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二值圖像

  • 使用說明 使用時打開此例題目錄下pic中的圖片

    使用說明 使用時打開此例題目錄下pic中的圖片,然后依次單擊按鈕“轉”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以實現精確的車牌定位。 具體步驟 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。

    標簽: pic 使用說明 目錄

    上傳時間: 2014-01-17

    上傳用戶:851197153

  • P0201:MATLAB賦值 P0202:MATLAB中的for循環 P0203:MATLAB中的for循環和if條件 P0205:MATLAB圖像處理的基本操作 P0206:

    P0201:MATLAB賦值 P0202:MATLAB中的for循環 P0203:MATLAB中的for循環和if條件 P0205:MATLAB圖像處理的基本操作 P0206:MATLAB高級圖像處理操作 P0207:根據RGB圖像創建一幅灰度圖像 P0208:二值圖像的取反操作 P0209:用imshow函數顯示圖像 P0210:在同一個窗口內顯示兩幅圖像

    標簽: MATLAB for P0201 P0202

    上傳時間: 2013-12-31

    上傳用戶:TRIFCT

  • 研究了基于視頻圖像處理的自行車流量檢測方法

    研究了基于視頻圖像處理的自行車流量檢測方法,主要方法為利用二值化的“時空圖像”計算1 像素塊兒的個數。給出了各種方法對自行車流量檢測的實驗結果。

    標簽: 視頻圖像處理 自行車 流量檢測

    上傳時間: 2017-08-09

    上傳用戶:woshini123456

  • 一種嵌入可讀水印的自適應盲水印算法

    一種嵌入可讀水印的自適應盲水印算法,  本文提出了一種基于DWT的嵌入可讀水印的自適應盲水印算法,通過分析圖像經離散小波變換后細 節子帶系數的特性,把細節子帶系數的均值和方差作為水印信息的一部分來自適應地修改圖像小波分解后某些細節 子帶的系數值,在滿足水印不可感知性的條件下自適應地嵌入水印信息,實現了水印不可感知性和魯棒性之間的折 衷. 同時,水印的提取無須求助于原圖像,很好的實現了水印的盲檢測. 這里的水印是一幅有實際意義的二值圖像. 實 驗結果和攻擊測試表明,本文提出的算法對JPEG/ JPEG2000 壓縮、添加噪聲、剪切、像素移位等多種攻擊有較強的魯棒 性,同時對直方圖均衡化、對比度調整和高斯濾波等圖像處理操作也具有一定的抵抗能力.

    標簽: 水印 盲水印 算法

    上傳時間: 2017-08-30

    上傳用戶:陽光少年2016

  • Matlab多種圖像邊緣檢測方法 1、用Prewitt算子檢測圖像的邊緣 2、用不同σ值的LoG算子檢測圖像的邊緣 3、用Canny算子檢測圖像的邊緣 4、圖像的閾值分割 5、用水線閾值法分

    Matlab多種圖像邊緣檢測方法 1、用Prewitt算子檢測圖像的邊緣 2、用不同σ值的LoG算子檢測圖像的邊緣 3、用Canny算子檢測圖像的邊緣 4、圖像的閾值分割 5、用水線閾值法分割圖像 6、對矩陣進行四叉樹分解 7、將圖像分為文字和非文字的兩個類別 8、形態學梯度檢測二值圖像的邊緣 9、形態學實例——從PCB圖像中刪除所有電流線,僅保留芯片對象

    標簽: Prewitt Matlab Canny 檢測圖像

    上傳時間: 2013-12-28

    上傳用戶:hphh

  • 雷達成像技術[劉永坦]

    哈爾濱工業大學出版社1999年出版闡述SAR和ISAR二維成像的基本理論與技術,信號處理基礎等

    標簽: 雷達

    上傳時間: 2022-03-03

    上傳用戶:fliang

  • 基于FPGA的圖像采集處理系統設計與實現.rar

    隨著當今科學技術的迅猛發展,數字圖像處理技術正在各個行業得到廣泛的應用,而FPGA技術的不斷成熟改變了通常采用并行計算機或數字信號處理器(DSP)、專用集成電路(ASIC)等作為嵌入式處理器的慣例。可編程邏輯器件(FPGA)憑借其較低的開發成本、較高的并行處理速度、較大的靈活性及其較短的開發周期等特點,在圖像處理系統中有獨特的優勢。 本文提出了一種基于FPGA的圖像采集處理系統解決方案,并選用低成本高性能的Altera公司的CycloneIII系列FPGA EP3C40F324為核心,設計開發了圖像采集處理的軟硬件綜合系統。文章闡述了如何在FPGA中嵌入NiosII軟核處理器并完成圖像采集處理系統功能的設計方案。硬件電路上,系統設計了三塊電路板:FPGA核心處理板、圖像采集卡、圖像顯示卡,其中通過I2C總線對采集卡的工作模式進行配置,在采集模塊控制下,將采集到的圖像數據存儲到SDRAM;根據VGA顯示原理及其時序關系,設計了VGA顯示輸出控制模塊,合成了VGA工作的控制信號,又根據VGA顯示器的工業標準,合成VGA接口的水平和幀同步信號。邏輯硬件上,應用SOPCBuilder工具生成了FPGA內部的邏輯硬件功能模塊,定制了NiosII IP core、CMOS圖像采集模塊、VGA Controller及其I2C總線接口,系統各模塊間通過Avalon總線連接起來。軟件部分,在NiosII內核處理器上實現了彩色圖像顏色空間轉換、二值化、形態學腐蝕處理及其目標定位等算法。實驗結果證明了本文提出的方案及算法的正確性,可行性。

    標簽: FPGA 圖像采集 處理系統

    上傳時間: 2013-08-05

    上傳用戶:woshiyaosi

  • 基于圖像處理的PCB缺陷檢測系統的設計與研究.rar

    印刷電路板( PCB)是集成各種電子元器件的信息載體,在各個領域得到了廣泛的應用。近年來隨著印刷電路板生產復雜度和產量的提高,傳統PCB缺陷檢測方式因接觸受限、高成本、低效率等因素,已經逐漸不能滿足現代檢測需要,因此研究實現一種PCB缺陷的自動檢測系統具有很大的現實意義和實用價值。 @@ 本論文根據機器視覺檢測理論,運用數字圖像處理技術,構建了一套PCB缺陷自動檢測系統方案。該系統主要由光照、CCD攝像機、圖像采集卡、運動控制臺及計算機圖像處理軟件組成。其中圖像處理軟件部分作為本論文的核心,著重研究了其關鍵功能模塊包括圖像預處理、閾值分割、圖像識別幾個部分算法的選擇與設計,并在MATLAB 7.0的環境下進行仿真。 @@ 運用現代成熟的數字圖像處理技術,本文實現了PCB缺陷的軟件檢測方案。在預處理模塊中,結合PCB板的特點運用圖像預處理手段得到高質量的PCB圖像。在閾值分割模塊中,實現了四種當前成熟的閾值分割算法,以得到特征清晰、低噪聲的PCB二值圖像。在識別模塊中結合電路板的短路、斷路、毛刺、缺損、空洞五大缺陷的特征,設計相應算法并予以實現,并提示缺陷信息。 @@關鍵詞:缺陷檢測;圖像預處理;圖像分割;圖像識別

    標簽: PCB 圖像處理 缺陷檢測

    上傳時間: 2013-06-23

    上傳用戶:lgnf

  • 基于FPGA的細胞圖像識別預處理的硬件研究

    本文提出了一種基于FPGA的細胞圖像識別系統方案,該系統中FPGA處于核心地位,FPGA采用Altera公司的EP1K100QC208-1芯片,構造專用處理功能,實現彩色圖像灰度化、灰度變換、中值濾波、低通濾波、灰度圖像二值化等算法。這部分處理的數據量非常大,由于采用FPGA處理,產生的時延變得很小;最后系統機進行識別處理的是二值圖像,數據量也很小。所進行的仿真實驗取得了良好的效果,給出了部分源代碼和實驗結果。設計采用VHDL語言描述,并使用電子設計自動化(EDA)工具進行了模擬和驗證。

    標簽: FPGA 圖像識別 預處理 硬件

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:xwd2010

  • 基于ARMLinuz機器視覺的軍用自動報靶系統的研究

    射擊訓練是基本的軍事訓練科目,改善訓練環境、改進訓練質量,在現代軍隊建設中具有重要的意義。本文首先從國內外自動報靶技術的研究現狀出發論述了自動報靶技術的發展,在此基礎上提出了基于嵌入式機器視覺的智能報靶系統設計實現。 本文討論了基于機器視覺的嵌入式報靶系統終端硬件組成、相關圖像格式和Linux操作系統,分析了嵌入式Linux操作系統、Qt/E和開源計算機視覺庫OpenCV關于ARM9處理器的移植,研究了圖像校正、圖像灰度化及二值化、圖像分割與裁剪和識別判靶的相關算法,提出了顏色模板判靶的理論,并通過以ARM嵌入式圖像處理識別模塊為核心,采用功能模塊設計理念的實現方案,從底層的操作系統及相關軟件的移植入手到圖像采集傳輸、圖像處理、識別判靶等步驟,解決了依托ARM處理器結合USB攝像頭完成自動圖像識別報靶的問題。文中給出了報靶系統的詳細硬件組成方案,并在嵌入式Linux操作系統下依托Qt庫和開源計算機視覺庫(OpenCV)解決了軟件組成與具體實現,最終在此基礎上論述了本課題設計的實驗裝置及詳細的實驗結果。

    標簽: ARMLinuz 機器視覺 軍用 自動

    上傳時間: 2013-07-18

    上傳用戶:yuanyuan123

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