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上传时间: 2022-02-26
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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
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OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库,是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题,覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容,利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧,从解决问题和答疑解惑入手,以因特网上最新资料为蓝本,深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理,范例实用、丰富,理论结合实践,即使读者只是略懂计算机视觉原理,也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。 "基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录…… 前言 第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1.1 计算机视觉技术 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV库的编程方法 本章小结 第二章 OpenCV的编程环境 2.1 OpenCV环境介绍 2.2 OpenCV的体系结构 2.3 OpenCV实例演示 本章小结 第三章 OpenCV编程风格 3.1 命名约定 3.2 结构 3.3 函数接口设计 3.4 函数实现 3.5 代码布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文档编写 本章小结 第四章 数据结构 4.1 基本数据结构 4.2 数组有关的操作 4.3 动态结构 本章小结 第五章 数据交互 5.1 绘图函数 5.2 文件存储 5.3 运行时类型信息和通用函数 5.4 错误处理函数 5.5 系统函数 本章小结 第六章 图像处理 6.1 边缘检测 6.2 直方图 6.3 Hough变换 6.4 几何变换 6.5 形态学 本章小结 第七章 结构与识别 7.1 轮廓处理函数 7.2 计算几何 7.3 平面划分 7.4 目标检测函数 7.5 生成与控制贝塞尔曲线 7.6 用OpenCV进行人脸检测 本章小结 第八章 图形界面(HighGUI) 8.1 读取和保存图像 8.2 OpenCV中的实用系统函数 本章小结 第九章 视频处理(CvCAM) 9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 本章小结 第十章 OpenCV附加库第一部分 10.1 附加库介绍 10.2 形态学(morhing functions) 本章小结 第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 11.1 隐马尔可夫模型概述 11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 11.4 人脸识别工具 本章小结 第十二章 核心库综合例程 12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 12.2 解线性标定方程组程序 本章小结 第十三章 运动与跟踪 13.1 图像统计的累积函数 13.2 运动模板函数 13.3 对象跟踪 13.4 光流 13.5 预估器 13.6 Kalman滤波器跟踪示例 13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 13.8 运动目标跟踪与检测 本章小结 第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 14.1 坐标系介绍 14.2 透视投影矩阵的获得 14.3 摄像机参数的获取 14.4 径向畸变的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 14.6 OpenCV中的定标函数 14.7 CVUT介绍 本章小结 第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 15.1 极线几何 15.2 特征点匹配 15.3 三维重建 15.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 16.1 图像校正 16.2 已校正图像的快速三维重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 17.1 图像校正实例代码 17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 本章小结 第十八章 常见问题解疑 18.1 安装与编译出错解决方法 18.2 OpenCV库基本技术问题 18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 18.4 OpenCV库中的陷阱和bug
上传时间: 2013-07-18
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印刷电路板( PCB)是集成各种电子元器件的信息载体,在各个领域得到了广泛的应用。近年来随着印刷电路板生产复杂度和产量的提高,传统PCB缺陷检测方式因接触受限、高成本、低效率等因素,已经逐渐不能满足现代检测需要,因此研究实现一种PCB缺陷的自动检测系统具有很大的现实意义和实用价值。 @@ 本论文根据机器视觉检测理论,运用数字图像处理技术,构建了一套PCB缺陷自动检测系统方案。该系统主要由光照、CCD摄像机、图像采集卡、运动控制台及计算机图像处理软件组成。其中图像处理软件部分作为本论文的核心,着重研究了其关键功能模块包括图像预处理、阈值分割、图像识别几个部分算法的选择与设计,并在MATLAB 7.0的环境下进行仿真。 @@ 运用现代成熟的数字图像处理技术,本文实现了PCB缺陷的软件检测方案。在预处理模块中,结合PCB板的特点运用图像预处理手段得到高质量的PCB图像。在阈值分割模块中,实现了四种当前成熟的阈值分割算法,以得到特征清晰、低噪声的PCB二值图像。在识别模块中结合电路板的短路、断路、毛刺、缺损、空洞五大缺陷的特征,设计相应算法并予以实现,并提示缺陷信息。 @@关键词:缺陷检测;图像预处理;图像分割;图像识别
上传时间: 2013-06-23
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嵌入式图像采集系统具有体积小、成本低、稳定性高等优点,在远程监控、可视电话、计算机视觉、网络会议等领域应用广泛。为克服传统基于单片机的图像采集系统的种种不足,本文提出了一种新的解决方案,利用高速的ARM9嵌入式微处理器S3C2410A为硬件核心,搭配USB摄像头,结合Linux构建了一套嵌入式的图像采集系统。USB摄像头有着容易购买、性价比高等优点,但长期以来将其直接应用于嵌入式系统却很困难。随着ARM微处理器的广泛应用,嵌入式系统的性能得到了极大的提升。人们逐渐将操作系统引入其中,方便系统的管理和简化应用程序的开发。Linux是一个免费开源的优秀操作系统,将其移植到嵌入式系统中能够对系统进行高效地管理、极大地方便应用程序的开发。嵌入式的Linux操作系统继承了Linux的优良特性,还有着节约资源,实时性强等优点。在本方案中以嵌入式Linux操作系统为基础,借助其对USB、网络等的强大支持能力来构建高度灵活的图像采集系统。通过利用Linux操作系统内建的video4Linux对摄像头进行编程,实现了将USB摄像头采集到的视频数据进行显示和存为图片的功能。本文中具体讲述了嵌入式的软硬件平台的构建,USB摄像头的驱动开发,图像采集应用程序的实现等。本文提出的嵌入式图像采集方案适用于市面上绝大多数流行的USB摄像头,还能把得到的图像通过以太网传输以实现远程的监控。这套方案利用应用程序编程接口video4linux所提供的数据结构、应用函数等,实现了在Linux环境下采集USB摄像头图像数据的功能,并运用嵌入式的GUI开发工具Qt/Embedded来编写最终的应用程序实现了美观的用户界面。充分运用Linux操作系统和其工具的强大功能来实现图像采集, 对基于Linux内核的后续图像应用开发具有实用意义。本系统完全基于开放的平台和模块化的实现方法,具有良好的可移植性,可方便地进行各种扩展。这种方案所实现的图像采集系统成本低,灵活性高,性能好,是一种优良的解决方案。本文详细介绍了这种基于Linux系统和S3C2410A平台的嵌入式图像采集系统。关键词:嵌入式,ARM,USB,图像采集,Linux
上传时间: 2013-06-05
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本文研究的视频处理系统是上海市科委技术攻关基金项目“计算机视觉及其芯片化实现”的一部分,主要完成计算机视觉系统的一些基本工作,即视频图像的采集、预处理和显示等。 视频图像采集和预处理系统以Xilinx公司Virtex-ⅡPro系列的FPGA为核心控制器件,结合视频模数转换芯片和VGA显示器,完成视频图像的实时采集、预处理和显示。采集和显示部分作为同外界交流信息的渠道,是构成计算机视觉系统必不可少的一部分;图像预处理则是计算机视觉系统进行高层处理的基础,优秀的预处理算法能有效改善图像质量,提高系统分析判断的准确性。 本文在介绍基于FPGA的视频采集、预处理系统整体架构的基础上,围绕以下四个方面展开了工作: 1.研究并给出了两种基于FPGA的设计方案用于实现YCrCb色度空间到RGB色度空间的转换; 2.针对采集的视频图像,根据VGA显示的要求,给出了一种实现图像去隔行的方案; 3.分析了一系列图像滤波的预处理算法,如均值滤波、中值滤波和自适应滤波等,在比较和总结各算法特点的基础上,提出了一种新的适用于处理混合噪声的滤波算法:混合自适应滤波法; 4.根据算法特点设计了多种采用FPGA实现的图像滤波算法,并对硬件算法进行RTL级的功能仿真和验证,还给出了各种滤波算法的实验结果,在此基础上对各种算法的效果进行直观的比较。 文中,预处理算法的实现充分利用了FPGA的片内资源,体现了FPGA在图像处理方面的特点及优势。同时,视频采集和显示的控制模块也由同一FPGA芯片实现,从而简化了系统整体结构。视频采集和预处理系统在FPGA上的成功实现为“计算机视觉及其芯片化实现”奠定了必要的基础、提供了一定理论依据。
上传时间: 2013-07-26
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近年来,图像处理与识别技术得到了迅速的发展。人们已经充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前,图像识别技术已应用到很多领域,渗入到各行各业,在医学、公安、交通、工业等领域具有广阔的应用前景。 这篇论文介绍了一种基于DSP+FPGA构架的实时图像识别系统。DSP作为图像识别模块的核心,负责图像识别算法的实现;FPGA作为图像采集模块的核心,负责图像的采集,并且完成预处理工作。图像识别算法的运算量大,并且控制复杂,对系统的性能要求很高。DSP的特殊结构和优良性能很好地满足了系统的需要,而FPGA的高速性和灵活性也保证了系统实时性,并且简化了外围电路,减少了系统设计难度。 系统使用模板匹配和神经网络算法对数字0~9进行识别。模板匹配一般适用于识别规范化的数字、字符等小型字符集(特别是同一字体的字符集)。由于结构比较简单,系统处理能力强,模板匹配的识别速度快并且识别率高,取得很好的效果。神经网络所具有的分布式存储、高容错性、自组织和自学习功能,使其对图像识别问题显示出极大的优越性。 研究表明,在DSP+FPGA的构架上实现的图像识别系统,具有结构灵活、通用性强的特点,适用于模块化设计,有利于提高算法的效率。系统可以充分发挥和结合DSP和FPGA的优势,准确快速地实现图像识别。通过软、硬件的灵活组合,系统可以实现图像处理大部分的相关功能,使之能够运用到工业视觉检测、汽车牌照识别等系统中。
上传时间: 2013-06-18
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近年来微光、红外、X光图像传感器在军事、科研、工农业生产、医疗卫生等领域的应用越来越为广泛,但由于这些成像器件自身的物理缺陷,视觉效果很不理想,往往需要对图像进行适当的处理,以得到适合人眼观察或机器识别的图像。因此,市场急需大量高效的实时图像处理器能够在传感器后端对这类图像进行处理。而FPGA的出现,恰恰解决了这个问题。 近十年来,随着FPGA(现场可编程门阵列)技术的突飞猛进,FPGA也逐渐进入数字信号处理领域,尤其在实时图像处理方面。Xilinx的研究表明,在2000年主要用于DSP应用的FPGA的发货量,增长了50%;而常规的DSP大约增长了40%。由于FPGA可无比拟的并行处理能力,使得FPGA在图像处理领域的应用持续上升,国内外,越来越多的实时图像处理应用都转向了FPGA平台。与PDSP相比,FPGA将在未来统治更多前端(如传感器)应用,而PDSP将会侧重于复杂算法的应用领域。可以说,FPGA是数字信号处理的一次重大变革。 算法是图像处理应用的灵魂,是硬件得以发挥其强大功能的根本。”共轭变换”图像处理方法是一种新型的图像处理算法,由郑智捷博士上个世纪90年代初提出。这种算法使用基元形状(meta-shape)技术,而这种技术的特征正好具备几何与拓扑的双重特性,使得大量不同的基于形态的灰度图像处理滤波器可用这种方法实现。该种算法在空域进行图像处理,无需进行大量复杂的算术运算,算法简单、快速、高效,易于硬件实现。通过十多年来的实验与实践证明,在微光图像,红外图像,X光图像处理领域,”共轭变换”图像处理方法确实有其独特的优异性能。本篇论文就针对”共轭变换”图像处理方法在微光图像处理领域的应用,就如何在FPGA上实现”共轭变换”图像处理方法展开研究。首先在Matlab环境下,对常用的图像增强算法和”共轭变换”图像处理方法进行了比较,并且在设计制作“FPGA视频处理开发平台”的基础上,用VHDL实现了”共轭变换”图像处理方法的基本内核并进行了算法的硬件实现与效果验证。此外,本文还详细地讨论了视频流的采集及其编码解码问题以及I2C总线的FPGA实现。
上传时间: 2013-04-24
上传用户:CHENKAI
射击训练是基本的军事训练科目,改善训练环境、改进训练质量,在现代军队建设中具有重要的意义。本文首先从国内外自动报靶技术的研究现状出发论述了自动报靶技术的发展,在此基础上提出了基于嵌入式机器视觉的智能报靶系统设计实现。 本文讨论了基于机器视觉的嵌入式报靶系统终端硬件组成、相关图像格式和Linux操作系统,分析了嵌入式Linux操作系统、Qt/E和开源计算机视觉库OpenCV关于ARM9处理器的移植,研究了图像校正、图像灰度化及二值化、图像分割与裁剪和识别判靶的相关算法,提出了颜色模板判靶的理论,并通过以ARM嵌入式图像处理识别模块为核心,采用功能模块设计理念的实现方案,从底层的操作系统及相关软件的移植入手到图像采集传输、图像处理、识别判靶等步骤,解决了依托ARM处理器结合USB摄像头完成自动图像识别报靶的问题。文中给出了报靶系统的详细硬件组成方案,并在嵌入式Linux操作系统下依托Qt库和开源计算机视觉库(OpenCV)解决了软件组成与具体实现,最终在此基础上论述了本课题设计的实验装置及详细的实验结果。
上传时间: 2013-07-18
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本文研究了基于ARM的嵌入式微处理器构成的传感图像液晶显示系统,该系统充分利用ARM9的嵌入式微处理器芯片S3C2410内部丰富的接口资源,采取软硬件协同设计的方法完成设计,使系统更易集成。本文首先针对系统需求设计了各相关模块的接口电路,然后对Linux系统下整个图像采集系统的程序设计作了详细的分析,重点设计完成了LCD驱动程序与USB接口驱动程序。在完成各相关模块驱动的基础上设计完成了图像采集与显示程序,实现了图像数据的采集、传输和图像正常显示。系统设计采集速率为30帧/秒,图像画面流畅,功能稳定,并且数据传输采用DMA传输方式,使显示数据不经过CPU而直接传送到显示缓冲区,加快了数据传输速度。本系统结构紧凑,运行过程中不需PC机介入,使配置更灵活,显示界面更友好。基于嵌入式系统的图像采集处理技术在当前正处于起步阶段,研究前景广阔,可广泛应用于工业自动化生产,监护、防盗系统,机器人视觉等技术领域中。
上传时间: 2013-08-05
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