Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2017, 7(3), 248-254 Published Online March 2017 in Hans. https://www.doczj.com/doc/a211917641.html,/journal/csa https://https://www.doczj.com/doc/a211917641.html,/10.12677/csa.2017.73031
文章引用: 薛鹏飞, 夏添, 李政志. 动态加载图像算法的视频播放器的实现[J]. 计算机科学与应用, 2017, 7(3): 248-254.
The Implementation of Video Player with Image Algorithm
Pengfei Xue, Tian Xia, Zhengzhi Li
College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu Sichuan
Received: Mar. 11th , 2017; accepted: Mar. 26th , 2017; published: Mar. 29th , 2017
Abstract With the development of computer science and Internet, video player has become an indispensa-ble application of each computer terminal. Most player usually play video with storage in the form of digital signal. With the large variety, powerful function, players can be able to support the
mainstream multimedia formats and have many powerful ways of decoding. But, most of them are not open source, and don’t support the deep user-defined operation, and even have defects in Au-dio & Video synchronization and skip on progress. This paper designed a Qt-based player, which not only meets the demand of normal play but also can load user-defined image algorithm. It has jumping single frame and loading image algorithm and other video playback functions, and it also has saving frame sequence, processing video and other video processing functions. Keywords
Video Play, Loading Image Algorithm, Saving Frame Sequence, Video Algorithm
动态加载图像算法的视频播放器的实现
薛鹏飞，夏 添，李政志
四川大学计算机学院，四川 成都
收稿日期：2017年3月11日；录用日期：2017年3月26日；发布日期：2017年3月29日
摘 要
在计算机与互联网高速发展的今天，视频播放器已经成为每台计算机终端必不可少的应用。现在的视频播放器通常指能播放以数字信号形式存储的视频的软件，种类繁多，功能强大，能够支持主流的多媒体
薛鹏飞 等
格式，具有多种强大的解码方式，播放效果清晰流畅。但是大多数视频播放器并不开源，不支持深层的用户自定义操作，功能仅仅局限于播放，并且播放效果单一，对于视频处理并未有涉及，部分播放器在音视频同步问题和进度条跳转问题上还存在缺陷。本文基于Qt 平台设计出一款既能满足普通播放需求，又可以加载用户自定义图像算法以实现不同的播放效果的播放器控件，具有单帧跳转、加载图像算法播放等视频播放功能，同时具有保存帧序、视频算法处理等视频处理功能。
关键词
视频播放，加载图像算法，保存帧序，视频算法
Copyright ? 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).
https://www.doczj.com/doc/a211917641.html,/licenses/by/4.0/
1. 研究背景
在计算机与互联网高速发展的今天，视频播放器已经成为每台计算机终端必不可少的应用。现在的视频播放器通常指能播放以数字信号形式存储的视频的软件。在不同的领域，视频播放器发挥的作用不尽相同，起到的作用也或大或小。现有的大多数视频播放器，都携带相应的第三方解码器来还原经过压缩后的媒体文件，并且还要内置一套转换频率以及缓冲的算法。当然，大多数的视频播放器都支持音频播放。这些播放器都将重点集中在提高播放效果和播放效率，而无法体现多媒体丰富的可扩展性。
机器视觉作为近几年新兴并迅速发展的测量方式，已经开始逐渐取代传统人眼测量方式。在很多行业中也已经有了比较成熟的机器视觉的应用，如基于仪表板总成智能集成检测系统、金属板表面自动控伤系统、汽车车身检测系统、纸币印刷质量检测系统、智能交通管理系统、金相分析、医疗图像分析、瓶装啤酒生产流水线检测系统、大型工件平行垂直度测量仪螺纹钢外形轮廓尺寸检测系统、轴承实时监控系统、金属表面的裂纹测量等。
在这些现有的机器视觉监测系统中，现有的系统实现方式大多是通过对静态的图像进行捕捉并进行处理，这样不仅效率不高，在某些需要大量的上下文相关的图像序列中，非常难以实现图像的检测。如：气象业中对云层的运动监测系统则是需要对动态的图像数据进行分析处理。因此，视频处理算法已经逐渐走上这些行业的舞台，视频播放器中增加视频处理功能也显得十分的重要。
2. 音视频同步
由于多媒体音视频文件中数据源是以包的形式进行组织。大部分文件分为三个轨道：视频轨道、音频轨道和字幕轨道，这里重点讨论前两种轨道。对于不同的文件格式，甚至对于同一种文件格式的不同编码标准，音视频包的排列方式不尽相同。用v 代表视频包，a 代表音频包，部分媒体格式文件的音视频包排列方式如图1所示。
程序在对解码后的音视频数据进行播放的时候，若是采用根据时钟的方式来限制解码速度，并将解码后的音视频包立即播放的方式，视频是可以正常播放，而音频数据由于不连续，在播放音频的时候会出现卡顿的现象。因此，仅仅使用对音视频包进行编号并计算播放时间后进行同步播放的方式并不可行，这就需要使用线程间通信的方式或者时间戳的方式来进行音视频同步。常见的音视频同步技术有基于缓冲区数据控制的同步[1]，基于播放时间的同步，多路复用同步技术，时间戳同步技术，同步信道技术， Open Access
薛鹏飞等
Figure 1. Arrangement of audio & video package
图1. 音视频包排列方式
同步标记技术，基于反馈的同步技术，时间戳同步信道技术，基于RTP的同步技术，音频跟随视频的同步技术等等[2]。在此，这些技术的具体实现方式和优缺点不再熬述。
使用时间戳同步音视频的方式主要有三种：音频同步于视频，视频同步于音频，音频视频同步于系统时钟[3]。这三种方式各有优劣，下面分别介绍这三种方式的优缺点。
音频同步于视频同步方式不会出现由于视频同步问题而导致的丢帧或视频帧无限制播放的情况，但是由于这种方式需要视频给定标准始终，而视频的时钟是根据视频文件头的fps (帧率)来确定的，对于某些不按照视频编码标准进行编码的视频流，会出现fps值不准确的情况，甚至出现fps值不存在的情况。
并且，若音频不断的进行与视频进行同步操作，导致音频播放忽快忽慢，甚至出现卡顿现象，对播放效果造成很大的影响[4]。因此，这种方式并不能作为普遍的音视频同步方案。
音频视频同步于系统时钟的同步方式是音视频数据本身并不互相干涉，音频与视频的各自的时间戳只需要与系统地始终进行对比决定是否立即播放即可。这种方式对于大多数的音视频文件可行，但若出现极端情况，由于时间戳是线性增长的，一段数据流中，若大量的只出现音频流或大量的只出现视频流，会出现视频卡顿或者音频卡顿的情况。而且，假若音频时间戳与视频时间戳的时间基并不标准，会出现视频音频无法同步的现象。因此，大多数媒体播放器并不采取这种同步方式。
视频同步于音频方式是音频数据直接交给声卡播放，视频数据则根据其时间戳与正在播放的音频的时间戳进行对比，根据对比结果决定视频帧是否立即播放。由于这种方式不会出现音频卡顿的现象，而且无需调用系统时间而浪费资源，因此是比较好的音视频同步方案。
3. 非关键帧跳转
对于大多数的多媒体文件，为了减小视频文件占用空间的大小，在它们的视频流中，并不是每一个视频包中包含的帧数据都是一整幅的图像，而是只有一部分视频包中包含的是一整幅图像，另一部分视频包中只是相对于前一帧或者相对于附近几帧图像的变化信息，根据变化信息才计算出当前帧的完整图像。这些包含完整图像数据的帧称为关键帧，不包含图像完整信息而只包含图像变化信息的帧称为非关键帧。对于某些背景变化非常小的视频，整个视频文件中只包含一个关键帧，后面的帧都是根据前一帧计算得来的[5]。
在视频正常播放的时候，并不用关心这个问题。因为在解码的时候，只需向其提供一个全局变量，这个全局变量保存的就是当前帧的完整图像信息，而在解码下一帧视频的时候会自动根据上一次帧的信息来计算出当前帧的完整图像。
在具有视频进度跳转功能的视频播放器中，用户会随机的跳转到整个视频文件的某一帧图像，而当这一帧图像为非关键帧时，继续利用上一次的解码结果进行计算当前帧的完整图像时，便会出现图像“花屏”现象，甚至出现图像数据错误的情况。
因此，在设计视频播放器跳转功能的时候，需要考虑如何计算非关键帧完整图像的问题。
现在大多数的本地视频播放器和网络播放器基本上都拥有进度条转功能，经过使用后发现，它们在
薛鹏飞等
处理非关键帧跳转的问题上解决方式不尽相同。主要分为以下三种：
(1) 无论跳转至关键帧还是跳转到非关键帧，都继续使用上一帧的图像信息作为背景信息继续进行解码。这种方式的缺点很明显，就是在跳转到非关键帧时，由于跳转之前的图像信息与跳转之后非关键帧所对应的关键帧的图像信息很有可能不相同，因此会出现短暂的“花屏”问题，直至播放到下一个关键帧为止视频播放才能恢复正常。
这种解决方案由于会出现“花屏”问题，在现有的视频播放器中比较少见。
(2) 跳转到分关键帧时，读取该视频包的信息，判断是否为关键帧。若为关键帧，则只需将进度时间与读取到的视频包的时间戳信息进行同步就可以继续正常播放；若为非关键帧，则向前遍历或向后遍历视频流中的视频包，若遍历到包含有完整信息的关键帧的视频包时停止遍历，并从遍历后的位置继续播放。
这种解决方案不能完美解决视频进度条转为非关键帧问题，会给用户带来不良体验。这就是为什么在使用某些视频播放器的时候进度始终跳转不到想要跳转的地方的原因。
(3) 当跳转到非关键帧时，首先记录当前跳转的位置，然后在视频流中向前遍历。当遍历到一个关键帧时，将此关键帧保存，并让解码器对该帧与该帧之后的帧进行逐一解码，直至解码到刚开始记录跳转的地方。然后把视频时间戳信息与时钟进行同步并继续播放视频。
这种解决方案完美结局了非关键帧跳转的问题，用户跳转到整个视频的任意位置都可以正常加载该位置的图像并进行正常的播放。当然，这个过程在某些视频文件中关键帧较少的情况下，从关键帧计算到非关键帧的位置的时间比较长，会出现短暂的跳转后的卡顿现象，而随着处理器性能的不断提升，这种现象也逐渐被忽略。
4. 播放器设计
本文设计的视频播放器的功能共两部分：视频播放功能和视频处理功能。视频文件由于其一般占用空间较大，在处理的过程中不会将整个视频文件的数据加载至内存中，而且处理后的视频文件也不会将整个视频文件的数据放置至内存中。因此，若要对视频源文件进行处理，并尽量减少线程间的交互，需要有视频算法的插件自行解码视频文件并处理，然后将处理后的结果自行保存在硬盘中，只将保存后的文件路径作为算法处理的结果返回至主程序中。其功能结构图如图2。
对于播放器的视频播放页面，应包含功能区、绘图区、进度控制区。功能区的作用就是向用户提供一系列的功能按钮，方便使用视频播放的功能(包括铺满窗口显示功能、原始比例显示功能、原始大小显示功能、正常播放功能、超级播放功能、按秒跳转进度功能、保存帧序列功能、按帧跳转进度功能等)。绘图区的作用就是用来显示解码后的图片，也就是播放视频。进度控制区主要包括播放暂停按钮，进度条拉动框，以及播放时间显示。
在播放器将音视频数据文件解码后，音频数据交给声卡进行播放，而图像数据则交给Qt的控件进行绘制显示。而在显示之前，加入了图像处理模块，在这里，用户可以选择加载自定义的图像处理算法，将图片进行实时处理，由于使用了之前提到的音视频同步机制，不会因为图像处理导致的显示速率降低而导致音视频不同步，从而视频播放模块便可以随时动态的加载图像算法并将算法处理的结果以视频播放的形式展示。
5. 解码流程设计
Ffmpeg是一套可将音视频数据转换为流数据的开源编解码器[6]，包含了先进的解码库libavcodec，具有音视频采集、格式转换视频截图甚至是添加水印等功能[7] [8] [9] [10]。本文使用ffmpeg作为解码库，
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Figure 2. Functional structure
图2. 功能结构
Figure 3. Decoding flow chart by ffmpeg
图3. ffmeng解码流程图
在Qt平台下完成整个解码过程[11]，从注册解码库到打开文件再到视频解码，最后再关闭文件，详细的ffmpeg的解码流程如下：
1.注册ffmpeg库中所有支持的文件格式和解码器。
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Figure 4. Player Running diagram
图4. 播放器运行图
Figure 5. Player Running with loading Image Rotation algorithm
图5. 加载图像旋转算法的播放器运行图
2.打开视频文件。
3.从视频文件中读取视频流与音频流。
薛鹏飞等
4.判断音频流和视频流各自的ID。
5.根据文件格式查找相应的解码器。
6.打开解码器。
7.为临时帧分配内存，用于保存处理中间过程。
8.循环读取视频数据中的信息。
9.对读取的数据进行解码。
10.关闭解码器。
11.关闭视频文件。
相应的流程图如图3所示。
6. 播放效果展示
使用本文设计的播放器控件嵌入到某平台的运行效果如图4所示。
除此之外，播放器还支持对图像算法的动态加载，即播放过程中同时对每一帧对象进行相应的处理，图5为动态加载了图像旋转算法的播放效果。
这里使用图像旋转算法仅作为测试使用，播放器使用者可以加载自定义的各类图像算法并实时进行播放。
7. 结束语
本文详细阐述了视频播放器的设计实现思路，并拓展为可动态加载图像算法的视频播放器。视频播放效果清晰流畅，视频播放功能方便于查看对比图像算法的处理效果，视频处理框架方便于算法编写人员进行图像算法的编写。具有良好的可扩展性，稳定性和可操作性。
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仪表显示的图像识别算法研究 摘要：随着社会的逐渐发展，人类的生活越来越趋于智能化。本文根据当今社会对于图像识别研究的发展现状，针对目前人们生活中人工读表的弊端，提出了通过采集仪表显示的图像并进行图像识别算法处理来达到智能自动读表的方法。 为了能快速获得采集数据，减少人们生活中繁复的人工作业。本文通过多样的图像处理来代替人眼识别图像。只需要得到采集到的图像，就可以利用计算机来进行计算和识别，得出最后的数字。本文采用了一系列的图像处理方法，包括图像的去噪，二值化分割，边缘检测和基于数学形态学的膨胀腐蚀操作等。同时通过多种尝试和比较各种方法的优缺点得到了一套简易而又完善，快速的图像识别算法。 在进行多次测试试验后，本文采用数码相机来进行图像的采集，同时经过图像预处理、图像分割、图像识别等一系列流程得出了较为完善的图像采集和识别系统，为未来信息传递智能化提供了基础，对于促进工业发展或是改善生活水平都有重要的意义。 关键词：图像预处理、二值化、边缘检测、形态学、去噪、图像分割、图像匹配 The research of image recognition displayed by the instrument Abstract: With the continuous development of society, people's lives become more and more intelligent. Based on the current development in today's society for the study of image recognition, according to the present disadvantages of manual meter reading in peop le’s lives, this page proposed the way by collecting the instruments display image and then deals it with image recognizing algorithms to achieve intelligent automatic meter. In order to quickly gather data, reducing manual work in people’s lives complicated. The page uses a series of image processing to replace human eye image recognition. Just need the collected images, we can use a computer to calculate and identify, then we will arrive at a final figure. We used a variety of image processing methods, including image denoising, thresholding segmentation, expansion of edge-detection based on mathematical morphology and corrosion and so on. And
LabVIEW应用于实时图像采集及处理系统 2008-7-29 9:35:00于子江娄洪伟于晓闫丰隋永新杨怀江供稿 摘要：本文在LabVIEW和NI-IMAQ Vision软件平台下，利用通用图像采集卡开发一种图像实时采集处理虚拟仪器系统。通过调用动态链接库驱动通用图像采集卡完成图像采集，采集图像的帧速率达到25帧每秒。利用NI-IMAQ Vision视频处理模块，进行图像处理，以完成光电探测器的标定。该系统具有灵活性强、可靠性高、性价比高等优点。 主题词：虚拟仪器;图像处理;LabVIEW;动态链接库 1.引言 美国国家仪器（NI）公司的虚拟仪器开发平台LabVIEW，使用图形化编程语言编程，界面友好，简单易学，配套的图像处理软件包能提供丰富的图像处理与分析算法函数，极大地方便了用户，使构建图像处理与分析系统容易、灵活、程序移植性好，大大缩短了系统开发周期。在推出应用软件的基础上，NI公司又推出了图像采集卡，对于NI公司的图像采集卡，可以直接使用采集卡自带的驱动以及LabVIEW中的DAQ库直接对端口进行操作。 但由于NI公司的图像采集卡成本很高，大多用户难以接受，因此硬件平台往往采用通用图像采集卡，软件方面的图像处理程序仍采用LabVIEW以及视频处理模块编写。本文正是基于这样的目的，提出了一种在LabVIEW环境下驱动通用图像采集卡的方案，在TDS642EVM高速DSP视频处理板卡的平台下，完成实时图像采集及处理。 在图象处理的工作中主要完成对CCD光电探测器的辐射标定。由于探测器在自然环境下获取图像时，会受到来自大气干扰，自身暗电流，热噪声等影响，使CCD像元所输出信号的数值量化值与实际探测目标辐射亮度之间存在差异，所以要得到目标的精确图像就必须对探测器进行辐射标定。 2.图像采集卡简介 闻亭公司TDS642EVM（简称642）多路实时视频处理板卡是基于DSP TMS320DM642芯片设计的评估开发板。计算能力可达到4Gips，板上的视频接口和视频编解码芯片Philips SAA7115H相连,实现实时多路视频图像采集功能,支持多种PAL,NTSC和SECAM视频标准。本系统通过642的PCI接口与主机进行数据交换。PCI支持“即插即用（PnP）”自动配置功能，使图像采集板的配置变得更加方便，其一切资源需求的设置工作在系统初启时交由BIOS处理，无需用户进行繁琐的开关与跳线操作。PCI接口的海量数据吞吐,为其完成实时图像采集和处理提供保证。 3.系统组成及工作原理
视频交通流信息采集系统解决方案 1概述 视频交通流信息采集系统主要包括视频图像采集设备、视频传输网络、交通流视频检测器等。视频检测器采用虚拟线圈技术，利用边缘信息作为车辆的检测特征，实时自动提取和更新背景边缘，受环境光线变化和阴影的影响较小；同时采用动态窗的方式来进行车辆计数，解决了采用以往固定窗方式进行车辆计数时由于车辆变道而导致的错误、重复计数问题。视频检测器能对视频图像采集设备或交通电视监视系统的视频信号自动进行检测，主要采集道路的微观交通信息如流量、速度、占有率、车辆间距、排队长度等，适用于近景监控模式。 2系统功能及特点介绍 2.1数据接口设计 视频交通流信息采集系统可以通过调用本项目提供的交通流数据统一接入接口，或由本项目提供数据格式标准化及上传程序，将采集到的交通流数据共享给本项目相关系统，以实现视频交通流数据的采集功能。 图1 数据接口设计 2.2系统功能 交通流信息视频检测系统的主要功能如下： （1）车辆检测 系统能够对输入的视频流图像进行车型、车牌等特征检测。
（2）交通流数据采集功能 系统可以采集交通流数据包括交通流量、平均车速、车道占有率、车型、平均车头间距、车辆排队长度、车辆密度、交通流状态等，交通流数据采集时间间隔在1～60分钟任意可调。 图 2 视频交通流检测模块 （3）视频图像跟踪功能 系统能对单路监控前端设备在不同预置位采集的视频图像进行不同区域不同事件的自动检测。一旦检测到特定的交通事件，事件检测器应具有该交通事件的视频图像目标自动跟踪、记录、分析功能。 当输入的视频图像不为设定的预置位的视频图像，系统应能自动不进行事件检测。一旦监控前端设备恢复至设定的预置位，系统应能自动进行事件检测。 （4）事件图像抓拍、录像功能 系统可以根据用户的设置，完成相应的录像和图片抓拍功能。 事件录像可以按摄像机、按事件类型、按时间归档存储在系统的预录像子系统中，由系统服务器进行统一的管理调用。 系统循环进行录像，当发生交通异常事件时，系统能够提供事发之前和之后的3分钟间的录像（可设置）。 系统可通过多种组合查询条件对视频交通流检测所采集的数据进行统计，包括时间-流量统计、时间-平均车速统计、时间-占有率统计、速度-流量统计等；统计结果可导出为
Q260046902 专业做论文 西南科技大学 毕业设计（论文）题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现
车辆牌照图像识别算法研究与实现 摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++
Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm Abstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented. Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++
光电学院电子信息工程专业“嵌入式信息系统课程设计”任务书
第一章基础知识 一、编程原理 如何对各种音视频设备进行操作是在Linux上进行音频编程的关键，通过内核提供的一组系统调用，应用程序能够访问驱动程序提供的各种音视频设备接口，这是在Linux 下进行音视频编程最简单也是最直接的方法。在Linux下，设备驱动程序可以看成Linux 内核与外部设备之间的接口。设备驱动程序向应用程序屏蔽了硬件实现了的细节，使得应用程序可以像操作普通文件一样来操作外部设备，可以使用和操作文件中相同的、标准的系统调用接口函数来完成对硬件设备的打开、关闭、读写和I/O控制操作，而驱动程序的主要任务也就是要实现这些系统调用函数。本系统平台使用的嵌入式Linux系统在内核主要功能上与Linux操作系统没本质区别，所以驱动程序要实现的任务也一样，只要编译时使用的编译器、部分头文件和库文件等要涉及到具体处理器体系结构，这些都可以在Makefile文件中具体指定。 Video4Linux(简V4L)是Linux中关于视频设备的内核驱动，它为针对视频设备的应用程序编程提供一系列接口函数，这些视频设备包括现今市场上流行的TV卡、视频捕捉卡和USB摄像头等。对于电视卡、摄像头，其驱动程序中需要提供基本的I/O操作接口函数open、read、write、close的实现。对中断的处理实现，内存映射功能以及对I/O通道的控制接口函数ioctl的实现等，并把它们定义在struct file_operations中。这样当应用程序对设备文件进行诸如open、close、read、write等系统调用操作时，Linux内核将通过file_operations结构访问驱动程序提供的函数。例如，当应用程序对设备文件执行读操作时，内核将调用file_operations结构中的read函数。在系统平台上对摄像头驱动编译进内核后，摄像头就可正常工作了，接着就可以进行了本课题的主要内下一步对视频流的采集编程。 摄像头被驱动后，只需要再编写一个对视频流采集的应用程序就可以了。根据嵌入式系统开发特征，先在宿主机上编写应用程序，再使用交叉编译器进行编译链接，生成在目标平台的可执行文件。宿主机与目标板通信采用打印终端的方式进行交叉调试，成功后移植到目标平台。本设计编写采集程序是在安装Linux操作系统的宿主机PC机上进行的。 Linux 的帧缓冲设备Framebuffer 是在Linux 内核架构版本2.2 以后推出的标准显示设备驱动接口。采用mmap 系统调用，可以将framebuffer 的显示缓存映射为可连续访问的一段内存储针,进行绘图工作。而且多个进程可以映射到同一个显示缓冲区。由于映射操作都是由内核来完成，所以我们基本上不用对Framebuffer 做改动。 Framebuffer 驱动程序的实现分为两个方面：一方面是对LCD 及其相关部分的初始化，包括画在缓冲区的创建和对DMA 通道的设置，我们做的工作主要体现在这方面；另外一方面是对画面缓冲区的读写及控制，具体到代码为read、write、ioctl 等系统调用接口。至于将画面缓冲区的内容输出到LCD 显示屏上，则由硬件自动完成。对于软
PCB图像采集系统研究背景意义及国内外现状 1 研究背景 2 AOI系统的研究和国内现状 3 研究意义 1 研究背景 印刷电路板(Printed Circuit Board，PCB)又称为印刷线路板或印制电路板。印刷电路板是各种电子产品的主要部件，有“电子产品之母”之称，它是任何电子设备及产品均需配备的，其性能的好坏在很大程度上影响到电子产品的质量。几乎每一种电子设备都离不开PCB，小到电子手表、计算器，大到航空航天、军用武器系统等，都包含各式各样，大小各异的PCB板。近年来，随着生产工艺的不断提高，PCB正在向超薄型、小元件、高密度、细间距方向快速发展。这种趋势必然给质量检测工作带来了很多挑战和困难。因此PCB故障的检测已经成为PCB制造过程中的一个核心问题，是电子产品制造厂商非常关注的问题。在生产线上，厂家为保证PCB板的质量，就得要求100％的合格率，对所有的部件、子过程和成品都是如此。在过去靠人工对其进行检测的过程中，存在以下几个不可避免的缺点： (1)容易漏检。由于是人眼检测，眼睛容易疲劳，会造成故障不能被发现的问题。并且人工检测主观性大，判断标准不统一，使检测质量变得不稳定。 (2)检测速度慢，检测时间长。比如对于图形复杂的印刷电路板，人工很难实现快速高效的检测，因此人工检测不能满足高速的生产效率。 (3)随着技术的发展，设备的成本降低，人工费用增加，仍然由人工进行产品质量控制，将难于实现优质高效，而且还会增加生产成本。 (4)在信息技术如此发达的今天人工检测有不可克服的劣势，例如：对检测结果实时地保存和远距离传输，对原始图像的保存和远距离传输等。 (5)有些在线检测系统是接触式检测，需要与产品进行接触测量，因此，有可能会损伤产品。 因此，人工检测的精确性和可靠性大打折扣，传统意义上的检测方法不再能适应现代电路板检测的要求。如果漏检的有错误的电路板进入下一道工序，随着每一项工艺步骤的增加，到最终经过贴装阶段后，仍然会被检测出来是有故障的，那时，制造厂商与其花费大量的人力和成本来检测、返修这块电路板，还不如选
目前工作成果： 一、USB图像获取 USB设备在正常工作以前，第一件要做的事就是枚举，所以在USB摄像头进行初始化之前，需要先枚举系统中的USB设备。 （1）基于USB的Snap采集图像 程序运行结果： 此程序只能采集一帧图像，不能连续采集。将采集图像函数放入循环中就可连续采集。
循环中的可以计算循环一次所用的时间，运行发现用Snap采集图像时它的采集速率比较低。运行程序时移动摄像头可以清楚的看到所采集的图像有时比较模糊。 （2）基于USB的Grab采集图像 运行程序之后发现摄像头采集图像的速率明显提高。
二、图像处理 1、图像灰度处理 （1）基本原理 将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。 第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。 第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。 （2）labview中图像灰度处理程序框图 处理结果：
广州大学学生实验报告 开课学院及实验室：物理与电子工程学院 2015年x月xx日 班级光信121 姓名学号指导老师 实验课程名称数字信号处理实验Ⅰ成绩 实验项目名称视频图像的采集和显示 一、实验目的 二、实验原理 三、使用仪器、材料 四、实验步骤 五、实验过程原始记录（数据、图案、计算等） 六、实验结果及分析 一．实验目的 通过实验学习在CodeComposerStudio2.21 的环境下使用ICETEK-VC5509-A 板设计、调试程序的方法；学习用程序控制ICETEK-TVP5150-E 板采集视频图象。 二．实验原理 1．ICETEK-TVP5150 板介绍，请参看《ICETEK-TVP5150-E 板使用说明书》。 2．用程序控制ICETEK-TVP5150-E 板所提供的控制寄存器，可以实现采集一场视频图象。 流程图见后面。 3．一场标准PAL 制视频图象的象素分辨率为720x288。图象中每象素用8 位二进制数表示，取值1-254，表示不同的亮度信息。 4．图象保存在指针lpImage 开始的片外存储器中，由于普通5509 的c 语言数据指针无法超越64k 边界，所以程序中采用FARPTR 类型指针来读写图象。图象的尺寸为722x288。 5．原始图象的缩略图存在数组y 中，尺寸为120x96。 三．实验设备 计算机，ICETEK-VC5509-A-EDU 实验箱，ICETEK-TVP5150-E 板，标准PAL 制摄像头。 四．实验步骤 1．实验准备： 连接实验设备：请参看本书第三部分、第一章、二。 连接ICETEK-TVP5150-E 板：
-ICETEK-VC5509-A 板正面朝上(DSP 芯片朝上)，找到板上扩展接口 P3 和 P4。-ICETEK-TVP5150-E 板正面朝上(所有集成电路芯片朝上)，找到插头 DSP P4 和DSP P3。 -将 ICETEK-TVP5150-E 板上 DSP P4 对准 DSP 系统板上 P4、DSP P3 对准系统板上 P3 插入接口，注意不要插错位，所有插针均要插入插孔之中。 -连接摄像头电源。 -用视频连接线连接摄像头视频输出插座到 ICETEK-TVP5150-E 板上视频插座 J1。 2．设置 Code Composer Studio 2.21 在硬件仿真(Emulator)方式下运行： 请参看本书第三部分、第一章、四、2。 3．启动 Code Composer Studio 2.21： 请参看本书第三部分、第一章、五、2。 选择菜单 Debug→Reset CPU。 4．打开工程文件： 工程目录：C:\ICETEK-VC5509-EDULab\Lab0901-VideoFrame\Demo.pjt。 5．编译并下载程序。 6．打开工程“Demo.pjt”中的 C 语言源程序“main.c”，在程序中有“BREAK POINT”在此加软件断点”注释的语句上加软件断点。 7．设置观察窗口，观察缩略图： *选择菜单 View->Graph->Image，做如下设置： 8．运行程序 按“F5”键运行到断点，观察图象。如果图象不理想请再次运行到断点。 9．设置观察窗口，观察全图 *鼠标右键单击缩略图窗口，选择菜单中“Properties…”项，做如下修改： 10．观察图象： 由于CCS 需要通过仿真器传输图象，您可能需要等待几分钟才能看到图象。 11．选择菜单File→workspace→save workspacs As…，输入文件名SY.wks 。
目录 摘要 (1) 引言 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 课程设计选题的背景及意义 (3) 1.2 图像边缘检测的发展现状 (4) 第二章边缘检测的基本原理 (5) 2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8) 2.2 基于二阶导的边缘检测 (9) 第三章边缘检测算子 (10) 3.1 Canny算子 (10) 3.2 Roberts梯度算子 (11) 3.3 Prewitt算子 (12) 3.4 Sobel算子 (13) 3.5 Log算子 (14) 第四章MATLAB简介 (15) 4.1 基本功能 (15) 4.2 应用领域 (16) 第五章编程和调试 (17) 5.1 edge函数 (17) 5.2 边缘检测的编程实现 (17) 第六章总结与体会 (20) 参考文献 (21)
摘要 边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的内容。该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效，LOG 算法和Canny 边缘检测器能产生较细的边缘。 边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点，而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度，因而许多方法利用导数来检测边缘。在分析其算法思想和流程的基础上，利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验，分析了各自的性能和算法特点，比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。 关键词：边缘检测；图像处理；MATLAB仿真
引言 边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用，其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能，并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合，并且在实际图像中存在着不同程度的噪声，各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。早在1965 年就有人提出边缘检测算子，边缘检测的传统方法包括Kirsch，Prewitt，Sobel，Roberts，Robins，Mar-Hildreth 边缘检测方法以及Laplacian-Gaussian（LOG）算子方法和Canny 最优算子方法等。 本设计主要讨论其中5种边缘检测算法。在图像处理的过程需要大量的计算工作,我们利用MATLAB各种丰富的工具箱以及其强大的计算功能可以更加方便有效的完成图像边缘的检测。并对这些方法进行比较
中国科学技术大学继续教育学院课程设计 论文报告 论文题目：图像的信息隐藏检测算法和实现学员姓名：黄琳 学号：TB04202130 专业：计算机科学与技术 指导教师： 日期：2007年1月20日
图像的信息隐藏检测算法和实现 [摘要] Information hiding analysis is the art of detecting the message's existence or destroying the stega nographic cover in order to blockade the secret communication. And information Information hiding includes steganography and digital watermark. The application of steganography can be traced to ancient time, and it is also an n hiding detection is the very first step in information hiding analysis. Firstlly, architectonic analysis about information hiding detection is proposed, including the analysis of digital image characteristics, image based detecting algorithms and some problems in its realization. Secondly, many detecting algorithms are introduced with theoretical analyses and experimental results in details. Thirdly, two applications of detecting technology are put forward. Finally, a detecting model used in Internet is discussed [关键词]安全信息隐藏检测 1. 引言 数字图像的信息隐藏技术是数字图像处理领域中最具挑战性、最为活跃的研究课题之一。本文概述了数字图像的信息隐藏技术，并给出了一个新的基于彩色静止数字图像的信息隐藏算法。 数字图像可分为静止图像和动态图像两种，后者一般称为视频图像。视频图像的每一帧均可看作是一幅静止图像，但是这些静止图像之间并不是相互孤立的，而是存在时间轴上的相关性。静止图像是像素（Pixel）的集合，相邻像素点所对应的实际距离称为图像的空间分辨率。根据像素颜色信息的不同，数字图像可分为二值图像、灰度图像以及彩色图像。数字图像的最终感受者是人的眼睛，人眼感受到的两幅质量非常相同的数字图像的像素值可能存在很大的差别。这样，依赖于人的视觉系统（Human Visual System，HVS）的不完善性，就为数字图像的失真压缩和信息隐藏提供了非常巨大的施展空间。 信息隐藏与信息加密是不尽相同的，信息加密是隐藏信息的内容，而信息隐藏是隐藏信息的存在性，信息隐藏比信息加密更为安全，因为它不容易引起攻击者的注意。 2. 信息隐藏技术综述 2.1信息隐藏简介 信息隐藏（Information Hiding），也称作数据隐藏（Data Hiding），或称作数字水印（Digital Watermarking）。简单来讲，信息隐藏是指将某一信号（一般称之为签字信号，Signature Signal）嵌入（embedding）另一信号（一般称之为主信号，Host Signal，或称之为掩护媒体，cover-media）的过程，掩护媒体经嵌入信息后变成一个伪装媒体（stegano-media）。这一嵌入过程需要满足下列条件：
图像识别技术浅析 Analysis of Image Recognition Technology 刘峰伯软件学院2010544029 【摘要】:本文描述了图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上，分析和比较了各种算法的优缺点，并讨论了其中的关键技术。 【关键词】：图像识别；预处理；特征提取；匹配 【Abstract】This paper describes the structure and working principle of an image recognition system. The advantages and disadvantages of various a1gorithms are compared on the basis of in-depth analysis of the image pre-processing, feature extraction, classification and image matching algorithms, and discussed the key technology. 【Key Word】Image Recognition；Pre-Processing；Feature Extraction；Matchi ng. 一、引言 图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。随着计算机技术与信息技术的发展，图像识别技术获得了越来越广泛的应用。例如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、天气预报中的卫星云图识别、遥感图片识别、指纹识别、脸谱识别等，图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中。 二、图像识别系统 1、概述 自动图像识别系统的过程分为五部分：图像输入、预处理、特征提取、分类和匹配，其中预处理又可分为图像分割、图像增强、二值化和细化等几个部分。 （1）图像输入 将图像采集下来输入计算机进行处理是图像识别的首要步骤。 （2）预处理 为了减少后续算法的复杂度和提高效率，图像的预处理是必不可少的。其中
视频图像质量诊断系统综合方案 ?图像模糊检测 ?图像亮度异常诊断 ?图像偏色检测 ?图像雪花滚屏等噪声检测 ?球机或云台操控失灵检测 ?画面冻结与信号缺失检测 ?基于网络浏览器的远程查询与管理 ?诊断结果统计分析 ?报表自动生成与导出 ?适用于模拟和数字系统 北京世纪东方国铁科技股份有限公司
目录 一、系统综述 (2) 1.1、现状描述 (3) 1.2、需求分析 (3) 1.3、系统目标 (3) 二、系统总体方案设计 (5) 2.1、设计原则 (5) 2.2、系统结构 (5) 2.3、模块设计 (6) 2.4、功能定义 (7) 2.5、核心技术 (8) 2.6、系统特点 (10) 2.7、前端软件系统 (12) 2.7.1、总体介绍 (12) 2.7.2、系统设置 (13) 2.7.3、参数设置 (17) 2.8、后端管理系统 (19) 2.8.1、用户登录 (19) 2.8.2、诊断记录查询 (19) 2.8.3、统计分析 (20) 2.8.4、报表导出和打印 (22) 2.8.5、摄像头信息设置 (23) 2.8.6、系统管理 (24) 2.9、安全保障体系设计 (26) 2.10、产品优势 (26) 三、性能参数 (28) 3.1、总体性能指标 (28) 3.2、硬件配置 (28) 一、系统综述 监控摄像机数量的不断增加，监控的时间不断延长，推动了平安城市建设的发展，也给监
控系统的维护工作带来了新的挑战。如何及时了解前端视频设备的运行情况，发现故障并检测恶意遮挡与破坏的不法行为已成为视频监控系统运行的首要迫切问题。 1.1、现状描述 前端摄像头的故障分析与日常维护因监控系统的不断扩大而日益受到人们重视，从现在普遍出现的摄像头故障类型来看，影响视频监控系统视频质量的因素有很多，主要概括来说有以下几点： ?首先是摄像机的设置不当或器件老化失效造成，包含摄像机的分辨率、摄像机对光照的灵敏度、镜头聚焦调整、色彩校正无不涉及其中。 ?其次，大型监控网络中视频信号必须通过长距离电缆传输、多级矩阵切换以及多级网络转发，电源、控制器等多种干扰信号可能对视频信号产生强烈的干扰，线路老化、接头松动等现场环境的变化可能带来视频噪声。 ?另外，很多治安监控系统的特点是大量使用PTZ球机，长期的运动变焦有可能让部分球机发生方向错误、不可控等故障。为了确保所有的视频输入设备正常工作，视频图像录而可用，就需要随时检查和分析视频质量和球机运行状态。 1.2、需求分析 目前来说，视频监控系统的维护工作一般是由人工完成的。维护人员在中心监控室，通过模拟矩阵或数字视频流媒体服务器将远端视频调出到监视屏中，人工判断每路视频的质量，并将有问题的视频记录到维护报表中。这项工作十分耗时繁重，因此一般维护工作会以半月或一月为周期定期检查，视频故障只能在检测的时候才能发现。 由于监视屏数量有限，维护人员往往在一个监视屏同时监看多台摄像机或随机抽取摄像头显示，造成部分监控点被漏看或被忽视；另外，维护人员存在一定的不稳定性、随意性和局限性，加上人的注意力有限、容易疲劳，会被其他事物干扰，使得这样的人工检查结果也不具客观性。这种人工维护工作不仅费时费力，而且效果不好，视频信号在出现不同的常见故障后，往往不能及时地被维护人员发现，一旦发生紧急情况，再想补救已经来不及。 1.3、系统目标 自主研发的视频质量诊断系统主要应用在视频监控系统的控制中心，通过轮询的方式对各路模拟或数字视频信号进行自动检测，利用先进的机器学习和计算机视觉技术，仿真人类的视