基于改进引导滤波的实时红外图像去噪研究

针对红外图像对比度低、边沿模糊、图像噪声明显以及去噪算法复杂度普遍高的缺点,提出应用于红外图像去噪的改进的引导滤波算法,并与传统的引导滤波去噪算法进行对比,以验证该算法提高图像质量的能力与算法处理的效率.该方法利用Sobel滤波代替传统引导滤波求统计特征的方法来获取图像特征,在保证去噪效果的前提下,极大简化了算法复杂度,并移植该算法至TMS320C6748DSP平台进行测试.实验结果表明,程序经优化后,达到实时处理的要求.     

基于DSP的实时红外图像处理系统

以TI公司的高性能数字信号处理器TMS320C6201为核心器件,设计了实时非致冷红外图像处理系统.阐述了一种基于Curvelet 变换的红外图像增强算法和Curvelet 变换应用于红外图像增强的过程,研究了Curvelet 系数的调整方法.该系统在DSP上实现了红外图像增强算法及基于两点法的红外图像非均匀校正,用USB2.0接口芯片与主机通信,实时性好,工作稳定可靠.     

基于仿生视觉机制的红外与可见光图像融合

为实现红外图像与可见光图像的融合,设计了以响尾蛇的视觉成像机制为基础的红外图像与可见光图像融合神经网络结构.首先根据双模式细胞的6种响应模式,得到红外和可见光图像的6种响应结果,然后以视觉感受野数学模型为基础,将6种双模式细胞响应输入到由ON对抗系统和OFF对抗系统组成的双层网络结构中,最后输出R、G和B 3个通道的映...     

基于TMS320DM642的疲劳检测系统硬件设计

为了解决因疲劳/瞌睡驾驶而造成的交通事故，研究了各种疲劳检测算法。针对疲劳检测算法中大数据量、高速传输、复杂运算的实际需要，设计了以SAA7115 为视频采集AD，DSP器件TMS320DM642为核心处理器，SAA7105为视频输出DA，利用FPGA控制输出，以实现增强显示功能的实时视频处理系统。该系统可以满足多路视频的实时采集、处理、显示的需求，可以作为疲劳检测算法的硬件平台，同时也可以作为视频处理、图像处理的硬件平台。     

基于自编码器的红外与可见光图像融合算法

基于深度学习的红外与可见光图像融合是图像处理领域的研究热点之一,为丰富融合图像的细节信息、突出红外目标,基于自编码器网络提出一种可进行端到端训练的融合算法。首先,将编码器设计成双分支结构,并针对红外与可见光图像的特性设置不同的特征提取方式;其次,为有效地融合红外与可见光的互补信息,设计了一种可学习的融合策略,并使整个框架能够进行端到端的学习;最后,解码器对通过融合策略所获得的特征进行重构,进而得到融合图像。基于TNO数据集进行实验验证,定性和定量的结果表明,算法能够生成红外目标突出、细节信息丰富的融合图像,相较于其他算法,融合性能更加优越。     

基于DSP＋FPGA的实时图像识别系统硬件与算法设计

图像识别算法的运算量大,控制复杂,对系统的性能要求很高,DSP的结构特殊和性能优良,能很好地满足系统的需要,笔者选用ADS-BF535作为图像识别模块的核心,负责图像识别算法的实现,选用高速灵活的XC2S200 FPGA作为图像采集模块的核心,负责图像的采集,完成预处理工作,从而保证了系统的实时性,系统使用模板匹配和BP网络识别这2种算法对数字0-9进行识别。研究表明：在DSP＋FPGA的构架上实现的图像识别系统,结构灵活、通用性强,提高了算法的效率,充分发挥DSP和FPGA结合的优势,准确快速地实现了图像识别。     

基于DM642DSP的双向视频传输设计与实现

基于TMS320DM642 平台上, 使用H.264视频压缩技术和NDK网络开发包,实现了局域网内高效的双向视频传输。给出了NDK的详细配置、基于DSP/BIOS操作系统上的任务调度框架设计,并以发送为例给出完整的实现算法。整个系统具备视频编解码处理、网络传输、自动控制等功能,为基于DSP嵌入式网络视频应用起到了指引和参考的作用。     

红外与可见光图像融合的人脸识别算法

红外图像为解决可见光图像中人脸部受光照的影响提供处理方法,但是红外图像有两大缺陷:一个是红外对周围环境温度变化比较敏感;另一个是红外对玻璃具有非穿透性.与红外图像相比,可见光图像能克服上述问题.由于以上原因,给出了一种基于小波变换的红外与可见光图像融合的人脸识别方法.该方法利用小波变换对每一图像进行多尺度分解,然后利用基于区域能量法寻找最优融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.使用Equinox公司的人脸数据库,对融合图像和可见光图像分别进行了基于Fisher脸的人脸识别验证.仿真结果表明,利用该融合算法所获得的融合图像比单一可见光图像具有更好的识别性能.     

基于CBAM-DDcGAN的锌渣红外与可见光图像融合

对热镀锌生产线锌池中的锌渣分布进行准确识别是捞渣作业智能化的前提。红外图像易损失锌渣的纹理特征,可见光图像又容易受到光照等因素的影响,红外与可见光图像的融合是提高锌渣识别精度的有效手段。本文提出一种结合卷积注意力机制模块(CBAM)和双判别器生成对抗网络(DDcGAN)的红外与可见光图像融合算法。首先,生成器内部采用编解码网络,编码器采用密集连接方式,与CBAM相结合,在最大程度地保留图像特征的同时还能突出关键特征,抑制无用信息,提升融合效果。其次,利用两个判别器与生成器分别进行对抗训练,可同时保留两种源图像的信息。采用锌渣图像数据集进行对比实验,结果表明,本文算法所得融合图像在主观视觉效果和客观定量指标上均有不同程度的改善。     

基于FPGA的倒车可视影像系统设计与实现

为了防止司机倒车时因为后视不良发生危险,本文设计了一种基于FPGA的倒车可视影像系统。测试表明,汽车倒车时该系统能清晰实时显示车后影像,能准确测量汽车与障碍物之间的距离,并根据距离的远近发出不同的报警声音,当有人经过时可以实时报警,大大地提高了司机倒车时的安全性,并且该系统电路结构简单、成本功耗低、可靠性高。     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

DSP及其在图像处理中的应用

近年来,DSP技术的不断发展已经将数字信号处理领域的理论研究成果应用到实际系统中,并且推动了新的理论和应用领域的发展,其对图像处理等领域的技术发展起到了十分重要的作用。详细介绍了DSP及其在图像处理中的应用。     

基于FPGA的数控系统接口模块硬件电路的设计

在数控系统的设计中,数控主板与伺服驱动器的电平标准不一致,因此存在着电平转换的问题,同时还存在伺服电机的反馈信号实时处理问题。本设计利用FPGA的Cyclone芯片搭建一个数控系统的伺服接口硬件平台,为两轴数控车床系统提供了主控板与伺服驱动器之间的接口,并通过FPGA管理机床的输入输出信号,接收下位伺服的反馈信号,监测伺服的工作状态。该设计能够大大减轻主控处理器的负担,使整个数控系统的性能得到了很大的提升。     

基于TMS320DSP的装配视觉检测系统

讨论了基于ＴＭＳ３２０２０ＤＳＰ的装配视觉检测系统的组成、工件识别方案及工件图象的处理方法。     

基于ARM+DSP的汽车防追尾控制系统的研究

针对汽车追尾事故所带来的严重危害,本文运用现代传感技术、激光测距雷达等技术设计了以ARM为控制核心、DSP为数据处理核心的双处理器架构的汽车防追尾控制系统。介绍了系统的工作原理、设计了整个硬件结构,并在此基础上对两车间的安全距离算法以及模糊算法进行了研究。最后,通过Matlab的仿真,结果表明该系统在防止汽车追尾的问题上切实有效。     

基于Brovey融合的卫星影像土地覆盖变化检测

随着高空间分辨率卫星影像的发展,如ETM ,QuickBird,IKONOSE等高空间分辨率卫星,近20年来已相继开发了许多影像融合的方法,如HIS,PC,HPF,SFIM,SVR,Wavekt和Brovey等融合法．传统的影像融合是将时相相同或相近的影像进行融合,以提高影像的空间分辨率和光谱分辨率,提高影像的目视可解度和分类精度等．而本文却是对不同时相的影像进行融合,用Brovey融合法将不同时相的TM(1986年7月26日)和ETM (2000年5月4日)的Pan波段影像进行融合,再对融合后的影像采用无监督分类和PC2分析两种方法将两时相的土地覆盖变化区域提取出来．研究证明融合法能快速、简便、准确的检测出土地覆盖变化的区域。     

基于图像监控收费系统设计与实现

一般的公路收费系统由文件服务器实现 ,我们设计了一种基于三层 Client/Server架构的数字式图像监控收费系统 ,可将图像与车辆数据同时稽核     

DSP+FPGA的实时图像处理硬件系统设计

将TMS320C6201 DSP(Digital Signal Processor)和ACEX1K100 FPGA(Field Programmable Gate Array)相结合,设计了一种通用的基于模块的单通道实时图像处理硬件系统.首先,给出了硬件系统的整体结构图,分析了系统的工作原理;然后,给出了每一功能模块的设计过程;最后,指出了进一步研究的内容.