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数字图像识别

  • 精通VisualC++数字图像模式识别技术及工程实践PDF及源码

    精通VisualC++数字图像模式识别技术及工程实践(第二版)PDF -- 张宏林编 人民邮电出版社 第1章 绪论 第2章 模式识别中的基本决策方法 第3章 常用的模型和算法介绍 第4章 常用搜索算法 第5章 联机字符识别 第6章 脱机字符识别 第7章 在线签名鉴定 第8章 离线签名鉴定 第9章 人脸的检测与定位 第10章 车牌识别技术 第11章 印章识别 第12章 图像的纹理分析方法

    标签: Visual C++ 数字图像模式识别技术

    上传时间: 2022-07-09

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  • 基于FPGA的数字图像处理的研究.rar

    图像是人类智能活动重要的信息来源之一,是人类相互交流和认识世界的主要媒体。随着信息高速公路、数字地球概念的提出,人们对图像处理技术的需求与日剧增,同时VLSI技术的发展给图像处理技术的应用提供了广阔的平台。图像处理技术是图像识别和分析的基础,所以图像处理技术对整个图像工程来说就非常重要,对图像处理技术的实现的研究也就具有重要的理论意义与实用价值,包括对传统算法的改进和硬件实现的研究。仿生算法的兴起为图像处理问题的解决提供了一条十分有效的新途径;FPGA技术的发展为图像处理的硬件实现提供了有效的平台。 @@ 本文在详细介绍邻域图像处理算法及其数据结构、遗传算法和蚁群算法基本原理的基础上,将其应用于图像增强和图像分割的图像处理问题之中,并将其用FPGA技术实现。论文中采用遗传算法自适应的确定非线性变换函数的参数对图像进行增强,在采用FPGA来实现的过程中先对系统进行模块划分,主要分为初始化模块、选择模块、适应度模块、控制模块等,然后利用VHDL语言描述各个功能模块,为了提高设计效率,利用IP核进行存储器设计,利用DSP Builder进行数学运算处理。时序控制是整个系统设计的核心,为尽量避免毛刺现象,各模块的时序控制都是采用单进程的Moore状态机实现的。在图像分割环节中,图像分割问题转换为求图像的最大熵问题,采用蚁群算法对改进的最大熵确定的适应度函数进行优化,并对基于FPGA和蚁群算法实现图像分割的各个模块设计进行了详细介绍。 @@ 对实验结果进行分析表明遗传算法和蚁群算法在数字图像处理中的使用明显改善了处理的效果,在利用FPGA实现遗传算法和蚁群算法的整个设计过程中由于充分发挥了FPGA的并行计算能力及流水线技术的应用,大大提高算法的运行速度。 @@关键词:图像处理;遗传算法;蚁群算法;FPGA

    标签: FPGA 数字图像处理

    上传时间: 2013-06-03

    上传用户:小火车啦啦啦

  • 基于FPGA的数字图像实时消像旋的方法研究.rar

    本研究针对目标识别等系统中由于载机转动而使目标图像发生旋转,给测量及人眼观察带来的影响,因此需要对目标图像进行实时的反旋转处理,对目前出现的消像旋技术进行分析和比较,选择从电子学消旋方法出发,研究图像消像旋的方法,并给出了基于FPGA的实时消像旋系统的完整结构和相应的算法设计。 本文在对电子图像消旋原理的深入分析的基础上,设计并利用Visual C++6.0软件仿真实现了一种优化的快速旋转算法,再利用后插值处理保证了图像的质量;构建了以ACEX EP1K100为核心的数字图像实时消像旋系统,利用VHDL硬件描述语言实现了整个消像旋算法的FPGA设计。该系统利用高速相机和Camera Link接口传输图像,提高了系统的运行速度。利用QuartusII和Matlab软件对整个算法设计进行混合仿真实验。实验结果表明,该系统能够成功地对采集到的灰度图像进行消像旋处理,旋转后的图像清晰稳定,像素误差小于一个像素,而且对于视频信号只有一帧的延时不到20ms,达到系统参数要求。

    标签: FPGA 数字图像 方法研究

    上传时间: 2013-07-04

    上传用户:MATAIYES

  • 基于DSPFPGA的图像识别系统设计与实现.rar

    近年来,图像处理与识别技术得到了迅速的发展。人们已经充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前,图像识别技术已应用到很多领域,渗入到各行各业,在医学、公安、交通、工业等领域具有广阔的应用前景。 这篇论文介绍了一种基于DSP+FPGA构架的实时图像识别系统。DSP作为图像识别模块的核心,负责图像识别算法的实现;FPGA作为图像采集模块的核心,负责图像的采集,并且完成预处理工作。图像识别算法的运算量大,并且控制复杂,对系统的性能要求很高。DSP的特殊结构和优良性能很好地满足了系统的需要,而FPGA的高速性和灵活性也保证了系统实时性,并且简化了外围电路,减少了系统设计难度。 系统使用模板匹配和神经网络算法对数字0~9进行识别。模板匹配一般适用于识别规范化的数字、字符等小型字符集(特别是同一字体的字符集)。由于结构比较简单,系统处理能力强,模板匹配的识别速度快并且识别率高,取得很好的效果。神经网络所具有的分布式存储、高容错性、自组织和自学习功能,使其对图像识别问题显示出极大的优越性。 研究表明,在DSP+FPGA的构架上实现的图像识别系统,具有结构灵活、通用性强的特点,适用于模块化设计,有利于提高算法的效率。系统可以充分发挥和结合DSP和FPGA的优势,准确快速地实现图像识别。通过软、硬件的灵活组合,系统可以实现图像处理大部分的相关功能,使之能够运用到工业视觉检测、汽车牌照识别等系统中。

    标签: DSPFPGA 图像识别 系统设计

    上传时间: 2013-06-18

    上传用户:com1com2

  • 基于ARM的CMOS数字图像传感器图像采集系统的研究与设计

    船舶机舱中集中了船上大部分的设备装置的仪表,是船舶航运的关键部分,随着网络、通讯技术以及电子制造工艺水平的快速发展,现代化船舶自动化程度越来越高,机舱的环境和自动监控水平也得到大大的提高。但由于某些仪器仪表并没有提供与计算机进行数据通信的接口,为了要实现检测自动化,需要利用数字图像处理技术来实现仪器仪表读数的高速自动识别。 传统的CCD图像采集系统具有速度慢、功能简单、体积大、功耗大等特点,不能满足日益发展的机器视觉应用的需要,尤其是在一些新型应用领域比如嵌入式视觉、智能监控方面的需要。本文利用ARM7的S3C44BOX处理器和CMOS图像传感器件设计并完成了一个数字图像采集系统。系统充分考虑了ARM技术与CMOS图像传感技术的优势及特点,把图像采集和图像处理识别功能集中在一个模块实现,具有功能丰富、处理能力强、接口灵活和扩展方便等优点。系统的特色为:构建了基于S3C44BOX的图像采集的硬件平台;研究并移植了引导程序Bootloader和操作系统uClinux;实现了实时多任务的处理,从而大幅提高系统的管理能力。 本论文研究如何使用低成本的CMOS图像传感器构建一个嵌入式图像识别系统的设计和解决方案。这种图像采集系统带图像采集、识别、存储、显示等功能,体积很小,可做在一块电路板上。除了可以做为单独的图像数据识别设备之外,也可以直接做为其它应用系统的一个智能集成部件使用。

    标签: CMOS ARM 数字图像 传感器

    上传时间: 2013-05-26

    上传用户:cursor

  • 对于含有噪声的的数字图像模式“1、2、3、4”

    对于含有噪声的的数字图像模式“1、2、3、4”,使用“hopfield”神经网络,进行联想、识别,以去除噪声的影响。

    标签: 数字图像 模式

    上传时间: 2015-04-03

    上传用户:wang5829

  • 数字图像处理学:Visual C++实现 1数字图象处理导论 2光学基础与视觉系统 3对设备无关位图的访问 4图象的变换 5图象的增强 6图象复原 7图象重建 8图象分割 9图象纹理

    数字图像处理学:Visual C++实现 1数字图象处理导论 2光学基础与视觉系统 3对设备无关位图的访问 4图象的变换 5图象的增强 6图象复原 7图象重建 8图象分割 9图象纹理分析 10图象腐蚀与膨胀 11图象压缩编码 12图象模式识别

    标签: Visual 图象 数字图像处理 数字

    上传时间: 2014-01-21

    上传用户:klin3139

  • 数字图像处理

    数字图像处理,SIFT特征点检测。用于图像匹配,目标识别

    标签: 数字图像处理

    上传时间: 2015-10-23

    上传用户:3到15

  • 人民邮电出版社《vc++数字图像获取处理及实践应用》一书中的源码

    人民邮电出版社《vc++数字图像获取处理及实践应用》一书中的源码,可以实现对图像的增强,复原,配准,分割,识别等功能。

    标签: vc 出版社 数字图像 实践

    上传时间: 2014-09-10

    上传用户:zhengzg

  • 清华大学出版社出版的《数字图像处理实训教程》一书以提高动手能力为目标

    清华大学出版社出版的《数字图像处理实训教程》一书以提高动手能力为目标,用生动的文字和直观的图像引入数字图像的基本概念,结合编程实训介绍数字图像处理的基本方法,包括数字图像的表示和存储、数字图像几何变换、噪声去除、边缘检测、Hough变换、频域变换、windows图像应用系统设计,热传导方程在图像处理中的应用、纸币识别系统设计等,每章都讨论详细,结合实际编程展开,并附有源代码和处理结果。本书适用于理工类大学本科教学、自学者、研究生。本书特别适合数字图像处理入门教学。 包含本书的所有源代码及ppt

    标签: 清华大学 出版社 数字图像处理 教程

    上传时间: 2016-12-05

    上传用户:maizezhen