圖像在采集和傳輸?shù)倪^(guò)程中,通常會(huì)產(chǎn)生噪聲,使圖像質(zhì)量降低,影響后續(xù)處理。因此須對(duì)圖像進(jìn)行一些圖像濾波、圖像增強(qiáng)等預(yù)處理。為改善圖像質(zhì)量,去除噪聲通常會(huì)對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理 ,這樣既能去除噪聲,又能保持圖像細(xì)節(jié)。
FPGA圖像處理方法
1、圖像增強(qiáng)
兩大方法:空間域方法和時(shí)間域方法(以后再詳述)
2、圖像濾波
(1)平滑空間濾波器
(2)中值濾波算法
3、圖像邊緣檢測(cè)
邊緣指圖像局部強(qiáng)度變化最顯著的部分。邊緣主要存在與目標(biāo)與目標(biāo)、目標(biāo)與背景、區(qū)域與區(qū)域(不同色彩)之間,邊緣檢測(cè)是圖像分割、紋理特征和形狀等圖像分析的基礎(chǔ)。
4、圖像目標(biāo)提取算法
(1)相鄰幀差法
對(duì)相鄰的兩幀圖像求差,將圖像中的目標(biāo)位置和形狀顯示出來(lái),差分后的圖像不為零的即為目標(biāo)。在兩幀圖像中,灰度值沒(méi)有變化的部分被剪掉,主要是背景和一些小部分目標(biāo)。
由檢出的部分大致可以確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置,但是該方法的確定是當(dāng)物體的位移較小時(shí),難以確定目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向并且在目標(biāo)的內(nèi)部產(chǎn)生空洞。
(2)光流法
(3)背景幀差法
此方法選取一副圖像作為背景圖像,用采集到的圖像與背景圖像差分,在背景圖像選取合適的時(shí)候,能比較準(zhǔn)確地分割出目標(biāo)物體。速度快,易于實(shí)現(xiàn),并能提供完整的運(yùn)動(dòng)區(qū)域信息。
具體原理圖:
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