数学形态学(Mathematical Morphology)诞生于1964年，是由法国巴黎矿业学院博士生赛拉(J. Serra)和导师马瑟荣，在从事铁矿核的定量岩石学分析及预测其开采价值的研究中提出“击中/击不中变换”， 并在理论层面上第一次引入了形态学的表达式，建立了颗粒分析方法。他们的工作奠定了这门学科的理论基础， 如击中/击不中变换、开闭运算、布尔模型及纹理分析器的原型等。数学形态学的基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。
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上传时间： 2017-09-03
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数学形态学的数学基础和所用语言是集合论，因此它具有完备的数学基础，这为形态学用于图像分析和处理、形态滤波器的特性分析和系统设计奠定了坚实的基础。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特性，并除去不相干的结构。数学形态学的算法具有天然的并行实现的结构， 实现了形态学分析和处理算法的并行，大大提高了图像分析和处理的速度。
上传时间： 2014-08-12
上传用户：qweqweqwe
图文并茂讲解灰度形态学的计算方法，包括腐蚀、膨胀、开、闭运算。
上传时间： 2017-09-07
上传用户：zhangmu100
基于形态学的权重自适应图像去噪，对学习MATLAB帮助很大。
上传时间： 2020-05-10
上传用户：嗡嗡嗡111
OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容，利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧，从解决问题和答疑解惑入手，以因特网上最新资料为蓝本，深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理，范例实用、丰富，理论结合实践，即使读者只是略懂计算机视觉原理，也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。 "基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录…… 前言 第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1.1 计算机视觉技术 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV库的编程方法 本章小结 第二章 OpenCV的编程环境 2.1 OpenCV环境介绍 2.2 OpenCV的体系结构 2.3 OpenCV实例演示 本章小结 第三章 OpenCV编程风格 3.1 命名约定 3.2 结构 3.3 函数接口设计 3.4 函数实现 3.5 代码布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文档编写 本章小结 第四章 数据结构 4.1 基本数据结构 4.2 数组有关的操作 4.3 动态结构 本章小结 第五章 数据交互 5.1 绘图函数 5.2 文件存储 5.3 运行时类型信息和通用函数 5.4 错误处理函数 5.5 系统函数 本章小结 第六章 图像处理 6.1 边缘检测 6.2 直方图 6.3 Hough变换 6.4 几何变换 6.5 形态学 本章小结 第七章 结构与识别 7.1 轮廓处理函数 7.2 计算几何 7.3 平面划分 7.4 目标检测函数 7.5 生成与控制贝塞尔曲线 7.6 用OpenCV进行人脸检测 本章小结 第八章 图形界面（HighGUI） 8.1 读取和保存图像 8.2 OpenCV中的实用系统函数 本章小结 第九章 视频处理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 本章小结 第十章 OpenCV附加库第一部分 10.1 附加库介绍 10.2 形态学（morhing functions） 本章小结 第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 11.1 隐马尔可夫模型概述 11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 11.4 人脸识别工具 本章小结 第十二章 核心库综合例程 12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 12.2 解线性标定方程组程序 本章小结 第十三章 运动与跟踪 13.1 图像统计的累积函数 13.2 运动模板函数 13.3 对象跟踪 13.4 光流 13.5 预估器 13.6 Kalman滤波器跟踪示例 13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 13.8 运动目标跟踪与检测 本章小结 第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 14.1 坐标系介绍 14.2 透视投影矩阵的获得 14.3 摄像机参数的获取 14.4 径向畸变的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 14.6 OpenCV中的定标函数 14.7 CVUT介绍 本章小结 第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 15.1 极线几何 15.2 特征点匹配 15.3 三维重建 15.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 16.1 图像校正 16.2 已校正图像的快速三维重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 17.1 图像校正实例代码 17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 本章小结 第十八章 常见问题解疑 18.1 安装与编译出错解决方法 18.2 OpenCV库基本技术问题 18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 18.4 OpenCV库中的陷阱和bug
上传时间： 2013-07-18
上传用户：huyiming139
随着当今科学技术的迅猛发展，数字图像处理技术正在各个行业得到广泛的应用，而FPGA技术的不断成熟改变了通常采用并行计算机或数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)等作为嵌入式处理器的惯例。可编程逻辑器件(FPGA)凭借其较低的开发成本、较高的并行处理速度、较大的灵活性及其较短的开发周期等特点，在图像处理系统中有独特的优势。 本文提出了一种基于FPGA的图像采集处理系统解决方案，并选用低成本高性能的Altera公司的CycloneIII系列FPGA EP3C40F324为核心，设计开发了图像采集处理的软硬件综合系统。文章阐述了如何在FPGA中嵌入NiosII软核处理器并完成图像采集处理系统功能的设计方案。硬件电路上，系统设计了三块电路板：FPGA核心处理板、图像采集卡、图像显示卡，其中通过I2C总线对采集卡的工作模式进行配置，在采集模块控制下，将采集到的图像数据存储到SDRAM；根据VGA显示原理及其时序关系，设计了VGA显示输出控制模块，合成了VGA工作的控制信号，又根据VGA显示器的工业标准，合成VGA接口的水平和帧同步信号。逻辑硬件上，应用SOPCBuilder工具生成了FPGA内部的逻辑硬件功能模块，定制了NiosII IP core、CMOS图像采集模块、VGA Controller及其I2C总线接口，系统各模块间通过Avalon总线连接起来。软件部分，在NiosII内核处理器上实现了彩色图像颜色空间转换、二值化、形态学腐蚀处理及其目标定位等算法。实验结果证明了本文提出的方案及算法的正确性，可行性。
上传时间： 2013-08-05
上传用户：woshiyaosi
随着图像分辨率的越来越高，软件实现的图像处理无法满足实时性的需求；同时FPGA等可编程器件的快速发展使得硬件实现图像处理变得可行。如今基于FPGA的图像处理研究成为了国内外的一个热门领域。 本文在FPGA平台上，用Verilog HDL实现了一个研究图像处理算法的可重复配置的硬件模块架构，架构包括PC机预处理和通信软件，控制模块，计算单元，存储器模块和通信适配模块五个部分。其中的计算模块负责具体算法的实现，根据不同的图像处理算法可以独立实现。架构为计算模块实现了一个可添加、移出接口，不同的算法设计只要符合该接口就可以方便的加入到模块架构中来进行调试和运行。 在硬件架构的基础上本文实现了排序滤波，中值滤波，卷积运算及高斯滤波，形态学算子运算等经典的图像处理算法。讨论了FPGA的图像处理算法的设计方法及优化策略，通过性能分析，FPGA实现图像处理在时间上比软件处理有了很大的提高；通过结果的比较，发现FPGA的处理结果达到了软件处理几乎同等的效果水平。最后本文在实现较大图片处理和图像处理窗口的大小可配置性方面做了一定程度的讨论和改进，提高了算法的可用性，同时为进一步的研究提供了更加便利的平台。 整个设计都是在ISE8.2和ModelSim第三方仿真软件环境下开发的，在xilinx的Spartan-3E XC3S500E硬件平台上实现。在软件仿真过程中利用了ISE8.2自带仿真工具和ModelSim结合使用。 本课题为制造FPGA的专用图像处理芯片做了有益的探索性研究，为实现FPGA为核心处理芯片的实时图像处理系统有着积极的作用。
上传时间： 2013-07-29
上传用户：爱顺不顺
随着微电子技术的高速发展，实时图像处理在多媒体、图像通信等领域有着越来越广泛的应用。FPGA就是硬件处理实时图像数据的理想选择，基于FPGA的图像处理专用芯片的研究将成为信息产业的新热点。 本文以FPGA为平台，使用VHDL硬件描述语言设计并实现了中值滤波、顺序滤波、数学形态学、卷积运算和高斯滤波等图像处理算法。在设计过程中，通过改进算法和优化结构，在合理地利用硬件资源的条件下，有效地挖掘出算法内在的并行性，采用流水线结构优化算法，提高了顶层滤波模块的处理速度。在中值滤波器的硬件设计中，本文提出了一种快速中值滤波算法，该算法大大节省了硬件资源，处理速度也很快。在数学形态学算法的硬件实现中，本文提出的最大值滤波和最小值滤波算法大大减少了硬件资源的占用率，适应了流水线设计的要求，提高了图像处理速度。 整个设计及各个模块都在Altera公司的开发环境QuartusⅡ以及第三方仿真软件Modelsim上进行了逻辑综合以及仿真。综合和仿真的结果表明，使用FPGA硬件处理图像数据不仅能够获得很好的处理效果，达到较高的工作频率，处理速度也远远高于软件法处理图像，可满足实时图像处理的要求。 本课题为图像处理专用FPGA芯片的设计做了有益的探索性尝试，对今后完成以FPGA图像处理芯片为核心的实时图像处理系统的设计有着积极的意义。
上传时间： 2013-06-08
上传用户：shuiyuehen1987
随着微电子技术的发展，可编程逻辑器件取得了迅速的发展，其功能日益强大，FPGA内部可用逻辑资源飞速增长，近来推出的FPGA都针对数字信号处理的特点做了特定设计，集成了存储器、锁相环（PLL）、硬件乘法器、DSP模块等，通过使用各个公司提供的FPGA开发软件使用硬件描述语言，可以实现特定的信号处理算法，如FFT、FIR等算法，为电子设计工程师提供了新的选择。实时图像处理系统采用FPGA+DSP的结构来完成整个复杂的图像处理算法。将图像处理算法进行分类，FPGA和DSP份协作发挥各自的长处，对于算法实现简单、运算量大、实时性高的这类处理过程由大容量高性能的FPGA实现，DSP则用来处理经过预处理后的图像数据，来运行算法结构复杂，乘加运算多的算法。整个系统主要包括FPGA处理单元、DSP处理单元以及PCI接口通讯三个部分。主要取得的了以下的研究成果：（1）研究了FPGA的工作原理及应用，完成了Stratix芯片的选型。设计了数字图像处理板的电路原理图和PCB设计图。并对电路板进行调试，工作正常。（2）完成了FPGA程序下载电缆的PCB电路设计，并调试成功，应用到FPGA的调试下载配置中，取得了良好的实验与经济效果。（3）充分利用FPGA的设计开发软件与工具，完成了中值滤波、形态学滤波和自适应阈值的FPGA实现，并给出了详细的实现过程。将算法下载到FPGA芯片，经过试验调试，达到要求。（4）研究了PCI接口通讯的实现方式，选用PCI9054芯片实现通讯，完成PCI接口电路设计，经过调试，实现了中断、DMA等方式，满足了数据传输的要求。（5）学习了C6701DSP芯片的工作特性以及内部功能结构，完成了DSP外围存储器的扩展、时钟信号发生以及电源模块等外围电路的设计。
上传时间： 2013-07-16
上传用户：xiaowei314
嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究；嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号：04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号：0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面： 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。
上传时间： 2013-05-18
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