毕业设计：基于图像采集技术的图像处理系统
摘要：
随着数字化时代的到来，图像处理技术已经成为了一个热门研究方向。在实际应用中，图像采集技术是图像处理的关键环节。本毕业设计主要针对图像采集技术进行研究，并设计一套基于此技术的图像处理系统。具体包括图像采集和处理两部分内容。在图像采集方面，采用了一种基于单片机和CMOS图像传感器实现的嵌入式图像采集系统，能够实现图像的快速采集、保存和传输。在图像处理方面，设计了一种基于C++语言的图像处理算法库，其中包含了几种常用的图像处理算法，可通过GUI界面实现对图像的滤波、增强、变换、分割等处理操作。实验结果表明，本图像处理系统具有较好的图像采集与处理性能，并能够满足实际应用需要。
关键词：图像采集，图像处理，嵌入式系统，CMOS传感器，C++算法库
Abstract:
With the advent of the digital age, image processing technology has become a hot research topic. In practical applications, image acquisition technology is a key link in image processing. This graduation project mainly focuses on the research of image acquisition technology and designs an image processing system based on this technology. Specifically, it includes two parts: image acquisition and processing. In terms of image acquisition, an embedded image acquisition system based on a single-chip microcomputer and CMOS image sensor is adopted, which can realize fast image acquisition, storage, and transmission. In terms of image processing, a C++ language-based image processing algorithm library is designed, which contains several commonly used image processing algorithms and can be used to filter, enhance, transform, segment images and other processing operations through a GUI interface. Experimental results show that this image processing system has good image acquisition and processing performance and can meet practical application needs.
Keywords: image acquisition, image processing, embedded systems, CMOS sensor, C++ algorithm library
基于FPGA的图像采集处理系统 在现代科技领域，特别是计算机视觉和机器学习领域，图像采集和处理已经成为一项至关重要的任务。在许多应用中，需要快速、准确地对图像进行处理，这推动了图像采集和处理系统的研究和发展。现场可编程门阵列（FPGA）作为一种可编程逻辑器件，具有并行处理能力强、功耗低、可重构等优点，使其成为构建高性能图像采集处理系统的理想选择。 FPGA是一种可通过编程来配置其硬件资源的集成电路，它由大量的可配置逻辑块、内存块和输入/输出块组成。这些逻辑块和内存块可以在FPGA上被重新配置，以实现不同的逻辑功能和算法。输入/输出块可以用于与外部设备进行通信。 基于FPGA的图像采集处理系统通常包括图像采集、预处理、传输、主处理和输出等几个主要环节。 这个阶段主要通过相机等设备获取图像数据。相机与FPGA之间的接口可以是并行的，也可以是串行的。并行接口通常传输速度更快，但需要更多的线缆；串行接口则使用更少的线缆，但传输速度可能较慢。这个阶段主要是对采集到的原始图像数据进行初步处理，如去噪、灰
度化、彩色化等。这些处理任务可以在FPGA上并行进行，以提高处理速度。 经过预处理的图像数据需要通过接口或总线传输到主处理单元（通常是CPU或GPU）进行处理。在传输过程中，可以使用DMA（直接内存访问）技术，以减少CPU的负载。 在这个阶段，主处理单元（通常是CPU或GPU）会对传输过来的图像数据进行复杂处理，如特征提取、目标检测、图像识别等。这些处理任务需要大量的计算资源和算法支持。 处理后的图像数据可以通过接口或总线传输到显示设备或用于进一步的处理。 基于FPGA的图像采集处理系统具有处理速度快、可重构性强、功耗低等优点，使其在许多领域都有广泛的应用前景。特别是在需要实时图像处理的场景中，如无人驾驶、机器视觉等，基于FPGA的图像采集处理系统将具有更高的性能和效率。随着FPGA技术和相关算法的发展，我们可以预见，基于FPGA的图像采集处理系统将在未来得到更广泛的应用和推广。 随着科学技术的发展，图像采集和存储技术在许多领域都有着广泛的
图像处理系统的设计与实现 图像处理系统是一种将数字图像输入进行图像处理，最终输出得到经过处理后的数字图像的系统。在现实生活中，图像处理系统的应用非常广泛，例如在医学领域中用于医学图像的处理和分析，工业领域中用于产品质量的检测和分类等。 1.图像获取：图像处理系统首先需要获取到待处理的数字图像。图像获取可以通过摄像头、扫描仪或者从存储介质中读取图像文件的方式进行。在图像获取过程中，要保证图像的清晰度和准确性，避免图像采集时产生的噪声和畸变。 2.图像预处理：图像获取后，需要对图像进行预处理，以提高图像的质量和准确度。常见的图像预处理操作包括图像去噪、图像增强、图像平滑等。图像预处理旨在消除由图像获取时产生的噪声、增强图像的细节和对比度等。 3.特征提取：特征提取是图像处理系统的重要环节，通过对图像进行特征提取，可以得到图像的关键特征，用于后续的分析和处理。常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等，通过这些特征提取方法可以得到图像的边缘、纹理、形状等特征。 4.图像分析与处理：在特征提取后，可以进行图像的进一步分析和处理。根据具体的应用需求，可以进行图像分类、目标检测、目标跟踪等操作。图像处理的方法包括图像滤波、图像变换、图像复原等，通过这些方法可以对图像进行滤波、去除噪声、增强目标等操作。 5.结果输出：图像处理系统将处理后的图像结果进行显示或者保存。可以将图像结果显示在图像处理系统的界面上，或者保存为图像文件进行后续分析和处理。 图像处理系统的设计与实现是一个复杂而且需要多学科知识的过程，需要考虑图像获取、图像预处理、特征提取、图像分析和处理等多个环节。通过合理选取图像处理算法和技术，可以实现高效、准确的图像处理系统。
图像处理系统的设计与实现 一、引言 随着科学技术的不断进步，图像处理技术得到了广泛的应用，涵盖了领域众多。比如 医学影像、无人驾驶、智能安防等领域都离不开图像处理技术的支持。图像处理系统是针 对图像信息进行处理和分析的系统，其设计与实现的高效与稳定对应用场景的实现至关重要。本文将探讨图像处理系统的设计与实现，包括系统架构设计、关键功能模块和算法选 择等方面。 二、系统架构设计 1.需求分析：在设计图像处理系统之前，首先需要明确系统的应用场景和具体需求。 系统要处理的图像类型、处理的精度要求、处理的速度要求等。根据不同的需求，系统的 架构设计也会有所不同。 2.架构设计：在进行系统架构设计时，可以采用分层架构设计的方式。通常可以分为 应用层、处理层和底层三层架构。应用层负责用户交互与业务逻辑处理，处理层负责图像 处理算法的实现，底层负责图像数据的读取与存储。 3.性能考虑：在进行系统架构设计时，需要充分考虑系统的性能要求。在处理大规模 图像数据时，需要考虑系统的并发能力、响应速度等。 三、关键功能模块 1.图像采集模块：图像采集模块是系统的基础模块，负责接收外部输入的图像数据。 通常可以与摄像头、扫描仪等设备进行对接。 2.图像预处理模块：图像预处理模块可以对输入图像进行预处理，包括图像去噪、图 像增强、图像分割等操作。预处理能够提高后续处理的效果。 3.特征提取模块：特征提取模块是系统的核心模块，负责从图像中提取出有价值的特 征信息。可以提取出图像的边缘信息、纹理信息等。 4.图像识别模块：图像识别模块是系统的重要功能模块，负责对图像进行识别和分类。可以采用机器学习、深度学习等技术实现。 5.结果展示模块：结果展示模块负责将处理后的图像结果展示给用户，可以采用图像 显示、图像打印等方式。 四、算法选择
基于图像处理技术的自动识别系统设计与应 用 随着科技的不断发展，人们对于自动化系统的需求也日益增加。其中，基于图像处理技术的自动识别系统是当前比较热门的研究 方向。本文将介绍具体的系统设计与应用。 一、图像处理技术的基本原理 图像处理技术是一种对数字图像进行分析、处理和提取信息的 技术方法。其中，主要包括以下技术： 1. 图像增强：通过对图像进行滤波、变换、空间域处理等方法，从而实现图像的清晰化、亮度调整、纹理增强等效果。 2. 特征提取：通过对图像进行边缘检测、角点检测、特征点提 取等方法，从而实现对图像的局部特征提取。 3. 图像分类：通过对图像进行聚类、分类、模式匹配等方法， 从而实现对不同类别图像的分类和识别。 二、自动识别系统的基本构成 基于图像处理技术的自动识别系统主要由以下组成部分构成： 1. 数据采集设备：主要包括数字相机、摄像机、扫描仪、传感 器等，用于采集图像和传输数据。
2. 图像处理软件：主要包括图像增强、特征提取、分类识别等 算法实现。 3. 特征数据库：用于存储已知类别的标准图像库和对应的特征 参数库。 4. 识别控制模块：通过对已知图像和待识别图像进行匹配比对，并输出识别结果。 三、自动识别系统的设计与应用 在具体的自动识别系统中，需要根据实际需求和目标设置相应 的算法和系统参数。以下是基于图像处理技术的自动识别系统设 计和应用实例： 1. 目标识别系统：该系统主要应用于军事和安防领域。通过对 实时视频流的处理，实现对目标物体的追踪和识别。 2. 人脸识别系统：该系统主要应用于安防、门禁等领域。通过 对人脸图像的特征提取和分类识别，实现对不同人员身份的自动 识别。 3. 数字识别系统：该系统主要应用于邮政、金融等领域。通过 对手写数字图像的识别，实现数字信息的自动化处理和识别。 四、自动识别系统的发展趋势
图像处理系统的设计与实现 图像处理系统是指以计算机为主体，通过软硬件技术的结合，对图像的获取、处理、分析和输出等过程进行控制和管理。它主要由图像输入设备、图像处理器、图像输出设备和相关软件组成。本文介绍了图像处理系统的设计与实现。 一、系统架构设计 图像处理系统一般包括图像采集、图像预处理、图像分析、图像识别、图像输出等模块。图像采集模块主要负责采集原始图像，包括传感器、相机等设备；图像预处理模块主要对采集的图像进行滤波、增强、去噪、增加边缘等操作，提高图像质量；图像分析模块主要负责对图像进行识别、分类、测量、跟踪、分割等操作，实现对图像中特定目标的提取；图像识别模块主要负责对图像中的物体进行分类、定位、识别等操作；图像输出模块主要将处理后的图像输出到显示器或打印机等设备。 图像处理系统的设计要根据具体需求进行，灵活选择合适的硬件设备和软件平台。如选用ARM、DSP等处理器，结合FPGA等硬件设备，通过C语言、Verilog HDL等语言进行编程实现。同时，要注意设备和软件的兼容性和可扩展性，便于日后的升级和维护。 图像处理系统的硬件设计包括电路原理设计、PCB设计等内容。由于图像处理系统的复杂性较高，需要进行全面的电路验证和测试，确保各部分电路的稳定性和可靠性。 图像处理系统的电路设计可以分为两个方面。一方面是选择合适的图像采集器，如CCD等传感器；另一方面是优化信号处理电路，如执行滤波器、放大器、AD/DA转换器等电路，提高信号质量。 PCB设计时要考虑到对信号质量的影响，减少信号干扰，保证电路稳定性。同时要注重布线的合理性，缩短信号传输的距离和时间。 图像处理系统的软件设计包括图像采集软件、图像处理软件和图像输出软件。其中，图像采集软件主要使用传感器和相机等设备采集原始图像，并将其传输到计算机中。图像处理软件主要对原始图像进行处理和分析，提取目标信息。图像输出软件主要将处理后的图像输出到显示器或打印机等设备。 图像处理软件开发时需要选择合适的开发平台和编程语言，如MATLAB、Python、C++等语言，结合常用的图像处理库，如OpenCV等，实现各种图像处理算法和应用。 四、系统实现流程 图像处理系统的实现流程主要包括以下几个步骤： 1. 确定需求及系统规划，设计整体架构和功能实现。
基于FPGA的高速图像采集处理系统设计与实 现 近年来，随着科技的不断进步，数字图像采集技术也迎来了一次腾飞。作为一 种高效、稳定的图像采集技术，基于FPGA的高速图像采集处理系统被广泛应用 于视频监控、医学影像、工业检测等领域。 本文将详细介绍基于FPGA的高速图像采集处理系统的设计与实现过程，包括 硬件平台的搭建、图像采集核心模块的设计与实现，以及数据传输与存储等相关内容。 一、硬件平台搭建 硬件平台是基于FPGA进行设计的核心环节，同时也是决定整个系统性能的重 要因素。我们选用了Xilinx公司的Zynq系列SoC（System on Chip）作为硬件平台，该芯片结合了高性能的ARM Cortex-A9处理器和可编程逻辑门阵列（FPGA），能 够提供很高的计算性能。同时，该系列SoC还具备高速串行接口和DMA控制器，能够实现高速数据传输与存储。 在硬件平台搭建过程中，我们需要先将SoC与外部存储芯片、高速采集器等外设连接。为了保证系统的稳定性和可靠性，我们还需要添加适当的电源管理模块、时钟管理模块和温度控制模块。最后，我们将通过Vivado软件对硬件平台进行初 始化和配置，以保证系统的正常运行。 二、图像采集核心模块的设计与实现 图像采集核心模块是基于FPGA进行设计的重要模块，主要用于快速采集输入 信号，并将其转换为数字信号进行后续的图像处理。该模块的性能直接影响到整个系统的速度和稳定性，因此需要在设计时充分考虑系统需求和硬件资源。
我们选用了LVDS差分信号传输技术作为图像采集的接口方式，该技术具有低 噪声、抗干扰性强等优点，可以保证高质量的图像采集。同时，我们还采用了FPGA内部的片上ADC（Analog to Digital Converter）模块，能够实现快速、高精 度的信号采集。 为了保证信号的稳定性和减小信号处理延迟，我们还采用了FPGA内部的 DMA（Direct Memory Access）控制器，实现高速数据传输和转换。在DMA传输 过程中，我们通过添加缓存区和FIFO（First In First Out）缓存器，实现了异步读 写和数据的流水线处理，进一步提高了系统的处理速度和效率。 三、数据传输与存储 图像采集处理系统的另一个重要环节是数据传输与存储。在高速数据处理过程中，数据传输和存储的速度、效率和可靠性都是至关重要的因素。在本系统中，我们采用了PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）接口作为数据传输的主要通道，能够实现高速数据传输和低延迟。 同时，在数据存储方面，我们还选用了高速存储器作为缓存区，通过实现FLASH模式和SRAM模式的存储，实现了不同精度和存储容量的选择。同时，我 们还通过添加数据压缩模块，实现了对图像采集数据的快速压缩和解压，既能够保证存储容量，又能够保证数据的真实性和完整性。 结语 基于FPGA的高速图像采集处理系统是一种高效、稳定的数字图像采集技术， 本文详细介绍了其硬件平台搭建、图像采集核心模块的设计与实现，以及数据传输与存储等相关内容。该系统可以广泛应用于视频监控、医学影像、工业检测等领域，具有很好的发展前景。
图像处理毕业设计 图像处理是计算机科学中的重要研究方向之一，也是目前计算机视觉技术最为基础的理论和技术之一。图像处理技术在多个领域具有广泛的应用，如医学影像处理、安防监控、数字娱乐、远程遥感等。本篇文章将介绍一个基于图像处理的毕业设计课题，该课题思路创新、内容丰富，具有较高的实践和研究价值。 该毕业设计的主要内容是基于深度学习的图像识别与分类。随着深度学习技术的发展，图像识别和分类已经在很多领域得到了广泛应用。本课题将通过研究图像识别和分类的相关理论和算法，设计并实现一个高效、准确的图像分类系统。 首先，需要对深度学习中的卷积神经网络进行深入研究。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是当前 图像处理和计算机视觉领域最为主要的模型之一，具有较强的特征提取和图像分类能力。通过学习CNN的结构和原理，可 以掌握图像处理中的特征提取和图像分类算法。 其次，需要选择并标注合适的图像数据集。数据集的选择决定了图像分类系统的性能和效果，因此需要选择具有代表性和多样性的数据集。同时，对数据集进行标注，即为每个图像打上正确的标签，以便后续的训练和评估。 然后，需要设计和训练一个合适的卷积神经网络模型。通过将图像数据输入到卷积神经网络中，并通过反向传播算法对网络参数进行优化，可以得到一个具有较好分类效果的模型。
最后，需要对训练好的卷积神经网络进行测试和评估。通过将测试集中的图像输入到训练好的模型中，并对预测结果进行比对和评估，可以得到图像分类系统的准确率、召回率等性能指标。 通过图像处理的毕业设计，可以掌握深度学习算法在图像处理中的应用，进一步提高对计算机视觉领域的理解和实践能力。同时，通过独立完成一个复杂的实际项目，也可以培养出较强的问题解决能力和团队协作能力。 综上所述，基于深度学习的图像识别与分类是一个具有挑战性和研究价值的毕业设计课题。通过对卷积神经网络的研究、图像数据集的选择与标注、卷积神经网络模型的设计与训练以及测试与评估，可以完成一个高效、准确的图像分类系统。该课题既具备实际应用价值，也有一定的理论研究价值，对提升个人的图像处理能力和研究水平将有重要意义。
基于CCD的图像采集和处理系统 基于CCD的图像采集和处理系统 摘要： CCD（Charge Coupled Device）是一种常用的图像传感器，在图像采集和处理中起到关键作用。本文详细介绍了基于CCD的图像采集和处理系统的原理和应用。首先，从CCD的原理入手，介绍了其基本结构和工作原理。接着，阐述了图像采集系统的设计要点和主要组成部分，并提出了一种基于CCD的图像采集系统的设计方案。最后，探讨了图像处理系统的关键技术和常用算法，并讨论了基于CCD的图像处理系统在实际应用中的一些问题和挑战。 关键词：CCD；图像采集；图像处理；系统设计；应用 一、引言 图像采集和处理已经成为了现代科技和工程领域中的重要方向之一。随着科技的不断进步和需求的不断增加，对于高质量、高分辨率的图像采集和处理系统的需求也越来越大。基于CCD 的图像采集和处理系统，由于其高灵敏度、低噪声、广泛的应用范围等特点，已经成为了目前最常用的图像采集和处理技术之一。本文将着重介绍基于CCD的图像采集和处理系统的原理、设计和应用。 二、CCD的原理 1.基本结构 CCD是一种半导体器件，其基本结构由感光阵列和移位寄存器 组成。感光阵列由大量的光敏元件组成，在光照作用下产生电荷。移位寄存器则负责将感光阵列中的电荷逐个转移到输出端，形成图像信号。
2.工作原理 当光照射到感光阵列上时，感光元件会产生电荷，其大小与光照强度成正比。随后，移位寄存器按顺序将感光元件产生的电荷传递到输出端。通过逐行读取和转移电荷的方式，可以将整个感光阵列的图像信号转换为模拟或数字信号输出。 三、图像采集系统 1.设计要点 图像采集系统的设计要点包括选择合适的CCD传感器、设计合理的光学结构、确定适当的采集模式、提供适当的电源和接口等。 2.主要组成部分 图像采集系统主要由CCD传感器、适当的光学结构、采集电路、ADC转换器、接口电路等组成。其中，CCD传感器负责将光信 号转换为电荷信号，光学结构负责聚焦和调整光线，采集电路负责控制和采集CCD的输出信号，ADC转换器将模拟信号转换 为数字信号，接口电路将数字信号传输到计算机或其他设备。 3.设计方案 基于CCD的图像采集系统的设计方案包括选择适当的CCD传感器、设计合理的光学结构、选择合适的采集电路和ADC转换器、设计和实现合适的接口电路等。 四、图像处理系统 1.关键技术 图像处理系统的关键技术包括图像去噪、边缘检测、图像增强、图像分割、目标识别与跟踪等。这些技术可以实现对图像的去噪、增强、特征提取和目标检测等功能。 2.常用算法 常用的图像处理算法包括线性滤波算法、非线性滤波算法、边
基于SOPC的图像采集处理系统设计的开题报告 一、研究背景及意义 图像采集处理系统是数字图像处理的核心之一，它在现代科学、工程、医学等领域发挥着至关重要的作用。基于SOPC的图像采集处理系统，是一种基于高性能FPGA实现的嵌入式实时图像处理系统，其性能比普通CPU处理更加优越，因此具有非常广阔的应用前景。本研究旨在设计一 个基于SOPC的图像采集处理系统，以提高数字信号处理的效率和实时性，在工业控制、医疗诊断、智能交通等领域都有着广泛的应用。 二、研究内容及目标 本课题的研究内容主要包括以下三个方面： 1.基础知识和工具的学习：对SOPC的原理、操作方法以及常见图像处理算法、数字信号处理等基础知识进行深入学习。 2.硬件系统设计：搭建基于SOPC的硬件系统，设计并实现模数转换器、图像缓存、图像处理模块等硬件模块。 3.软件部分的实现：基于NIOS II嵌入式微处理器，使用C语言进行编程实现，以完成图像处理算法的设计和实时数据采集处理。 基于以上三个方面的研究，本课题的主要目标是设计并实现一个基 于SOPC的图像采集处理系统，包括硬件系统和软件实现，该系统应具有高速、高效的数字信号处理和实时性能，具备广泛的应用前景和市场竞 争力。 三、研究方法 1.理论学习：学习数字信号处理基础理论、SOPC系统设计原理、嵌入式软硬件设计等相关知识，对该领域内的最新研究成果、技术发展趋 势等进行系统的调查和分析。
2.硬件设计：搭建基于ALTERA FPGA开发板的硬件系统，采用Quartus II软件进行设计、调试和综合。 3.软件实现：结合硬件模块，使用NIOS II处理器进行软件开发，并设计相应的算法实现图像采集、处理和显示等功能。 四、研究计划 时间 | 任务安排 ------- | ------- 第1-2个月 | 了解SOPC系统设计的理论知识，熟悉图像处理算法，并对整体方案有一个初步的认识 第3-4个月 | 学习Quartus II软件的使用，进行基于SOPC的硬件设计并搭建系统 第5-8个月 | 进行软件开发，熟练掌握NIOS II处理器的使用，完成图像采集、处理、显示等的软件实现 第9个月 | 调试整个系统，进行综合测试和性能评估，并进行改进和优化 第10-12个月| 编写论文，进行实验数据分析和结果总结，撰写论文，准备答辩 五、预期成果 本课题的预期成果包括： 1.一个基于SOPC的图像采集处理系统，能够实现实时数据采集、处理、显示等功能，具备高效率、高速度、高准确性的优点。 2.一篇完整的论文，详细介绍了系统的设计和实现过程，分析和总结了系统的性能、优缺点、未来发展方向等。 3.对数字信号处理相关技术的深入了解，对SOPC嵌入式系统的理解和实践能力的提高，对未来科学技术发展的推动。
图像处理系统的设计与实现 摘要：本文主要介绍了图像处理系统的设计与实现。首先介绍了图像处理系统的基本原理和流程，然后详细讨论了图像处理系统的总体设计，包括系统的模块划分、每个模块的功能和设计思路。接着介绍了图像处理系统的实现方法，包括图像的获取、处理算法的选择和实现、结果显示等。最后通过实验验证了系统的功能和效果，并提出了一些改进方向。 一、引言 图像处理技术是一种将数字图像进行处理和分析的技术，广泛应用于计算机视觉、医学影像分析等领域。图像处理系统是实现图像处理技术的一个重要工具，能够对图像进行各种各样的处理和分析。本文主要介绍了图像处理系统的设计与实现。 二、图像处理系统的基本原理和流程 图像处理系统的基本原理是将图像信号转换为数字信号，然后通过各种算法对图像进行处理和分析。图像处理系统的流程包括图像的获取、图像的预处理、图像的特征提取、图像的处理和结果显示等。 1. 图像的获取：图像的获取是指通过摄像头、扫描仪等设备将物体的图像转换为数字信号。 2. 图像的预处理：图像的预处理是指对原始图像进行滤波、边缘检测、灰度变换等操作，以提取出图像的有用信息并去除噪声。 4. 图像的处理：图像的处理是指对提取出的图像特征进行处理，如图像的增强、图像的分割、图像的配准等操作。 5. 结果显示：结果显示是指将处理后的图像结果显示出来，以供用户进行观察和判断。 图像处理系统的总体设计主要包括系统的模块划分、每个模块的功能和设计思路。 1. 系统的模块划分：图像处理系统可以划分为图像获取模块、图像预处理模块、图像特征提取模块、图像处理模块和结果显示模块。 2. 每个模块的功能和设计思路：图像获取模块的功能是将物体的图像转换为数字信号，设计思路是选择合适的图像采集设备，并编写相应的驱动程序。图像预处理模块的功能是对原始图像进行滤波、边缘检测、灰度变换等操作，设计思路是选择合适的预处理算法，并根据具体的需求对算法进行调整和优化。图像特征提取模块的功能是对预处理后的图像进行边缘提取、角点检测等操作，设计思路是选择合适的特征提取算法，并根据具体
本科毕业设计(论文电气自动化基于机器视觉的指针表图像采集技术)
本科毕业设计（论文） 基于机器视觉的指针表图像采集技术 基 于 机 器 视 觉 的 指 针 表 图 像 采 集 技
摘要 人类社会发展到今时今日，不断涌现出大量新技术，而机器视觉的应用，无疑也是当中重要的一项。如今，机器视觉已经不断被应用到各种工业现场自动化领域，发挥着极其重要的作用。而传统的指针表具有很多优点，目前还在电力系统、铁路系统、厂矿企业、计量部门等大量使用。但是在工业上，指针表还存在很多问题，导致不能广泛应用，而且对于指针表的研究资料还比较少。本文主要讨论的是基于机器视觉指针仪表的图像采集技术的应用及其图像预处理的关键技术。 本文首先介绍了课题的研究背景和意义，包括机器视觉的概念、历史、存在问题和前景，然后从指针表的特点入手，研究一个应用于指针表的图像采集系统，包括图像的采集，图像的预处理。并且设计出仿真采集指针表图像的实验系统，从实验中分析处理的效果，而找出最佳的图像预处理效果。 在图像采集方面，本课题分析研究了摄像机的景深，还有摄像时的光源对采集的图像的影响。在图像预处理方面，采用图像增强、滤波去噪、二值化等预处理的方法处理图像并取得预期的效果。 图像的采集和预处理，是本课题的主要研究工作。建立实验仿真系统，对实验结果进行对比，从而得出结论。 关键词：机器视觉，指针表,摄像机,图像增强,中值滤波,二值化
Abstract Development of human society today, a large number of new emerging technology, and machine vision applications, which is undoubtedly important. Today, machine vision has been applied to various fields of industrial automation field, plays an extremely important role. The traditional indicator table has many advantages, So it still use in the power system, railway systems, factories and mines, large-scale use of measurement sector. However, in industry, pointer table still exist many problems, resulting in not widely used, and the pointer table for research data is still relatively small。This article is focused on machine vision in the pointer table and the application of its key technologies. In this paper, we first introduced to study the background and significance of issues, including the concept of machine vision, history, problems and prospects, and then make a pointer table used in image acquisition systems by Characteristics of the table pointer , including image acquisition , image pre-processing. Simulation and design a collection for the pointer table of the experimental system images from the experimental analysis of the effects of image pre-processing to find the best results. In image acquisition, the analysis of this issue of the depth of field camera, as well as when the camera light on the impact of image acquisition. Image Pre-processing, the use of image enhancement, noise filtering, binarization, such as pre-processing approach to image and obtain the desired results. Image acquisition and pre-processing, is the subject of a major research work. Experimental simulation system, the experimental results were compared in order to reach a conclusion. Key words：Machine Vision ,Camera，Indicator Type Measuring Appliance， Image Enhancement，Median filter，Binarization
摘要 本设计是针对公路监控的需要，设计的基于单片机的车牌识别处理系统，可实现车牌的判断识别以及报警。本设计分为四大部分，图像的采集，图像处理，stm32程序的快速开发，单片机的外围电路设计。其中，用串口摄像头进行车牌图像的采集，利用MATLAB这个软件工具，将采集到的车牌图像数据通过MATLAB环境中建立的串口对象传到MATLAB中，接着进行图像的译码,译码完成后，就可对该车牌图像进行图像处理，提取图形的车牌区域，对该区域进行处理，最终识别出车牌图像中的车牌信息。最后再是利用rapidstm32模块的可视化交互式程序设计环境，在Smiulink下建模转化为基于stm32的C程序及工程，实现stm32程序的快速开发，最后在对程序做一些调整，设计该系统的外围电路，进行电路设计。 【关键字】车牌识别、图像处理、MATLAB、电路设计
Abstract This design is the need for road monitoring, license plate recognition processing system based on single chip design, which can realize the judgment of license plate recognition and alarm. This design is divided into four parts, image acquisition, image processing, rapid development of the STM32 program, the external microcontroller circuit design. Among them, using serial camera were license plate image acquisition, and establish serial object in MATLAB, to receive image data. Then, Followed by image decoding. After the completion of the decoding can be on the license plate image for image processing, and license plate region extraction in graphics, then in the region carried out, finally identify the license plate vehicle license plate image.Finally using visual interactive programming environment of the rapidstm32 module in smiulink modeling into C program and project based on STM32 stm3 2 the rapid development of procedures, and make some adjustments to the program, the design of the external circuit of the system, circuit design. 【Key words】license plate recognition, image processing，MTLAB，circuit design
基于嵌入式ARM的图像采集处理系统设计 摘要 随着现代制造工业中微细加工技术的不断发展，对微细零件表面形貌测量的要求越来越高，具有较高横向及纵向分辨率的激光并行共焦显微系统可以突破光学衍射的极限要求,对物体表面进行无损检测及三维形貌重构。为了进一步实现光学系统的便携化、智能化需求，具有体积小、成本低、专用性强等一系列独特优点的嵌入式系统，无疑有着极好的应用前景。 本文主要研制了一种基于ARM的便携式图像采集处理系统。论文主要以硬件设计和软件设计两大部分完成对系统的论述：硬件设计中，通过分析实际图像采集需求后总结设计的主要性能指标，确定了采集系统的主要控制平台和图像传感芯片，给出了总体的硬件设计方案，并在此基础上完成了SCCB控制模块、图像数据捕获模块、串口调试模块等硬件接口模块的设计；软件设计中，完成了CMOS 的驱动程序、图像数据采集的驱动程序、Bayer图像数据转换算法等软件设计工作，最后论述了静态图像采集系统相关调试、实验工作，结果表明此嵌入式图像采集系统基本达到预期目标，证明了设计的合理性和正确性。 本系统一定程度上提高了低功耗微控制器图像采集的效率，将图像采集系统对硬件的依赖转化为设计人员的软件设计工作，相对于传统PC机+CCD的方案，不仅在体积、成本上具有明显优势，更体现出良好的柔性，便于今后的维护、优化。 关键词：ARM，LPC2478,图像采集，便携式
第一章绪论 (3) 1.1 课题的研究背景 (3) 1.1.1 并行共焦显微系统概述 ............................................... 错误！未定义书签。 1.1.2 嵌入式系统概述 (4) 1.1.3 嵌入式图像采集系统概述 (5) 1.2 课题研究的目的和意义 .......................................................... 错误！未定义书签。 1.3 课题研究的主要内容及组织结构 (7) 第二章系统硬件电路设计 (8) 2.1 系统核心器件概述 (8) 2.1.1 基于ARM7TDMI的LPC2478开发板 (8) 2.1.2 OV7620图像传感器 (11) 2.2 图像采集系统硬件总体架构.................................................. 错误！未定义书签。 2.3 图像采集系统硬件模块设计 (16) 2.3.1 SCCB控制模块 (16) 2.3.2 图像数据采集模块 (17) 2.3.3 存储、显示模块 (20) 2.3.4 串口通讯模块 (22) 2.5 本章小结 (23) 第三章系统软件程序设计 (24) 3.1 系统总体软件设计 (24) 3.2 系统初始化模块的软件设计 (24) 3.2.1 LPC2400的bootloader软件设计 (25) 3.2.2 CMOS驱动程序设计 (26) 3.3 图像采集模块的软件设计 (30) 3.3.1 CMOS与ARM的工作匹配 (30) 3.3.2 同步信号捕获的软件设计 (30) 3.4 存储处理显示模块的软件设计 (32) 3.4.1 片外SDRAM存储驱动设计 (32) 3.4.2 Bayer图像数据的差值算法 (34) 3.1 本章小结 (38) 第四章系统实验结果与分析 (40) 4.1 图像采集系统的组成 (40) 4.2 图像采集系统的测试实验与分析 (40) 4.2.1 ARM的数据存储读写实验 (40) 4.2.2 图像数据采集有效像素点及错帧率实验 (43) 4.3 本章小结 (44) 第五章总结和展望 (45) 参考文献 (47)
毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月
摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection