用matlab读取视频文件中的图像，并对图像中的运动目标检测
上传时间： 2020-04-18
上传用户：rainq
该文档为基于FPGA硬件实现的图像边缘检测及仿真讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： fpga
上传时间： 2022-01-25
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人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧，对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时，跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以，跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中，基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效，但其易受环境变化（如背景光线影响、人遮挡问题等）影响。此外，基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率，系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先，设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块，实现实时采集、传输人体活动数据：其次，使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据：最后，对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理，设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取，并将两特征进行特征层数据融合，在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试，其中，本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%，平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%：针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。
上传时间： 2022-03-14
上传用户：bluedrops
边缘（edge）是指图像局部强度变化最显著的部分.边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础.图像分析和理解的第一步常常是边缘检测（edge detection）.由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一.本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题图像中的边缘通常与图像强度或图像强度的一阶导数的不连续性有关.图像强度的不连续可分为：（）阶跃不连续，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异（2）线条不连续，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程后又返回到原来的值.在实际中，阶跃和线条边缘图像是很少见的，由于大多数传感元件具有低频特性，使得阶跃边缘变成斜坡型边缘，线条边缘变成屋顶形边缘，其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越一定的距离，这些边缘如图6.1所示对一个边缘来说，有可能同时具有阶跃和线条边缘特性.例如在一个表面上，由一个平面变化到法线方向不同的另一个平面就会产生阶跃边缘：如果这一表面具有镜面反射特性且两平面形成的棱角比较圆滑，则当棱角圆滑表面的法线经过镜面反射角时，由于镜面反射分量，在棱角圆滑表面上会产生明亮光条，这样的边缘看起来象在阶跃边缘上叠加了一个线条边缘.由于边缘可能与场景中物体的重要特征对应，所以它是很重要的图像特征。比如，个物体的轮廓通常产生阶跃边缘，因为物体的图像强度不同于背景的图像强度在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标[门且处在强度显著变化的位置上的点边缘段：对应于边缘点坐标[，门及其方位，边缘的方位可能是梯度角边缘检测器：从图像中抽取边缘（边缘点和边缘段）集合的算法
上传时间： 2022-04-22
上传用户：bluedrops
文档为基于OpenCV的视频图像序列的运动目标检测总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
上传时间： 2022-06-28
上传用户：yb9018
人脸检测和定位是在图像中进行人脸检测,以及确定图像中人脸的位置、大小、个数等信息,最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问、智能监测、虚拟现实、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用需求,作为一个独立的课题也备受研究者的重视。 论文针对人脸检测定位和识别技术在智能视频监控系统的特殊应用,进行人脸检测和定位算法研究,并将这些算法通过DSP进行实现。论文工作如下： 1.本文针对人脸检测和定位问题,提出了基于YUV色彩空间的肤色检测的改进算法,通过在YUV空间对人脸肤色的聚类分析,建立了YUV肤色模型。仿真结果表明,该模型可以有效地检测到图像中的肤色区域,为人脸的粗定位奠定了基础。 2.针对图像中肤色不一定是人脸的问题,在人脸检测时,利用肤色确定候选区域,再利用一些规则对人脸候选区域进行判别或合并。针对图像只中存在一个人脸的情况,采用改进的坐标轴投影方法进行单个人脸的检测定位；针对图像中存在多个人脸的情况,利用改进的区域标定算法进行多个人脸的检测定位,使得算法能够完成单人脸检测和多人脸的检测定位,仿真结果表明了算法的有效性。 3.论文提出了通过DSP图像处理系统实现以上算法的过程,首先在MATLAB环境研究算法,然后进行算法的DSP移植,采用了有利于DSP处理的图像存储格式和算法结构,改善了算法的实时性。实际测试结果表明了算法在DSP上实现的正确性和可行性。 基于DSP的人脸检测和定位算法的实现,对监控系统的智能化发展具有重要的实际意义。
上传时间： 2013-05-22
上传用户：sunzhp
数字图像处理技术是信息科学中近几十年来发展最为迅速的学科之一。目前，数字图像处理技术被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。数字图像处理的特点是处理的数据量大，处理非常耗时，本文研究了在FPGA上用硬件描述语言实现图像处理算法，通过功能模块的硬件化，解决了视频图像处理的速度问题。随着微电子技术的高速发展，FPGA为数字图像信号处理在算法、系统结构上带来了新的方法和思路。 本文设计的基于FPGA的图像处理系统，是一个具有视频图像采集、图像处理、图像显示功能的图像处理系统。该系统采用Altera公司FPGA芯片作为中央处理器，由视频解码模块、图像处理模块、视频编码模块组成。模拟视频信号由CCD传感器送入，经视频解码芯片SAA7113转换成数字视频信号后，图像处理模块完成中值滤波和边缘检测这两种图像处理算法，视频编码芯片SAA7121将数字视频信号转换成模拟视频信号输出。 整个设计及各个模块都在Altera公司的开发环境QuartusⅡ以及第三方仿真软件Modelsim上进行了仿真及逻辑综合。仿真结果表明，使用FPGA硬件处理图像数据不仅能够获得良好的处理效果，处理速度也远远高于软件法处理的方法。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：han_zh
Scaler是平板显示器件(FPD，Flat Panel Display)中的重要组成部分，它将输入源图像信号转换成与显示屏固定分辨率一致的信号，并控制其显示在显示屏上。本文在研究图像缩放算法和scaler在FPD中工作过程的基础上，采用自上而下(Top-down)的设计方法，给出了scaler的设计及FPGA验证。该scaler支持不同分辨率图像的缩放，且缩放模式可调，也可以以IP core的形式应用于相关图像处理芯片中。 图像缩放内核是scaler的核心部分，它是scaler中的主要运算单元，完成图像缩放的基本功能，它所采用的核心算法以及所使用的结构设计决定着缩放性能的优劣，也是控制芯片成本的关键。因此，本文从缩放内核的结构入手，对scaler的总体结构进行了设计；通过对图像缩放中常用算法的深入研究提出了一种新的优化算法——矩形窗缩放算法，并对其计算进行分析和简化，降低了计算的复杂度。FPGA设计中，采用列缩放与行缩放分开处理的结构，使用双口RAM作为两次缩放间的数据缓冲区。使用这种结构的优势在于：行列缩放可以同时进行，数据处理的可靠性高、速度快：内核结构简单明了,数据缓冲区大小合适，便于设计。此外，本文还介绍了其他辅助模块的设计，包括DVI接口信号处理模块、缩放参数计算与控制模块以及输出信号检测与时序滤波模块。 本设计使用Verilog HDL对各模块进行了RTL级描述，并使用Quartus II7.2进行了逻辑仿真，最后使用Altera公司的FPGA芯片来进行验证。通过逻辑验证和系统仿真，证明该scaler的设计达到了预期的目标。对于不同分辨率的图像，均可以在显示屏上得到稳定的显示。
上传时间： 2013-05-30
上传用户：xiaowei314
对弓网故障的检测是当今列车检测的一项重要任务。原始故障视频图像具有极大的数据量，使实时存储和传输故障视频图像极其困难。由于视频的数据量相当大，需要采用先进的视频编解码协议进行处理，进而实现检测现场的实时监控。 @@ H．264/AVC(Advanced Video Coding)作为MPEG-4的第10部分，因其具有超高的压缩效率、极好的网络亲和性，而被广泛研究与应用。H．264/AVC采用了先进的算法，主要有整数变换、1/4像素精度插值、多模式帧间预测、抗块效应滤波器和熵编码等。 @@ 本文使用硬件描述语言Verilog，以红色飓风 II开发板作为硬件平台，在开发工具QUARTUSII 6．0和MODELSIM_SE 6．1B环境中完成软核的设计与仿真验证。以Altera公司的CycloneII FPGA(Field Programmable Gate Array)EP2C35F484C8作为核心芯片，实现视频图像采集、存储、显示以及实现H．264/AVC部分算法的基本系统。 @@ FPGA以其设计灵活、高速、具有丰富的布线资源等特性，逐渐成为许多系统设计的首选，尤其是与Verilog和VHDL等语言的结合，大大变革了电子系统的设计方法，加速了系统的设计进程。 @@ 本文首先分析了FPGA的特点、设计流程、verilog语言等，然后对静态图像及视频图像的编解码进行详细的分析，比如H．264/AVC中的变换、量化、熵编码等：并以JM10．2为平台，运用H．264/AVC算法对视频序列进行大量的实验，对不同分辨率、量化步长、视频序列进行编解码以及对结果进行分析。接着以红色飓风II开发板为平台，进行视频图像的采集存储、显示分析，其中详细分析了SAA7113的配置、CCD信号的A/D转换、I2C总线、视频的数字化ITU-R BT．601标准介绍及视频同步信号的获取、基于SDRAM的视频帧存储、VGA显示控制设计；最后运用verilog语言实现H．264/AVC部分算法，并进行功能仿真，得到预计的效果。 @@ 本文实现了整个视频信号的采集存储、显示流程，详细研究了H．264/AVC算法，并运用硬件语言实现了部分算法，对视频编解码芯片的设计具有一定的参考价值。 @@关键词：FPGA；H．264/AVC；视频；verilog；编解码
上传时间： 2013-04-24
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人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-07-01
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