數(shù)字圖像處理系統(tǒng)及應用實例

1、精選ppt1第11章 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)及應用實例1 數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 2 應用實例 精選ppt21 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)數(shù)字圖像處理系統(tǒng)結構框圖精選ppt31.1 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、大型計算、多媒體技術研究、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）精選ppt4T高、中、低檔高速信號處理芯片設計而成，采用多CPU或多機結構，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)以小型機或工作站為主控計算機，加上圖像處理器構成。這類系統(tǒng)具有較強的交互處理能力，

2、同時，由于用通用機做主控機，因而在系統(tǒng)環(huán)境下，具有較好的再開發(fā)能力低檔的計算機圖像處理系統(tǒng)由計算機加上圖像采集卡構成，其結構簡單，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)的分類精選ppt5T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、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)的分類精選ppt61.2 計算機圖像處理系統(tǒng)的基本構成1圖像采集部件2圖像處理部件3識別結果的輸出部件一種是根據(jù)圖像處理的結果做出判斷 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

3、貝輸出精選ppt72 應用實例2.1 生物醫(yī)學圖像的處理2.2 DSP組成的目標檢測與識別系統(tǒng)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 車牌識別精選ppt82.1 生物醫(yī)學圖像的處理 細胞圖像自動分割流程圖邊緣檢測目標定位區(qū)域生長目標分割精選ppt9免疫細胞圖像自動分割的過程示意圖a)一幅免疫細胞圖像 b)邊緣檢測的結果 c)目標定位并與b)疊加的結果 d) 計算目標中心點 e) 計算目標所在矩形 f) 在矩形框內(nèi)分割圖像 a) b) c) d) e) f ) 2.1 生物醫(yī)學圖像的處理精選ppt10 a)原圖 b)邊緣檢測的結果 橢圓目標的位置檢測過程示意圖c)c)從邊緣點

4、沿梯度方向做扇形d)累加器累加的結果e)對d取閾值并與b疊加 f)計算中心點2.1 生物醫(yī)學圖像的處理精選ppt112.2 DSP組成的目標檢測與識別系統(tǒng)1DSP實現(xiàn)目標檢測識別的基本框圖精選ppt12 2圖像算法的處理流程 目標 分割目標識別 目標 跟蹤 視頻 合成 圖像 預處理圖像處理流程2.2 DSP組成的目標檢測與識別系統(tǒng)精選ppt13 3算法中的關鍵技術1） 空域高通濾波將小目標進行增強，提高它的信噪比2） 自適應門限分割技術。3） 圖像特征匹配，通過多幀檢測，識別出真正的目標。2.2 DSP組成的目標檢測與識別系統(tǒng)精選ppt142.3 高分辨率遙感影像道路提取 1用灰度級標準差檢測

5、直線 假設圖像空間中的一條角度為 、截距為 的直線 ，映射其灰度級標準方差到參數(shù)空間上的一點 ，該點的值 可由以下公式求得 q( )ytgxq( , )q( , )wq-120-101-( , )-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, 精選ppt15T 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精選ppt16 2梯度矢量均值約束的線目標檢測

6、 對原始圖像進行梯度變換，對梯度矢量進行統(tǒng)計，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)計特性。( , )q2.3 高分辨率遙感影像道路提取精選ppt172.4 立體視覺系統(tǒng) 1）視覺導航智能視覺導航越野車精選ppt18立體視覺系統(tǒng)的硬件結構障礙物檢測流程2.4 立體視覺系統(tǒng)邊緣檢測特征融合計算視差計算距離精選ppt19 2）利用立體視覺原理進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算視差計算距離精細匹配精選ppt20輪廓匹配結果2.4 立體視覺系統(tǒng)精選ppt21邊緣精細匹配結果2.4 立體視覺系統(tǒng)精選ppt22帶紋理的重建三維建筑圖像2.4

7、立體視覺系統(tǒng)精選ppt23結合GIS系統(tǒng)的三維建筑重建圖像2.4 立體視覺系統(tǒng)精選ppt24一、研究意義一、研究意義 主要用于高速公路收費系統(tǒng)，大大提高車輛過關的速度。2.5 車牌識別精選ppt25二、車牌識別技術二、車牌識別技術 1、IC卡識別技術卡識別技術 IC卡卡內(nèi)存儲了該車的車牌號碼以及其他一些信息，當汽車通過設有車輛檢測裝置的路口時，IC卡系統(tǒng)將與路口的計算機系統(tǒng)進行對話，使之辨識出該汽車的車牌號碼和其它相關內(nèi)容，從而可以實現(xiàn)監(jiān)督和管理。 缺點：（1）整套裝置價格昂貴，硬件設計復雜；（2）不適合異地作業(yè)，且須制定全國統(tǒng)一的標準；（3）無法核對車、卡是否相符，也是IC卡技術存在的缺點。

8、精選ppt262、條形碼技術、條形碼技術 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)，當條形碼掃描器閱讀出這些信息后，就可以完成識別任務。 缺點：（1）條形碼識別技術對于掃描器要求很高；（3）須在全國范圍有統(tǒng)一的標準，推廣起來也很困難。3、圖像處理技術、圖像處理技術精選ppt27二、基于圖像分析的車牌識別技術研究二、基于圖像分析的車牌識別技術研究 （譚志標，碩士論文） 1、識別流程、識別流程 精選ppt282、圖像采集、圖像采集 兩種觸發(fā)采集方式： （1）外設觸發(fā)外設觸發(fā)。采用線圈、紅外等檢測器檢測車輛到達信號，觸發(fā)采集設備抓拍。 （2）視頻觸發(fā)。采用運動目標序列圖像

9、分析處理技術，實時監(jiān)控車道上車輛的運動狀況，當發(fā)現(xiàn)車輛通過時，觸發(fā)抓拍。精選ppt29精選ppt303、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）精選ppt31精選ppt32 （3）圖像增強 使用膨脹算法，使與白色象素連接的背景點(黑色象素)合并到目標象素中，結果是使白象素區(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。精選ppt33精選ppt34精選ppt35 （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。 精選ppt36 （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