數(shù)字圖像處理系統(tǒng)及應(yīng)用實(shí)例

1、第11章 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)及應(yīng)用實(shí)例1 數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 2 1 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)數(shù)字圖像處理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖1.1 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的分類t通用和專用:通用系統(tǒng)主要用于方法研究、大型計(jì)算、多媒體技術(shù)研究、視頻制作等專用型處理系統(tǒng)一般用于特殊用途，處理任務(wù)單一，但對系統(tǒng)體積、重量、處理速度、功耗、成本等有特定的要求，數(shù)字信號處理器（dsp）t高、中、低檔高速信號處理芯片設(shè)計(jì)而成，采用多cpu或多機(jī)結(jié)構(gòu)，具有適合圖像和信號處理特有規(guī)律的并行陣列圖像處理器中檔系統(tǒng)以小型機(jī)或工作站為主控計(jì)算機(jī)，加上圖像處理器構(gòu)成。這類系統(tǒng)具有較強(qiáng)的交互處理能力，同時，由于用通用機(jī)做主控機(jī)，因而在系統(tǒng)環(huán)境下，具有較好的再

2、開發(fā)能力低檔的計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)由計(jì)算機(jī)加上圖像采集卡構(gòu)成，其結(jié)構(gòu)簡單，是一種便于普及和推廣的圖像處理系統(tǒng) 1.1 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的分類t從圖像傳感器的敏感區(qū)看 可分成可見光、紅外、近紅外、x射線、雷達(dá)、伽瑪射線、超聲波等圖像處理系統(tǒng)t從采集部件與景物的距離上來分 可分為遙感、宏觀和微觀圖像處理系統(tǒng)1.1 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的分類1.2 計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)的基本構(gòu)成1圖像采集部件2圖像處理部件3識別結(jié)果的輸出部件一種是根據(jù)圖像處理的結(jié)果做出判斷 另一種則是以圖像為輸出形式 。輸出方式有屏幕輸出、打印輸出和視頻硬拷貝輸出2 應(yīng)用實(shí)例2.1 生物醫(yī)學(xué)圖像的處理2.2 dsp組成的目標(biāo)檢測與識別系統(tǒng)

3、2.3 高分辨率遙感影像道路提取2.4 立體視覺系統(tǒng)2.5 車牌識別2.1 生物醫(yī)學(xué)圖像的處理 細(xì)胞圖像自動分割流程圖邊緣檢測目標(biāo)定位區(qū)域生長目標(biāo)分割免疫細(xì)胞圖像自動分割的過程示意圖a)一幅免疫細(xì)胞圖像 b)邊緣檢測的結(jié)果 c)目標(biāo)定位并與b)疊加的結(jié)果 d) 計(jì)算目標(biāo)中心點(diǎn) e) 計(jì)算目標(biāo)所在矩形 f) 在矩形框內(nèi)分割圖像 a) b) c) d) e) f ) 2.1 生物醫(yī)學(xué)圖像的處理 a)原圖 b)邊緣檢測的結(jié)果 橢圓目標(biāo)的位置檢測過程示意圖c)c)從邊緣點(diǎn)沿梯度方向做扇形d)累加器累加的結(jié)果e)對d取閾值并與b疊加 f)計(jì)算中心點(diǎn)2.1 生物醫(yī)學(xué)圖像的處理2.2 dsp組成的目標(biāo)檢測與

4、識別系統(tǒng)1dsp實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測識別的基本框圖 2圖像算法的處理流程 目標(biāo) 分割目標(biāo)識別 目標(biāo) 跟蹤 視頻 合成 圖像 預(yù)處理圖像處理流程2.2 dsp組成的目標(biāo)檢測與識別系統(tǒng) 3算法中的關(guān)鍵技術(shù)1） 空域高通濾波將小目標(biāo)進(jìn)行增強(qiáng)，提高它的信噪比2） 自適應(yīng)門限分割技術(shù)。3） 圖像特征匹配，通過多幀檢測，識別出真正的目標(biāo)。2.2 dsp組成的目標(biāo)檢測與識別系統(tǒng)2.3 高分辨率遙感影像道路提取 1用灰度級標(biāo)準(zhǔn)差檢測直線 假設(shè)圖像空間中的一條角度為 、截距為 的直線 ，映射其灰度級標(biāo)準(zhǔn)方差到參數(shù)空間上的一點(diǎn) ，該點(diǎn)的值 可由以下公式求得 q( )ytgxq( , )q( , )wq-120-101-(

5、 , )-2550( , )0,01( , )( , )niiniiif x ymnnwqnmf x yf x yn，其中， ，是圖像上所有滿足y =tg()x+q的點(diǎn), t 該變換的原理如圖所示qqyl0qoq4545o00( ,)qxyo11(,)nnxya)圖像空間 b) 在方向上投影 c)映射方差特征到參數(shù)空間2.3 高分辨率遙感影像道路提取 2梯度矢量均值約束的線目標(biāo)檢測 對原始圖像進(jìn)行梯度變換，對梯度矢量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，用梯度矢量均值來代替上一節(jié) 處的值，就得到了梯度矢量在參數(shù)空間中的統(tǒng)計(jì)特性。( , )q2.3 高分辨率遙感影像道路提取2.4 立體視覺系統(tǒng) 1）視覺導(dǎo)航智能視覺導(dǎo)航越野

6、車立體視覺系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)障礙物檢測流程2.4 立體視覺系統(tǒng)邊緣檢測特征融合計(jì)算視差計(jì)算距離 2）利用立體視覺原理進(jìn)行地圖繪制地圖繪制算法流程2.4 立體視覺系統(tǒng)邊緣檢測輪廓匹配計(jì)算視差計(jì)算距離精細(xì)匹配輪廓匹配結(jié)果2.4 立體視覺系統(tǒng)邊緣精細(xì)匹配結(jié)果2.4 立體視覺系統(tǒng)帶紋理的重建三維建筑圖像2.4 立體視覺系統(tǒng)結(jié)合gis系統(tǒng)的三維建筑重建圖像2.4 立體視覺系統(tǒng)一、研究意義一、研究意義 主要用于高速公路收費(fèi)系統(tǒng)，大大提高車輛過關(guān)的速度。2.5 車牌識別二、車牌識別技術(shù)二、車牌識別技術(shù) 1、ic卡識別技術(shù)卡識別技術(shù) ic卡卡內(nèi)存儲了該車的車牌號碼以及其他一些信息，當(dāng)汽車通過設(shè)有車輛檢測裝置的路口

7、時，ic卡系統(tǒng)將與路口的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行對話，使之辨識出該汽車的車牌號碼和其它相關(guān)內(nèi)容，從而可以實(shí)現(xiàn)監(jiān)督和管理。 缺點(diǎn)：（1）整套裝置價格昂貴，硬件設(shè)計(jì)復(fù)雜；（2）不適合異地作業(yè)，且須制定全國統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)；（3）無法核對車、卡是否相符，也是ic卡技術(shù)存在的缺點(diǎn)。2、條形碼技術(shù)、條形碼技術(shù) 通過在車輛的側(cè)面印刷條形碼(其中包括地區(qū)、車型、車牌號碼等基本信息)，當(dāng)條形碼掃描器閱讀出這些信息后，就可以完成識別任務(wù)。 缺點(diǎn)：（1）條形碼識別技術(shù)對于掃描器要求很高；（3）須在全國范圍有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，推廣起來也很困難。3、圖像處理技術(shù)、圖像處理技術(shù)二、基于圖像分析的車牌識別技術(shù)研究二、基于圖像分析的車牌識別技術(shù)

8、研究 （譚志標(biāo)，碩士論文） 1、識別流程、識別流程 2、圖像采集、圖像采集 兩種觸發(fā)采集方式： （1）外設(shè)觸發(fā)外設(shè)觸發(fā)。采用線圈、紅外等檢測器檢測車輛到達(dá)信號，觸發(fā)采集設(shè)備抓拍。 （2）視頻觸發(fā)。采用運(yùn)動目標(biāo)序列圖像分析處理技術(shù)，實(shí)時監(jiān)控車道上車輛的運(yùn)動狀況，當(dāng)發(fā)現(xiàn)車輛通過時，觸發(fā)抓拍。3、車牌定位、車牌定位 （1）灰度轉(zhuǎn)換 （2）邊緣檢測及二值化 （y方向梯度；二值化） （3）圖像增強(qiáng) 使用膨脹算法，使與白色象素連接的背景點(diǎn)(黑色象素)合并到目標(biāo)象素中，結(jié)果是使白象素區(qū)域增大，空洞縮小。 （4）車牌區(qū)域檢測 車牌區(qū)域檢測就是利用車牌字符垂直邊緣緊密連接的特征來檢測的。 （5）顏色分析 顏色分析就是根據(jù)待定車牌區(qū)域的顏色信息判斷車牌的顏色。我國現(xiàn)行的牌照中，最多的是黃底黑字(大車)、藍(lán)底白字(中小車)。在灰度圖像中，黃底黑字車牌的字符灰度比背景低，而藍(lán)底白字則字符灰度比背景高，二值化之后黑白正好相反。所以，在定位過程中，要判斷該車牌的顏色，然后才能分析字符的紋理，如果是背景灰度比字符灰度低時，先要反色處理，統(tǒng)一成字符為黑色，背景為白色。 （6）車牌切割 獲取車牌顏色后，就可以把車牌區(qū)域統(tǒng)一二值化成為字符為黑