复杂流动下泥沙起动概率的图像测量

提出了一种适合于复杂流动下泥沙起动概率的测量方法--图像测量法.该方法对床面上砂颗粒的运动图像进行采集,根据采集到的图像采用互相关算法计算出砂颗粒的运动速度,由砂颗粒运动速度得到泥沙的起动概率.采用该方法测量了槽道流动及后台阶流动2种情况下床面泥沙的起动概率.在槽道流动下,床面泥沙的起动概率随着床面剪应力的增大而增大.由本文测量方法得到的临界起动剪应力与希尔兹曲线所得到的结果相一致.在后台阶流动下,测量结果表明,再附点附近处泥沙的起动概率最大.这一结果能够解释在后台阶下游床面局部冲刷实验中发现的再附点附近冲刷最为严重的现象.     

高性能的图像无损压缩知识产权核设计

为了解决海量图像数据对存储介质和有限的带宽造成的巨大压力,提出了高性能的图像无损压缩知识产权(IP)核,给出了相应的超大规模集成电路(VLSI)架构。通过对图像预处理模块进行兼容性优化,使其可以灵活处理多种规格的图像;优化离散小波变换(DWT)模块,提出了单加法器延时结构,使离散小波变换模块的最高工作频率达274MHz;IP核整体架构采用串并复用流水线设计思路,图像预处理和离散小波变换模块串行处理数据,算术编码和位平面编码模块并行处理数据,IP核内的所有模块均采用流水线设计方法,最终大幅提升IP核的吞吐率。实验结果表明,设计的IP核可直接接收光电耦合器件(CCD)相机的图像数据完成无损压缩并输出码流,该IP核在Xilinx Kintex-7KC705开发板上实现,最高工作频率达171 MHz,最大吞吐率达1 472 Mb/s,与现有图像无损压缩VLSI编码器相比,最高工作频率提升16%以上,最大吞吐率提升25%以上。     

机器视觉的背景颜色对水稻种子图像分割的影响

在机器视觉识别水稻种子的发展过程中,背景颜色对水稻种子的图像分割直接影响着识别分析的准确性.采用4种不同的背景颜色进行图像采集,即将黑色、蓝色、绿色和红色涂在种子上,分析其图像识别效果,研究背景颜色对水稻种子图像分割的影响.利用LabVIEW软件实现图像处理,对水稻种子的长度、宽度等简单参数进行测量,根据水稻种子的实际...     

基于FPGA与USB的CMOS图像获取与采集系统设计

实现了基于FPGA与USB的CMOS图像获取与采集系统的设计.介绍了成像系统的结构、CMOS图像获取时序的VHDL程序实现、包含FPGA控制及USB固件与VC接口界面程序等在内的数据传输通路设计以及Direct Draw数字图像的显示等.实验结果表明,成像系统工作正常,数据传输满足USB接口规范与设计要求.     

紫外可见双光谱图像检测系统的研制

结合日盲紫外滤光技术、光谱转换技术、像增强技术及紫外可见分光技术,采用双光路结构,在紫外日盲波段,研制了用于探测和定位电晕放电的紫外可见双光谱图像检测系统.实验证明所设计系统能实现对电晕的准确探测和定位.     

铝合金大气腐蚀现场暴露试样的图像分析

构建了适用于现场暴露试样的腐蚀形貌图像采集系统, 并应用该系统在北京大气腐蚀试验站对铝合金腐蚀初期的形貌图像进行跟踪采集. 所得图像经过降噪处理后, 应用小波变换进行分解并提取子图像的能量值. 根据图像能量值的变化, 对试样的腐蚀程度进行了定性和定量判断, 实验结果与腐蚀失重数据分析所得结论基本一致.     

基于Gabor滤波器的电泳电子纸图像滤波系统设计

采集电泳电子纸(EPD)的边缘纹理、鬼影图像时,需避免外界光照条件的干扰,包括光源方向、明暗和色彩等.针对EPD显示画面采集过程中受到的光干扰问题,设计了一种基于Gabor滤波器的图像滤波系统.对于受光干扰的单一灰阶图像,先通过Gabor滤波器降低光照变化和噪声对图像的影响,再通过闭运算进行边缘补偿;对于受光干扰的彩色图像,先提取图像的R、G、B分量,分别对各分量进行Gabor滤波,最后将3组分量重新组合成彩色图像.结果表明:该系统在单一灰阶图像、彩色图像中对光干扰的消除率分别达到39.9%和39.7%.研究结果对降低采集EPD图像时的光干扰具有重要意义.     

基于图像识别的郑州市老城区道路绿视率研究

绿视率是人眼视角下精准反映空间绿化效果的可视性指标,为城市绿化建设的发展提供了全新的思路.以郑州市老城区98条道路百度街景全景图为对象,通过python爬取街景图像,利用python图像处理库OpenCV计算得出街道绿视率,并对其分析与可视化.结果显示:不同等级道路绿视率呈现明显差异,道路绿化分布不均,道路平均绿视率为19.25%,该结果与郑州老城区道路绿化覆盖率数据有相似性,但影响两者的因素并不相同,因此结果也有不同,并对不一致的结果进行了分析.     

基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合法

提出了一种基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合算法.采用块区域局部小波空间频率作为图像是否清晰的判断依据,对于明显的清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域;而对于清晰与模糊的边界区域,采用了基于像素的窗口空问频率的方法进行融合处理.实验对比结果表明,该方法明显优于小波变换方法和图像块方法.