數(shù)字圖像處理系統(tǒng)及應(yīng)用實例.ppt

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第11章 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)及應(yīng)用實例,1 數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 2 應(yīng)用實例,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,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(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）,高、中、低檔 高速信號處理芯片設(shè)計而成，采用多CPU或多機結(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)以小型機或工作站為主控計算機，加上圖像處理器構(gòu)成。這類系統(tǒng)具有較強的交互處理能力，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(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,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) 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 計算機圖像處理系統(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,2.1 生物醫(yī)學圖像的處理,,細胞圖像自動分割流程圖,,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(jié)果 c)目標定位并與b)疊加的結(jié)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,,a)原圖 b)邊緣檢測的結(jié)果,橢圓目標的位置檢測過程示意圖,c)從邊緣點沿梯度方向做扇形,d)累加器累加的結(jié)果 e)對d取閾值并與b疊加 f)計算中心點,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),1．DSP實現(xiàn)目標檢測識別的基本框圖,,2．圖像算法的處理流程,圖像處理流程,2.2 DSP組成的目標檢測與識別系統(tǒng),3．算法中的關(guān)鍵技術(shù),1） 空域高通濾波將小目標進行增強，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。,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,1．用灰度級標準差檢測直線 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,,,,,,,,,,,,該變換的原理如圖所示,,,,,,,,,,a)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檢測 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。,,2.3 高分辨率遙感影像道路提取,2.4 立體視覺系統(tǒng),1）視覺導航,智能視覺導航越野車,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),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),輪廓匹配結(jié)果,2.4 立體視覺系統(tǒng),邊緣精細匹配結(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 主要用于高速公路收費系統(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) 1、IC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，當汽車通過設(shè)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(guān)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(shè)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(shù)存在的缺點。,2、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：（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)一的標準，推廣起來也很困難。 3、圖像處理技術(shù),二、基于圖像分析的車牌識別技術(shù)研究 （譚志標，碩士論文） 1、識別流程,2、圖像采集 兩種觸發(fā)采集方式： （1）外設(shè)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(shè)備抓拍。 （2）視頻觸發(fā)。采用運動目標序列圖像分析處理技術(shù)，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。,3、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 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(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。,（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象素，背景為白象素的二值化車牌圖像。 由于車牌可能傾斜，用上述車牌區(qū)域檢測方法定位的車牌圖像可能會不完整，有些字符的邊緣區(qū)域可能會被切走，因此我們在處理這個區(qū)域時，先把定位的坐標在原圖上往外擴展幾個象素，保證該區(qū)域包括完整的車牌。,4、字符分割 5、字符識別,