给定m行n列的图像各像素点的灰度值，要求用如下方法对其进行模糊化处理： 1.四周最外侧的像素点灰度值不变； 2.中间各像素点新灰度值为该像素点及其上下左右相邻四个像素点原灰度值的平均(舍入到最接近的整数)。
上传时间： 2020-04-21
上传用户：h149
论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像，引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型，同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下： (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现， 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O．34～0．68)，其中， 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优，预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0．66和0．420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果，RP和RMSEP分别为0．76和O．370C。此外，应用特征选择方法LARS． Lasso确定了7个重要特征建立简化模型，其校正集和预测集的R分别为0．80和 0．80，RMSEs分别为0．30和0．350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能，结果表明U-Net．4网络结构的分割 效果最优，平均区域重合度最高为78．75％。然而，当计算设备的计算力不够时，可 以选用U．Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法，将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A．E，得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0．6时模型效果最好，验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1．96％和2．65％。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5％ 和10％的比例分别为89．5％和97．4％。模型能够很好的定位猪脸关键点，用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度，通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法，同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法，有助于实现母猪体温测量自动化，为生猪健康管理提供参考。
标签： 红外热成像技术
上传时间： 2022-02-13
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边缘（edge）是指图像局部强度变化最显著的部分.边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础.图像分析和理解的第一步常常是边缘检测（edge detection）.由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一.本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题图像中的边缘通常与图像强度或图像强度的一阶导数的不连续性有关.图像强度的不连续可分为：（）阶跃不连续，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异（2）线条不连续，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程后又返回到原来的值.在实际中，阶跃和线条边缘图像是很少见的，由于大多数传感元件具有低频特性，使得阶跃边缘变成斜坡型边缘，线条边缘变成屋顶形边缘，其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越一定的距离，这些边缘如图6.1所示对一个边缘来说，有可能同时具有阶跃和线条边缘特性.例如在一个表面上，由一个平面变化到法线方向不同的另一个平面就会产生阶跃边缘：如果这一表面具有镜面反射特性且两平面形成的棱角比较圆滑，则当棱角圆滑表面的法线经过镜面反射角时，由于镜面反射分量，在棱角圆滑表面上会产生明亮光条，这样的边缘看起来象在阶跃边缘上叠加了一个线条边缘.由于边缘可能与场景中物体的重要特征对应，所以它是很重要的图像特征。比如，个物体的轮廓通常产生阶跃边缘，因为物体的图像强度不同于背景的图像强度在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标[门且处在强度显著变化的位置上的点边缘段：对应于边缘点坐标[，门及其方位，边缘的方位可能是梯度角边缘检测器：从图像中抽取边缘（边缘点和边缘段）集合的算法
上传时间： 2022-04-22
上传用户：bluedrops
摘要：随着CCD性能的不断提高，CCD技术在军、民用领域都得到了广泛的应用。介绍了TCDI501C线阵CCD的驱动电路设计，详细介绍了用VHDL完成的CCD图像传感器驱动时序设计和视频输出差分信号驱动电路的设计。关键词：线阵CCD；图像传感器：仪器仪表放大器；差分驱动1引言电荷耦合器件（CCD，Charge Couple Device）是20世纪60年代末期出现的新型半导体器件。目前随着CCD器件性能不断提高，在图像传感、尺寸测量及定位测控等领域的应用日益广泛，CCD应用的前端驱动电路成本价格昂贵，而且性能指标受到生产厂家技术和工艺水平的制约，给用户带来很大的不便。CCD驱动器有两种：一种是在脉冲作用下CCD器件输出模拟信号，经后端增益调整电路进行电压或功率放大再送给用户；另一种是在此基础上还包含将其模拟量按一定的输出格式进行数字化的部分，然后将数字信息传输给用户，通常的线阵CCD摄像机就指后者，外加机械扫描装置即可成像。所以根据不同应用领域和技术指标要求，选择不同型号的线阵CCD器件，设计方便灵活的驱动电路与之匹配是CCD应用中的关键技术之一。
上传时间： 2022-06-23
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光电跟踪系统的组成框图如图3-1 所示，从独立功能单体上分主要由激光测距仪、电视跟踪仪、红外跟踪仪组成；从功能模块分主要有传感器模块、转台及测角和信息处理单元组成。其中电视摄像仪、红外热像仪和激光测距主机为传感器模块，激光信息处理机、图像跟踪处理器、伺服控制和信息管理机为信息处理单元。图2-1 光电跟踪系统组成框图光电跟踪系统信息处理采用融合技术。在光电跟踪系统中，信息管理机、电视/红外图像跟踪处理器、激光信息处理机和伺服控制为信息处理单元。信息管理机既负责光电跟踪系统和火控台之间信息的交换，又负责光电跟踪系统内部各信息处理单元之间的信息融合和数据交流;图像跟踪处理器进行电视/红外跟踪仪的图像跟踪信息处理;激光信息处理机是激光测距仪的指控中心和数据处理中心;伺服控制系统实现伺服机动系统的调度。
上传时间： 2022-06-23
上传用户：canderile
CCD（ Charge Coupled Device ）全称为电荷耦合器件，是70 年代发展起来的新型半导体器件。它是在MOS集成电路技术基础上发展起来的，为半导体技术应用开拓了新的领域。它具有光电转换、信息存贮和传输等功能，具有集成度高、功耗小、结构简单、寿命长、性能稳定等优点，故在固体图像传感器、信息存贮和处理等方面得到了广泛的应用。CCD图像传感器能实现信息的获取、转换和视觉功能的扩展，能给出直观、真实、多层次的内容丰富的可视图像信息，被广泛应用于军事、天文、医疗、广播、电视、传真通信以及工业检测和自动控制系统。实验室用的数码相机、光学多道分析器等仪器，都用了CCD作图象探测元件。一个完整的CCD器件由光敏单元、转移栅、移位寄存器及一些辅助输入、输出电路组成。CCD工作时，在设定的积分时间内由光敏单元对光信号进行取样，将光的强弱转换为各光敏单元的电荷多少。取样结束后各光敏元电荷由转移栅转移到移位寄存器的相应单元中。移位寄存器在驱动时钟的作用下，将信号电荷顺次转移到输出端。将输出信号接到示波器、图象显示器或其它信号存储、处理设备中，就可对信号再现或进行存储处理。由于CCD光敏元可做得很小（约10um），所以它的图象分辨率很高。
上传时间： 2022-06-23
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CCD（Charge Coupled Device）图像传感器（以下简称CCD）和CMOS图像传感器（CMOS Image Sensor以下简称CIS）的主要区别是由感光单元及读出电路结构不同而导致制造工艺的不同。CCD感光单元实现光电转换后，以电荷的方式存贮并以电荷转移的方式顺序输出，需要专用的工艺制程实现；CIS图像感光单元为光电二极管，可在通用CMOS集成电路工艺制程中实现，除此之外还可将图像处理电路集成，实现更高的集成度和更低的功耗。目前CCD几乎被日系厂商垄断，只有少数几个厂商例如索尼、夏普、松下、富士、东芝等掌握这种技术。CIS是90年代兴起的新技术，掌握该技术的公司较多，美国有OmniVision，Aptina；欧洲有ST；韩国的三星，SiliconFile，Hynix等；日本的SONY，东芝等；中国台湾的晶像；大陆地区的比亚迪，格科微等公司。由于CCD技术出现早，相对成熟，前期占据了绝大部分的高端市场。早期CIS与CCD相比，仅功耗与成本优势明显，因此多用于手机，PCCamera等便携产品。随着CIS技术的不断进步，性能不断提升；而CCD技术提升空间有限，进步缓慢。目前CIS不仅占据几乎全部的便携设备市场，部分高端DSC（DigitalStil Camera）市场，更是向CCD传统优势市场——监控市场发起冲击。下面就监控专用CIS与传统CCD进行综合对比。
上传时间： 2022-06-23
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激光雷达是激光技术和雷达技术相结合的产物，其工作原理与传统雷达基本相同，都是通过雷达发射信号，由接收系统收集从目标返回的信号，并对其进行观察和处理来发现目标、测量目标的坐标和运动参数等1-7].由于激光雷达发射的激光频率较微波高几个数量级，故频率的量变使得激光雷达技术产生了质的变革.因此，激光雷达在精度、分辨率、抗干扰性和某些特定参数测量能力方面都是普通雷达所无法比拟的.雷达系统的核心部分是三维成像激光雷达信号处理系统，其处理的数据量大、实时性要求高，因此，对信号处理系统的设计要求很高，由于FPGA运算速度快、实时性好，在数字信号处理方面有明显的优势，故设计一种基于FPGA和MCU的三维成像激光雷达信号处理系统，具有重要的现实意义.1成像激光雷达原理与系统方案设计激光雷达系统由雷达发射系统、接收系统、控制系统和信号处理系统等部分构成，其原理框图见图1.发射系统与接收系统用于发射一定的激光波束并接收目标的反射光信号，同时将光信号转化为电信号，包括激光器、光电探测器、发射光学系统和接收光学系统几部分；信号处理系统是将光电探测器接收到的信号进行放大，并从信号中提取有用信息，然后将这种信息转化为所需要的信号形式，包括前置放大、信号处理和数据采集等部分；处理与显示系统是整个成像系统的终端部分，其功能是将采集到的数据形成图像并显示.
上传时间： 2022-06-24
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AR0231AT7C00XUEA0-DRBR（RGB滤光）安森美半导体推出采用突破性减少LED闪烁 (LFM)技术的新的230万像素CMOS图像传感器样品AR0231AT，为汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)应用确立了一个新基准。新器件能捕获1080p高动态范围(HDR)视频，还具备支持汽车安全完整性等级B(ASIL B)的特性。LFM技术(专利申请中)消除交通信号灯和汽车LED照明的高频LED闪烁，令交通信号阅读算法能于所有光照条件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光学格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素阵列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半导体的DR-Pix™技术，提供双转换增益以在所有光照条件下提升性能。它以线性、HDR或LFM模式捕获图像，并提供模式间的帧到帧情境切换。 AR0231AT提供达4重曝光的HDR，以出色的噪声性能捕获超过120dB的动态范围。AR0231AT能同步支持多个摄相机，以易于在汽车应用中实现多个传感器节点，和通过一个简单的双线串行接口实现用户可编程性。它还有多个数据接口，包括MIPI(移动产业处理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它关键特性还包括可选自动化或用户控制的黑电平控制，支持扩频时钟输入和提供多色滤波阵列选择。封装和现状：AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封装，现提供工程样品。工作温度范围为-40℃至105℃(环境温度)，将完全通过AEC-Q100认证。
标签： 图像传感器
上传时间： 2022-06-27
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视频图像格式转换芯片的算法研究
上传时间： 2013-05-25
上传用户：eeworm
