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灰度图像

灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。
  • JPEG2000基于位平面扫描的上下文编码的研究和FPGA实现

    JPEG2000是新一代的静态图像压缩标准,它相比JPEG有很多新的特性,如渐进传输和感兴趣区域编码等,因而它具有广阔的应用前景,特别是在数码相机、PDA等便携式设备中。 JPEG2000的核心主要包括小波变换和基于最优化截断点的嵌入式块编码(EBCOT)算法,其计算复杂度远远高于JPEG,完全采用软件方案实现将会占用大量的处理器时间和内存开销,而且速度较慢,实时处理的能力较差。为了推广JPEG2000在便携式产品、消费类电子产品中的应用,打开巨大的潜在市场,研究硬件实现的算法实时处理方案具有重要的应用价值。 EBCOT算法是一个两层的编码引擎,其中的上下文编码的运算量约占到总运算量的50%,是提高编码速度的关键算法之一。由于上下文编码大部分都是逻辑运算,没有复杂的数学运算,但逻辑控制流程复杂繁琐,对存储器访问频繁,采用DSP或者其他的通用处理器通过指令控制实现该算法,未能显著提高编码速度。本文采用FPGA芯片,以电路逻辑的方式来实现该算法并进行优化,在研究和分析了上下文编码算法运算特点的基础上,设计了列判断和交错存储相结合的硬件实现方案,并采用硬件描述语言Verilog在寄存器传输级描述了相应的硬件电路。通过功能仿真和逻辑综合后,所获得的上下文编码模块最大时钟频率为101MHz,且能在130ms内完成对一幅512×512灰度图像的编码,性能比Jasper软件中的实现方案提高了75%。 JPEG2000的一个重要特性是其具有渐进传输的能力,而码流组织是获得渐进传输特性的技术关键。码流组织通过在输出码流中安排数据包的先后顺序来实现渐进传输的目的。本文对JPEG2000中实现渐进传输的机制进行了分析,并研究了码流组织的算法实现。 为了对JPEG2000算法实现进行验证,本文设计了基于FPGA和ARM的验证实验平台,其中FPGA主要完成算法中运算量较大的小波变换、上下文编码和算术编码,而ARM处理器则完成码流组织、数据打包以及和PC机的通信。本文在该平台上对所设计的上下文编码算法和码流组织模块的设计进行了验证,实验结果表明本文设计的算法模块功能正确,并在一定程度上提高了编码速度。

    标签: JPEG 2000 FPGA 编码

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:独孤求源

  • 基于FPGA的JPEG压缩系统设计与实现

    对弓网故障的检测在列车提速的今天显得尤其重要,原始故障图像数据量的巨大使实时存储和传输故障图像极其困难。JPEG作为一种低复杂度、高压缩比的图像压缩标准在多媒体、网络传输等领域得到广泛的应用。和相同图像质量的其它常用文件格式(如GIF,TIFF,PCX)相比,JPEG是目前静态图像中压缩比最高的。 FPGA以其设计灵活、高速的卓越特性,逐渐成为许多应用中首先器件,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。 本文旨在研究并实现一种实时采集并对特定帧进行压缩传输的方法。通过采用可编程逻辑器件FPGA来实现整个采集、显示、压缩和传输,使系统具有可定制、高速度等优点。 本文首先介绍了开发硬件可编程逻辑门阵列FPGA及其开发语言Veridlog,并介绍了FPGA的设计方法及开发流程;接着介绍了PAL制视频采集的相关知识及设计,其中主要包括基于I2C总线的模拟视频解码控制、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;随后介绍了JPEG标准,并根据故障检测的特点,设计了针对灰度图像压缩的JPEG编码器,设计中先分别对组成JPEG编码器的二维DCT变换模块、量化模块、Z字扫描模块、变换直流系数的差分脉冲编码模块、交流系数的游程编码模块、哈夫曼编码模块及打包模块进行了仿真测试,然后再对整个JPEG编码器进行了测试;最后设计了单帧视频的SRAM缓存,并将缓存的源图像采用本文设计的JPEG编码器进行压缩,再设计一个仅包含发送功能的UART 将压缩后的码流传输到PC机,在PC机上通过将接收的码流以ASCⅡ码的形式还原为采集图片。 本文实现了整个采集压缩系统,同时也进一步验证了本文设计的灰度图像JPEG编码器的正确性。相信本文无论是对弓网故障的图像检测,还是对于JPEG编码器的芯片设计都有一定的参考价值。

    标签: FPGA JPEG 压缩系统

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:cuiqiang

  • 基于Gabor小波的人脸表情特征提取研究

    为了使计算机能更好的识别人脸表情,对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理,包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化,然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中,利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征,最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明,上述提出的方法比传统的方法识别速度更快,能达到实时性的要求,并且具有很好的鲁棒性,识别率高。

    标签: Gabor 人脸 特征提取

    上传时间: 2013-11-08

    上传用户:小眼睛LSL

  • 采用K均值聚类算法的原程序

    采用K均值聚类算法的原程序,能够对灰度图像进行据类方法分割

    标签: K均值 聚类算法 程序

    上传时间: 2013-12-21

    上传用户:youke111

  • 1.采集到的车牌照图片使用的是24位RGB的BMP位图

    1.采集到的车牌照图片使用的是24位RGB的BMP位图,即真彩图。需要将其转化为256级灰度图像。 2.将灰度图像转换成为二值图像。 3.去除噪声采用的方法:中值滤波、直方图均衡。 4.数学形态学的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。

    标签: RGB BMP 采集 车牌

    上传时间: 2017-09-10

    上传用户:heart520beat

  • DPCM程序

     这里讨论的是灰度图像的压缩不涉及彩色图像。 <2>实现压缩时,输入的图像数据采用一种自定义的格式(com 格式),前四个字节记录图像的宽度和高度,之后就是逐 行的图像数据,图像的开头和结尾没有任何标记。这种格式的图像数据是从BMP图像中得到的。 <3>这里没有JPEG算法的解压程序,压缩后的数据存成标准的JPEG文件格式,任何视图软件都可以打开。DPCM方法中的解 压缩程序将数据仍然存成com格式,可以将其转成PGM格式观看,压缩包中由com转为PGM格式的程序。 <4>所有的C程序均是在Linux(Rethat7.3)下完成。

    标签: DPCM 程序

    上传时间: 2016-05-02

    上传用户:ylqylq

  • dpcm123

    >这里讨论的是灰度图像的压缩不涉及彩色图像。 <2>实现压缩时,输入的图像数据采用一种自定义的格式(com 格式),前四个字节记录图像的宽度和高度,之后就是逐 行的图像数据,图像的开头和结尾没有任何标记。这种格式的图像数据是从BMP图像中得到的。 <3>这里没有JPEG算法的解压程序,压缩后的数据存成标准的JPEG文件格式,任何视图软件都可以打开。DPCM方法中的解 压缩程序将数据仍然存成com格式,可以将其转成PGM格式观看,压缩包中由com转为PGM格式的程序。  

    标签: dpcm 123

    上传时间: 2016-05-02

    上传用户:ylqylq

  • lee滤波

    灰度图像进行lee滤波处理,请自行调节窗口大小。

    标签: lee 滤波

    上传时间: 2016-05-13

    上传用户:xiaohuanhuan

  • 三维目标识别

    很经典的文献,利用深度和灰度图像实现三维目标的识别和分类

    标签: 目标识别

    上传时间: 2016-05-20

    上传用户:Gargan

  • 哈弗曼树huffi

    “Huffman-树”不仅能对文本数据进行编码、译码,提高文本数据的传输效率,同时它也能对多媒体数据(如:数字图像、视频等)进行编码、译码,从而实现多媒体数据的压缩存储。目前,在Web互联网上广泛使用的JPEG图像格式就采用了Huffman编码,与其他图像格式(如:BMP、TIF等)相比,同一副图像采用JPEG格式时所需的存储空间是最少的。在这个实验中,请设计一个Huffman编/译码器,并模拟数字图像的压缩存储(编码)和解码显示(译码)的过程。 (1)构造“Huffman-树”: ①读入一个大小为N*M(N为图像的高度,M为图像的宽度)的灰度图像块,该图像中的每个像素(元素)的取值范围是0~255,取值为0表示该像素是“黑色”,取值为255表示该像素是“白色”,其他取值表示介于“黑色”和“白色”之间的灰度值。 ②统计读入图像块中每种灰度值出现的次数,并去除出现次数为零的灰度值,以此作为构造“Huffman-树”所需的权值。 ③说明:在构造“Huffman-树”的过程中,当有多个待合并元素的权值相同时,每次选择灰度值较小的两个元素进行合并。 (2)Huffman编码(压缩存储):读入新的灰度图像块,利用已建立好的“Huffman-树”对其进行编码,将图像的宽度、高度信息和编码结果保存到文件(如:compress_image.txt)中,同时计算Huffman编码的压缩比并输出。压缩比的计算公式如下:压缩比=原始图像所需比特数/压缩后图像所需比特数。 (3)Huffman译码(解码显示):读入压缩存储的灰度图像,利用已建立好的“Huffman-树”对其进行译码,将译码结果按照原有宽度、高度还原图像,并将还原之后的图像保存到文件(如:decoding_image.txt)中。

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    上传时间: 2016-12-02

    上传用户:592595