检索结果-南通市图书馆

制造业自动化 2013年第13期35卷 72-75页

作者：高宏亮刘彪李龙龙东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

传统的图像采集卡一般只能实现将模拟图像转换为数字图像,并传输给计算机,而在一些高速图像处理系统中,此类采集卡难以满足实时性要求。针对上述问题,提出一种集传统图像采集和预处理算法功能为一体的采集卡方案。该方案能将一些原本在... 详细信息

传统的图像采集卡一般只能实现将模拟图像转换为数字图像,并传输给计算机,而在一些高速图像处理系统中,此类采集卡难以满足实时性要求。针对上述问题,提出一种集传统图像采集和预处理算法功能为一体的采集卡方案。该方案能将一些原本在计算机软件中进行的图像预处理算法前移至板卡芯片上完成,降低了图像信号的冗余度,相同条件下,系统图像处理速度可提升4～8倍。采集卡的图像采集控制和预处理部分由两片独立的FPGA实现,可方便不同图像预处理算法的更新。通过制药厂分拣缺陷药片系统的应用,验证了本方案的有效性,实现了对720×576像素图像的处理速度从24帧/秒提升至100帧/秒,满足了系统的高速性能要求。

关键词：图像采集图像预处理算法 FPGA 高速

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基于Spartan-6系列FPGA的实时图像预处理系统的设计

基于Spartan-6系列FPGA的实时图像预处理系统的设计

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作者：李培乐西安电子科技大学

学位级别：硕士

日常生活、工作中,人们经常通过视觉图像获取外界信息;工业控制中,也有很多场合需要采集图像数据进行实时处理。图像处理用到的算法大多运算量大,使用软件处理系统往往不能满足需求,而现场可编程门阵列(Filed Programmable Gate Array,F... 详细信息

日常生活、工作中,人们经常通过视觉图像获取外界信息;工业控制中,也有很多场合需要采集图像数据进行实时处理。图像处理用到的算法大多运算量大,使用软件处理系统往往不能满足需求,而现场可编程门阵列(Filed Programmable Gate Array,FPGA)具有运行速度快、可编程、稳定性好、实时性好等优势,非常适合实现图像预处理算法。因此,研究基于FPGA的实时图像预处理系统具有深远的市场价值。本文的主要内容包括3个部分,第一部分是实时图像预处理系统的设计。该系统由四个模块组成,能完成对RGB565格式的图像捕获、解码、预处理、存储和显示。硬件方面使用的是资源非常丰富的Spartan-6系列的FPGA芯片,逻辑电路的软件设计是在Xilinx公司的ISE14.7上实现的。图像传感器使用的是豪威科技的30万像素OV7725数字摄像头,像素时钟为25MHz,能在高达每秒60帧的VGA格式下工作。预处理模块涉及均值滤波、中值滤波、边缘检测、腐蚀、膨胀等算法。存储模块利用Spartan-6自带内存控制块(Memory Controller Block,MCB)硬核控制器控制DDR3的读写,使用起来就像操作FIFO一样简单。显示模块采用高清晰度多媒体接口(High Definition Multimedia Interface,HDMI)Sil9134芯片实现图像的实时显示,可以保证高质量的信号传送。第二部分是基于FPGA的图像均值、中值滤波算法的实现,算法的实现对硬件要求很高,阵列的获取、算法的处理、图像的存储都是难点。对比均值滤波结果图和中值滤波结果图,可以证明中值滤波比均值滤波效果更佳,不仅去除噪声,还保留了更多图像细节。第三部分是基于FPGA的自适应阈值边缘检测算法的实现,实现灰度图像边缘的检测,在边缘检测基础上又进行了腐蚀和膨胀的处理,对比二者结果,证明经过边缘检测—腐蚀—膨胀的图像效果更好,检测结果更清晰、边缘更加明朗。每一种预处理算法对应一个工程,每个模块代码均使用Verilog硬件描述语言编写,综合编译后,添加Testbench测试激励,然后在仿真软件Isim中进行功能仿真、调试,仿真完成后在Mis603硬件平台上进行验证。验证结果表明,该系统可以对CMOS图像传感器输出的图像进行实时预处理,并在显示器上进行实时、清晰、稳定的显示。该系统能实现30万像素每秒30帧的采集速率,实现对图像降噪的目的,可以弥补软件处理系统在速度和实时性上的不足,直接应用于工程实践中。后期将使用更高分辨率的图像传感器,并增加图像增强、旋转等处理。

关键词： FPGA OV7725 DDR3 图像预处理算法 HDMI

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基于TMS320DM642的智能车视觉系统研究

基于TMS320DM642的智能车视觉系统研究

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作者：郭乾丽安徽大学

学位级别：硕士

随着计算机以及人工智能的飞速发展,无人驾驶汽车已经是人们研究的热点,并且取得了很好的成绩,因为无人驾驶汽车的应用可以有力地减少城市交通的很多问题。而作为无人驾驶汽车的眼睛的无人车视觉系统,主要以摄像头为主,配合多种传感器装... 详细信息

随着计算机以及人工智能的飞速发展,无人驾驶汽车已经是人们研究的热点,并且取得了很好的成绩,因为无人驾驶汽车的应用可以有力地减少城市交通的很多问题。而作为无人驾驶汽车的眼睛的无人车视觉系统,主要以摄像头为主,配合多种传感器装置,获取和处理智能车周围的环境信息,然后根据这些环境信息进行路径规划和控制决策,最后实现智能车的自主导航。因此,智能车视觉研究是智能车实现准确和安全驾驶的关键因素。通过对智能车视觉系统研究的背景和意义以及无人车视觉系统的研究概况的分析,引出智能车视觉系统研究的重要性。本文主要研究基于DSP芯片中专门为图像/视频开发的TMS320DM642的智能车视觉系统,包括智能车视觉系统的硬件环境、图像预处理方法的介绍、车道线的边缘检测与提取、软件环境及实验验证等部分,具体内容如下：一、智能车视觉系统硬件平台的构建本文中智能车视觉系统平台的构建主要以经过改装的电动沙滩车为车体,采用DSP芯片中专门为图像/视频开发的TMS320DM642作为视觉系统的主控芯片,其中主要以单目CCD摄像头为主,超声波、红外等传感设备为辅,构建智能车视觉系统研究的硬件平台,另外还介绍了摄像头的选型和安装。二、道路图像的预处理算法的实现图像预处理是正确提取道路特征地基础,道路图像的预处理方法主要包括道路图像的灰度化处理、道路图像的滤波处理、道路图像的增强处理以及图像的阈值分割。在道路图像的预处理过程中,首先分析了进行预处理的原因,介绍比较常用的图像预处理算法的原理,然后根据被处理道路环境的实际特征,通过实验将常用的预处理算法的实际结果进行比较并加以改进,确定出适合本文中智能车的图像预处理算法。三、智能车的车道线边缘检测与提取算法以及根据提取的车道线实现智能车的转向控制方法智能车的车道线检测与提取是实现智能车自主导航的关键。本文中首先将采集的道路图像进行分块处理,去掉多余的非路面信息的干扰。其次运用边缘检测的方法检测出车道线然后提取出来并加以拟合,最后再根据拟合出的车道线,控制智能车的转向。因为采用的转向电机是步进电机,所以采用增量式PID控制算法并结合斜率偏差的方法来实现智能车的转向控制。四、智能车视觉的软件环境和系统流程的介绍以及各种算法的实验验证首先介绍DSP芯片TMS320DM642的软件开发环境—CCS的结构和特点,其次是智能车视觉系统的开发流程,其中介绍了整个视觉系统的流程,然后分别对系统初始化、图像的采集处理流程分别进行介绍。最后通过实验验证本文所采用的各种处理算法的实际效果,保证智能车安全准确的运行。通过智能车在实际的校园环境中的运行,证明本文中提出的智能车视觉系统中的各种相关算法能够实现智能车在实际的校园环境中准确安全地运行。

关键词： TMS320DM642 图像预处理算法车道线边缘检测与提取实验验证

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强度不变的自动模式识别技术

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应用光学 1998年第2期19卷 28-32页

作者：洪汝桐徐晖西南技术物理研究所

针对光学模式识别技术实用化要求，提出一种新的图像预处理算法，使识别现场光照明强度及分布的变化对识别效率所带来的影响大大降低。

关键词：综合鉴别函数强度不变光学模式识别识别效率自动目标识别图像预处理算法强度分布

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