控,国防安全等多个领域有着广泛的应用,能够精确高效地实现边沿检测对于后续进行更高层次的图像识别以及图像处理有着密切的联系;为了实现实时有效的图像边沿检测提出了基于FPGA结合Sobel算法的实时图像边沿检测系统,硬件使用流水线结合并行处理的解决方案,能够有效提高图像处理的速度;算法设计采用Sobel算法,不但简化了运算同时获得了不错的检测效果;实验结果显示,系统可高效地达成实时图像边沿检测的设计目的,而且提升了图像的处理效率与边沿检测的效果,便于满足后续图像处理的要求。     

Sobel图像边沿检测算法的优化设计与实现

针对Sobel算子用于图像边沿检测时出现的噪声大、边沿较粗等问题,提出了一种Sobel图像边沿检测的优化设计方案。在传统的Sobel边沿检测模块前增加快速中值滤波模块,提高了系统的抗噪能力。同时在Sobel边沿检测模块后采用非极大值抑制的方式对图像边沿进一步细化,既有效地保留了图像边沿,又提高了图像边沿的清晰度。与传统Sobel检测模块相比,优化后的方案不仅能够有效抑制噪声,而且得到的图像边沿更细,增强了实时图像处理的效果。该优化设计已成功应用于某图像识别系统。     

精确分类的视角无关人脸检测方法与硬件加速体系结构

为了对垂直于图像平面[-90°,90°]和图像平面内360°范围的人脸姿态进行快速准确的检测分类,提出一种精确分类的视角无关人脸检测方法和可重构硬件体系结构.设计了由多个检测节点组成的树形检测器框架,并将多个姿态区间的分类问题采用向量式共享输出空间的方式统一起来,提出一种两段式Boosting方法对检测节点进行训练;挖掘了检测过程的时间空间并行性,进而设计了一种高度并行的可重构硬件体系结构模板,通过对体系结构模板进行动态配置,实现了硬件代价、检测精度和速度的平衡.实验结果表明,与已有方法相比,文中方法具有较高的精度与速度;对于160×120～800×600分辨率范围内的图像,该方法在FPGA上的硬件实现与在PC上的软件实现的执行时间加速比为14.68～20.86.     

基于Adaboost算法的硬件实时人脸检测

实现一个硬件人脸检测系统,该系统工作频率为70 MHz,能够检测一幅256×256的图像中任意位置、任意大小和任意数目的人脸,检测速度为每秒35帧。系统的检测精度为85%,误检率为1.5×10-6。为实现高速人脸检测,在硬件系统架构上做出如下3点创新：实现积分图像和积分平方图像的硬件实时计算,弱分类器特征值计算的深流水线实现,采用并行多内存组织结构。     

基于小波变换与改进的——Roberts算子融合的图像边缘检测

本文提出了一种改进的Roberts算子,并在此算子边缘检测框架基础上,采用了一种小波多尺度边缘检测方法,对不同尺度下的小波变换子图像,通过改进的Roberts算子对子图像进行空间微分,得到对应尺度上的边缘图像,各尺度下边缘图像通过小波重构、融合运算得到最终的边缘图像.实验结果表明,该算法实现简单,能有效地抑制噪声,补偿...     

基于MatLab实现的图像边缘检测

图像的边缘提取是灰度不连续的结果,是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的,利用Roberts算子、Sobel算子、拉普拉斯高斯算子和Canny算子对智能车赛道图像进行边缘检测,使用MatLab软件实现最后效果的比较,以解决实际问题。     

几何特征形态学车牌识别系统研究

优化识别车牌识别问题,由于图像中的环境背景受到天气、照明等因素的影响,车牌定位不清。为解决上述问题,提出了一种结合车牌图像自身几何特征的数学形态学车牌识别系统的方法。首先应用直方图的灰度增强和局部阈值算法对车牌图像进行的预处理,通过对比采用梯度算子Roberts对图像进行有效的边沿检测,再根据提出的几何特征形态学车牌定位识别方法对灰度车牌图像进行车牌区域精确定位,采用模板匹配和神经网络方法实现字符识别。通过对实际场景中车牌图像样本进行仿真,证明了上述方法的有效性,且借助于实时性好的LabVIEW平台,较好地实现车牌识别定位优化问题,为实际交通管理提供了依据。     

基于定点DSP的MP3编码器设计与优化

出于成本考虑,通常在实现实时MP3编码器过程中,都是通过牺牲一定的压缩品质,以在较低廉的硬件上实现.本文给出了一个基于定点DSP的MP3编码器的设计及实现,这个设计在低成本DSP上实现了高品质的MP3实时编码,对于其他要在低成本硬件上实现编码器的设计都具有实际意义.     

基于多尺度小波的Roberts边缘检测法

在Roberts交叉梯度算子边缘检测框架基础上,提出一种小波增强的多尺度边缘检测方法,对不同尺度下的小波变换子图像,通过Roberts梯度算子对各子图像进行空间一次微分,得到对应尺度上的边缘图像,各尺度下边缘图像通过小波重构、融合及差影运算得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法实现简单,能有效地抑制噪声,补偿弱边缘,可以有效获取多个尺度下的边缘信息,对边缘信息定位精度高,是一种可行、有效的图像边缘检测的方法。     

射箭计分控制系统的设计与实现

射箭计分控制系统采用高速高分辨率摄像头采集箭靶视频信号,并应用快速图像处理技术进行图像分析,从而检测箭支上靶并确定着靶点,取得了较高的检测准确率。系统采用振动检测器监视射箭动作并实现了靶车的自动定位。实践证明,本系统设计简单、使用方便,在较低成本下实现了优良的控制性能和检测准确率,目前已投入了正式的商业使用中。     

模糊边缘检测算法在储粮害虫图像中的应用

介绍了基于机器视觉的储粮害虫检测方法．论述了粮虫图像边缘检测是该方法的关键。对Roberts算子和Sobel算子在粮虫图像边缘检测中的应用作了简要介绍。在此基础上，文中提出了一种基于模糊理论的边缘检测方法。计算表明，该方法对粮虫图像边缘检测的效果较好。     

基于边缘检测算法的图像分割技术研究

基于边缘检测算法的图像分割技术是图像分析基础算法之一,在讨论边缘检测算法基本原理的基础上,在Matlab中实现了边缘检测算法,并对Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子在边缘检测中的效果进行了对比分析。     

基于FPGA的实时视频处理平台设计

为了能够实时地采集、处理、显示视频,设计并实现了一种基于双PowerPC硬核架构的实时视频处理平台;用硬件实现视频的预处理算法,并以用户IP核的形式添加到硬件系统中,上层的视频处理软件程序则直接从存储器中调用预处理后的图像数据;重点介绍了在FPGA上构建双PowerPC硬核架构的硬件系统;采用乒乓控制算法缓存一行图像数据;用DMA的方式将图像数据保存在存储器中;以边缘检测作为视频预处理算法的一个实例,在平台上实现,实验结果表明,用本平台实现仅需40ms;本平台能够实时处理视频,具有较高的实用价值。     

基于DSP的人脸识别算法实现与优化

为了在嵌入式系统中实现实时视频图像人脸识别,提出了基于TI系列TMS320DM642的快速人脸检测系统设计方案,包括系统软件和硬件优化方案。首先选择实用有效特征,简要介绍人脸检测和人脸识别算法的基本原理,针对该算法实现原理详细阐述硬件系统设计方案,介绍各单元结构和原理。最后,在设计的硬件系统上进行算法移植,详细介绍了系统的优化方案,实现了嵌入式快速人脸识别系统的研制。通过分析测试结果,系统可靠运行,优化后系统运行速度提高,能够实现实时视频图片人脸识别。     

基于以太网的高速图像传输的研究与实现

长期以来,人们对图像处理的需求越来越大,要求也越来越高,图像的高速传输又一直是图像处理中的瓶颈。与此同时,随着网络技术和FPGA（可编程逻辑器件）的不断发展与进步,这为有效地解决图像的高速传输问题提供了新的方法和途径。因此文中针对此问题并结合实际的工程实践提出了基于以太网的图像传输系统。文中采用了以太网协议,在FPGA硬件上实现了高速图像的实时传输系统,并在上位机实现了图像的实时处理。实验结果表明该系统具有集成度高、可靠性高、传输速度快等优点,能够有效地解决图像传输中的速度限制。     

图像处理在矿井瓦斯监控中的应用研究

针对目前煤矿采掘工作面便携式瓦斯报警仪监控过程中存在繁琐、枯燥的现场报数问题,提出了采用摄像机对便携式瓦斯报警仪进行实时监控并对监控视频图像序列进行图像处理和识别的方法;详细介绍了瓦斯浓度自动识别过程中的图像预处理、边缘检测和瓦斯浓度示数区域分割方法,即采用图像灰度化法和中值滤波法对监控图像进行预处理,分别使用Roberts边缘算子、Prewitt边缘算子、Sobel边缘算子对瓦斯浓度示数区域的图像边缘进行提取,通过Hough变换对瓦斯浓度示数区域附近的边缘直线进行检测,实现对目标图像的分割。     

基于视觉的零件尺寸测量

针对在线实时检测和测量工业零件尺寸的问题,利用视觉技术建立一个的零件尺寸测量系统,采用简单高效的霍夫变换和亚像素技术实现对规则零件的非接触精密测量。尺寸测量过程包括图像采集、图像分析处理和结果输出。其核心算法是图像预处理、直线检测、圆检测和尺寸计算,详细介绍了利用霍夫变换进行直线和圆检测的方法。经研究可知,零件测量系统能实现工业零件的在线实时检测和尺寸测量,且具有速度快、实时性好、非接触、低成本等优点,具有良好的应用前景。     

引入通道注意力和残差学习的目标检测器

现有目标检测器特征金字塔无法充分利用不同尺度特征图的特征信息,不适用于低分辨率图像的目标和小目标的检测.针对此问题,文中提出引入通道注意力机制和残差学习块的目标检测器.首先引入通道全局注意力机制,通过网络学习特征图中不同通道特征的权重,增强有效的全局特征信息.然后采用轻量级的残差块,突出特征的微小变化,提高低分辨率图像中小目标的检测性能.最后在用于预测的浅层特征图中融合深层特征,提高小目标的检测精度.在标准测试数据集上的实验表明,文中目标检测器适用于低分辨率图像,对小目标的检测效果较优.     

防尘罩旋转膨胀量的图像检测

介绍了一种利用图像边缘检测来测量防尘罩旋转膨胀变化量的方法。利用摄像机非接触实时捕获防尘罩旋转时的图像，通过平滑滤波及Roberts算子法得到的图像进行边缘处理，获得防尘罩旋转膨胀的最大变化量。实验证明这种方法运算速度快，检测结果误差小于0.5mm。