多运动目标实时提取系统设计与实现

针对弹道测量环境中大视场、大数据量、高速传输复杂的图像中多运动目标提取算法,设计了基于双DSP+FPGA的实时图像处理系统.提出了一种结合背景自适应更新与基于窗口的目标提取算法,通过背景自适应更新算法得到目标运动区域,再运用基于窗口的目标提取算法实时提取多运动目标的信息.实验证明,系统能准确实时地提取目标信息,满足弹道...     

视频图像序列运动目标检测及轮廓提取

考虑到人类视觉对图像轮廓特征的敏感性,将目标检测与轮廓提取结合起来,实现了目标轮廓自动提取的方法.首先采用了背景差法跟踪视频图像序列中的运动目标,并采用了自适应背景更新的方法更新背景图像,结合活动轮廓模型法GVF Snake进行目标轮廓的提取,从而得到具有精确边界的运动目标.实验结果表明这种方法运算速度快、能够快速地收敛到目标轮廓、准确地跟踪目标,实现实时自动轮廓跟踪.     

视频监控系统中运动目标的实时检测

实现鲁棒且实时的目标分割是视频监控系统的关键。针对照明条件连续变化的监控环境中背景图像像素灰度不断变化的情况,提出一种能自适应光线变化的背景更新算法,利用帧间差分和背景差分共同确定运动目标。实验结果证明该算法运算量小、鲁棒性好,适用于室内或室外的监控设备。     

复杂背景下运动目标的改进实时检测算法

针对复杂背景下运动目标检测难度大、算法实时性差的问题,提出了一种改进的运动目标实时检测算法.融合背景差分、帧间差分和边缘检测的信息,划定目标区域提取完整的目标轮廓.针对图像光照突变的问题,改进了运行期均值背景更新策略,在背景更新时同步更新前景分割阈值.使用复杂背景下毛细管粘度计液位检测视频验证算法证明,边缘融合方法和实时阈值更新的背景更新算法能够克服背景复杂、光照变化、运动干扰等带来的影响,提高运动目标检测精度,实现实时检测.     

基于运动目标尺寸检测的实时图像处理与显示

运动目标尺寸实时检测与显示是运动图像检测和应用视觉研究领域的一个重要课题,而图像处理则是其核心内容;文章针对采集到的图像进行一系列的处理,最终实时显示图像并获得运动目标的尺寸等信息;首先针对采集图像时电子设备的不稳定性和检测模块的不一致性,进行中值滤波和增益校正同时将处理图像实时显示出来;然后对其整体图像进行分割与二值化、角点检测和边缘拟合处理,获得目标的尺寸信息;最后利用VC++将整体处理图像及尺寸信息显示出来,以便于图像理解和模式识别;实验证明,文章提出的算法、软件的设计很好地滤除不相关的目标,保存感兴趣目标,具有良好的实时性、精确性,能够满足当代工业检测设备中的要求。     

视频监控系统中运动物体的实时检测

介绍了在视频监控系统中,以最长静止分段中点算法恢复视频背景,并利用VFW机制中的回调函数来实时更新背景,以最大类间方差法计算最佳分割阈值,实现对运动物体的实时检测,以提高其可靠性。     

改进视觉背景提取模型的运动目标检测算法

针对视觉背景提取模型对动态场景适应性不强、运动目标检测精度低等问题,提出一种改进的视觉背景模型算法.在模型建立与初始化阶段,采用按序抽取的方法将像素点本身信息加入到背景模型中,形成邻域背景模型,降低复杂场景对模型的影响;在前景检测阶段,结合像素点的空间邻域信息自适应地获取分割阈值,减少各类复杂场景对检测结果的干扰,提高运动目标检测的精度;在背景更新阶段,根据场景复杂度动态地调整模型的更新周期与更新方式,使得模型能够有效地消除虚影与背景噪声的影响,增强模型对复杂场景的适应性与鲁棒性.与典型算法进行对比的实验结果表明,该算法具备较高的检测精度,适用于动态场景中的运动目标检测.     

视频图像中的运动目标检测

视频图像中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容。文章提出了一种基于背景差分的运动目标检测算法，采用高斯模型描述每一被观察的像素，建立自适应背景模型，运动检测后对图像进行阴影检测和噪声去除，消除背景扰动、阴影等带来的影响。实验结果表明该方法是有效的。     

一种基于C64x的多DSP实时图像处理系统

介绍了一种基于TMS320C64x的实时图像处理系统，该系统采用高性能的TMS320C6414DSP进行图像处理，通过FPGA实现的LINK口以LVDS信号进行图像数据传输，满足了图像处理系统中图像处理能力和图像数据通信能力的要求。在图像处理硬件系统的基础上，还基于实时系统的层次体系思想，设计并实现了基于实时微内核的实时分布式操作系统。最后从3个方面对该系统的实时性能作了分析，结果表明，该系统能够满足实时图像处理的要求。     

基于自适应背景模型运动目标检测

随着城市化速度的加快，机动车日益普及，人们在享受机动车所带来的巨大便利的同时，也面临着交通拥挤的困扰。随着计算机硬件技术和计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的交通监控系统成为可能。从一个交通视频序列中识别出运动物体是许多交通监控系统应用系统的重要任务，针对该问题，提出了一种建立在对视频序列中的整个背景情景的统计描述基础上的运动目标的检测的有效方法，该方法能够适应变化的背景，具有较强的鲁棒性和较好的实时性。     

基于SOPC的运动目标图像检测系统设计

介绍了一种基于可编程片上系统SOPC的运动目标图像检测片上系统,该系统采用软/硬件协同设计的方法,使用Altera EP2C 35 FPGA芯片与OV5620视频摄像头配合实现了高速的数字图像处理,选用SDRAM和FLASH作为图像数据的外部存储器,满足了运动检测和保存现场的需要,同时借助ADV7123把数字图像信号转换为模拟信号送入VGA显示屏进行实时显示。并且设计采用Verilog HDL和C语言相结合使用硬件实现了系统的大部分功能,提高了系统的处理速度,具有良好的灵活性和适应性。     

基于FPGA的实时视频图像采集处理系统设计

针对目前数字图像采集处理技术的实时性、大容量、小型化等特点,设计了一种基于FPGA的实时视频图像采集处理电路系统。采用FPGA作为整个系统的控制和图像数据处理中心。DDR2 SDRAM为高速储存模块核心器件,CMOS 7670为视频图像采集器件。并通过Quratus Ⅱ和Modelsim等软件对系统的边缘检测算法、控制过程、各个模块等进行硬件工程设计和仿真,实现了视频图像从采集、存储到处理、显示的整个过程。实验表明,视频图像采集处理的动态画面流畅、清晰、实时性好。     

嵌入式运动目标跟踪系统设计

通过借鉴嵌入式系统在信号处理、电子技术和计算机等领域的成功应用经验,在分析机器视觉系统特点的基础上,将机器视觉和嵌入式技术相结合,设计一种基于嵌入式处理器S3C2410的目标跟踪系统。介绍了系统工作原理和特点,给出了系统硬件结构图和软件流程,并以智能小车为例进行了目标的识别与跟踪。     

Accelerating embedded image processing for real time: a case study

Many image processing applications need real-time performance, while having restrictions of size, weight and power consumption. Common solutions, including hardware/software co-designs, are based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs). Their main drawback is long development time. In this work, a co-design methodology for processor-centric embedded systems with hardware acceleration using FPGAs is proposed. The goal of this methodology is to achieve real-time embedded solutions, using hardware acceleration, but achieving development time similar to that of software projects. Well established methodologies, techniques and languages from the software domain—such as Object-Oriented Paradigm design, Unified Modelling Language, and multithreading programming—are applied; and semiautomatic C-to-HDL translation tools and methods are used and compared. The methodology is applied to achieve an embedded implementation of a global vision algorithm for the localization of multiple robots in an e-learning robotic laboratory. The algorithm is specifically developed to work reliably 24/7 and to detect the robot’s positions and headings even in the presence of partial occlusions and varying lighting conditions expectable in a normal classroom. The co-designed implementation of this algorithm processes 1,600 × 1,200 pixel images at a rate of 32 fps with an estimated energy consumption of 17 mJ per frame. It achieves a 16× acceleration and 92 % energy saving, which compares favorably with the most optimized embedded software solutions. This case study shows the usefulness of the proposed methodology for embedded real-time image processing applications.     

Design of embedded digital image processing system based on ZYNQ

Zynq- real time edge detection system based on execution of the image reconstructed from the sequence. Although the object edge detection is an essential tool in computer vision, edge detection results in the negative image frame noise significantly. Further, due to the high computational complexity of an image filtering operation, implemented in the hardware configuration of the re-configurable hardware it is necessary. In this portion, the proposed dynamic Zynq embedded system reconfiguration capability to detect according to the input image frame to the noise level of the different density filters perform during runtime bit stream re Configuration.The results show that the accuracy of edge detection is highly evaluated. We analyze various noise density levels, and the results show that the edge detection results of the proposed filter bit stream are more accurate, while effectively providing computing capacity to support the real-time processing of the image frame. In the configuration time, CPU usage, and hardware resource utilization performance test results were compared.     

基于图像处理的嵌入式自动报警系统

针对传统视频监控系统的不足,开发了自动图像报警系统.系统基于嵌入式平台,利用USB摄像头实时采集图像,通过一种实时有效的图像处理算法检测出有人非法闯入或火灾等异常时,将现场图像通过E-mail发送给用户,并可以短信和电话方式报警,同时用嵌入式数据库保存报警信息.实验结果表明该系统报警实时、准确、性能稳定可靠.     

嵌入式图像处理系统的设计与实现

针对传统图像处理技术依赖于大批量电子设备的问题,提出了嵌入式技术和图像处理技术相结合的嵌入式图像处理系统的概念.以嵌入式微处理器S3C44BOX为系统硬件核心,以ucos为操作系统平台,以模块化为软件设计理念,设计与实现了完备的嵌入式图像处理系统.测试结果表明,系统运行良好,在嵌入式系统较少的软硬件资源上实现了实时性较强,显示清晰的数字图像处理的结果.     

基于ARM的嵌入式图像识别检测系统的设计

图像识别的主要目的是使用计算机作为工具对目标图像进行处理、解析与应用,通过数据分析检测出具有不同特征的目标和对象,发展至今其已成为了人工智能的基础。本文基于ARM嵌入式芯片提出了一种结合尺度不变特征变换匹配算法的图像识别检测系统,系统硬件部分采用模块化设计的思想以提高系统的兼容性,分为图像获取、数据采集、数据存储、图像识别等模块;软件部分采用斑点检测匹配匹配算法进行图像识别以提高图像识别速度与精度。实验结果表明所设计的系统具有识别速度快、精度高、可靠性高、故障少的特点。     

嵌入式实时操作系统分析

实时多任务操作系统（RTOS）是嵌入式应用软件的基础和开发平台。在从功能、性能模型等角度对实时操作系统进行分析的基础上,描述了抢占式任务调度和中断禁止时间与中断延迟事件的实现。对Linux的系统调用功能的分析,是研究Linux内核源码几个很好的入口点之一。     

图像处理中间件在嵌入式系统中的设计与实现*

针对目前嵌入式系统中图片浏览功能的不足,通过分析彩色LCD显示驱动原理、图像处理技术,提出了一种图像处理中间件,并讨论了实现过程中的关键技术.实践证明该中间件方案切实可行,可以广泛应用于图像处理的嵌入式应用系统中.