毕业答辩---基于DSP的原木图向边缘检测系统设计共17页文档
基于数字图像处理的物体检测系统设计答辩PPT
（8）高斯噪声 （9）椒盐噪声
四、电力设备状态的识别分析及软件实现
利用数字图象技术来进行电力装备的状态辨识，必须先从图象中抽取出相应 的特征。在进行特征抽取时，要充分地考虑到所抽取的特点对后续的识别处理速 度和精确度。主要阐述了图像的基本特性和识别技术，并对各种功率器件进行了 特征抽取和识别，并对它们的工作状况进行了判定。系统功能的模块设计
目前，根据图像处理系统的总体设计性质和要求，该系统包括文件、 编辑、图像转换类型、滤波、图像增强等模块。
2. 各个模块的实现
（1）窗口模块 这个界面系统的设计，是利用 MATLAB GUI精灵来进行的，它可
以实现各种不同的控制方法，最后变成一个良好的人机对话，使得用户 的操作变得更为简单。在 GUI中，给出了系统所要求的各个功能和模块， 并通过编程实现了对应的动作转换。
（4）图像模块
在MATLAB中，有图片、数据矩阵和另一种颜色。所以，在MATLAB中 能够处理的基本图像有四种:索引图像、灰度图像、RGB图像和二值图像。
三、 数字图像处理系统设计
（5）图像增强 图像增强的方法可以分为两类：①空域②频域
（6）平滑滤波器 （7）锐化滤波
在图象的加工过程中，一般都要对图象 进行锐化以使其具有更好的轮廓特性，从而 提高人眼的视觉感受和计算机的辨识能力。 右图为锐化之后的对比。
(完整word版)图像边缘检测系统开题报告
电厂锅炉燃烧的稳定性直接影响到电厂的安全和经济运行。锅炉图像火检技术是20世纪80年代出现的一种跨学科技术,是将现代计算机技术、数字图像处理技术与燃烧学等相结合应用的结果。火焰图像提供了大量的关于炉内运行工况的原始信息。利用计算机进行数字处理可以方便地提取火焰亮度均值、燃烧中心和火焰锋面位置等参数,从而能对炉内燃烧的整体水平、火焰中心位置和火焰充满程度等进行描述。亮度均值用于预报炉内燃烧程度和发展趋势,通常采用简单可靠迅速的滑动平均算法进行报警计算。
选题来源于数字图像处理领域占重要作用的实际应用课题。数字图像处理就是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术。图像分割是进行图像分析的关键步骤，也是进一步理解图像的基础。图像分割及基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使的更高层的图像分析和理解成为可能。而边缘检测是图像分割的核心内容，边缘检测技术的发展与应用，将对人类生活产生重大的影响，不仅可以促进人类的进步，并且可带来巨大的经济和社会效益，所以边缘检测在数字图像处理中占有重要的地位和作用。
2)以小波变换、数学形态学、模糊数学、分形理论等近年来发展起来的高新技术为基础的图像边缘提取方法，尤其是基于多尺度特性的小波变换提取图像边缘的方法是目前研究较多的课题。
2.4应用领域
1）边缘检测在储粮害虫方面的应用
我国是农业大国,粮食产后储藏期间,储粮害虫造成的危害十分严重;并且,近年来储粮害虫的种类和密度呈上升趋势,致使储粮损失更加严重。为了有效防治害虫,就要预测它们的发生趋势、数量、种群动态及潜在危害。通过对储粮粮虫的图像采集、图像数字转化、性状识别和分析,使计算机能自动提取粮仓害虫的形态性状、智能识别害虫种类,并能对害虫的数量自动计数,从而可以输出数据、发出指令,构成科学保粮专家系统的主要部分。基于机器视觉的在线粮库虫情测报系统是虫情检测的发展趋势,粮虫图像处理算法是系统的核心部分。由此可见，边缘检测技术将在粮虫检测方面发挥更大的作用，保障我国的粮食在粮虫方面的危害降到最低。
基于DSP的木材强度超声波检测系统研究
基于DSP的木材强度超声波检测系统研究
肖江;杨建华;黄娜
【期刊名称】《林业机械与木工设备》
【年(卷),期】2008(036)001
【摘要】超声波检测在木材强度无损检测系统中应用非常广泛.针对检测系统精度越来越高的要求,本文提出了一种用数字处理芯片(DSP)来进行木材强度测定的方法,讨论其检测原理,给出了具体的硬件实现电路和软件设计.
【总页数】3页(P27-28,37)
【作者】肖江;杨建华;黄娜
【作者单位】北京林业大学工学院,北京,100083;北京林业大学工学院,北
京,100083;北京林业大学工学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP274.53
【相关文献】
1.基于空气耦合超声波的木材无损检测系统研制 [J], 方益明;蔺陆军;鲁植雄;冯海林;
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3.基于DSP的木材弹性模量无损检测系统的设计与实现 [J], 刘晓明;岳婷婷;简福斌;田雨;冯晓荣
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5.基于超声波衍射时差法的ARM9超声波检测系统研究 [J], 郭涛
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系统实验(DSP)--图像的锐化处理、图像的边缘检测
DSP 实验报告一、 图像的锐化处理（高通滤波处理）1、 实验原理处理模板如下：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--+--=004100αααααM 25.0=α 对应数学表达式：()[])1,(),1()1,(),1(),(41),(++++-+--+=y x f y x f y x f y x f y x f y x g αα2、 C 程序及运行结果程序：Acute_RGB_Image(int *buffer){int x,y;for (y=0;y<ImageHeight;y++)for (x=0;x<ImageWidth;x++){buffer[y*ImageWidth+x]=2*buffer[y*ImageWidth+x]-(buffer[y*ImageWidth +x-1]+buffer[(y-1)*ImageWidth+x]+buffer[y*ImageWidth+x+1]+buffer[(y+1)*ImageWidth+x])/4;if(buffer[ImageWidth*y+x]>255)buffer[ImageWidth*y+x]=255;else if (buffer[ImageWidth*y+x]<0)buffer[ImageWidth*y+x]=0;}}运行结果：锐化前锐化后分析：从上面两幅图可以看出锐化后的图像轮廓变得明显，且噪声变得强烈。
3、汇编程序及运行结果程序：ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_red);ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_green);ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_blue);.mmregs.def _ImageAcuteSub.text_ImageAcuteSub:mov t0,brc1 ;IMAGE WIDTHmov t1,brc0 ;IMAGE HEIGHTrptb y_looprptb x_loopmov *ar0(#1),ac1;f(x+1,y)add *ar0(#-1),ac1 ;f(x-1,y)add *ar0(#-250),ac1 ;f(x,y-1)add *ar0(#250),ac1 ;f(x,y+1)sfts ac1,#-2mov *ar0<<#1,ac0;2f(x,y)sub ac1,ac0bcc branch1,ac0<0sub #255,ac0,ac1bcc branch2,ac1>0mov ac0,*ar0+b x_loopbranch1: mov #0,*ar0+b x_loopbranch2: mov #255,*ar0+x_loop: nopy_loop: nopRET运行结果：锐化前 锐化后分析：可以看出汇编的结果和C 程序的结果是一致的。
图像边缘检测器的设计与
T_D：阈值/像素值选择端口，T_D =1时，表示输入的数据为像素阈值，为0时表示输入的数据为像素值。 CS：片选信号，低电平有效。 READY：状态查询位，为协处理器“准备好”信号输出端，低电平有效，当该协处理器处理完一帧图像后，该信号恢复有效电平，主处理器启动下一帧图像的边界处理。 MAGOUT：像素边界判别信号输出，MAGOUT为1时，表示当前像素为边界像素，为0表示为非边界像素。
图12.11 调用兆功能块示意图
图12.12 兆功能块端口/参数设定示意图
图12.13 定制好的兆功能块示意图
VHDL文本调用方式 首先进入MAX+plus Ⅱ兆功能块定制管理器(如图12.14所示)，并选择生成或修改一个定制的兆功能块(如图12.15所示)；其次选择定制的功能块名称LPM_FIFO，输出文件的格式VHDL，输出文件的路径及文件名等(如图12.16所示)；接着进行数据参数选择(如图12.17所示)、端口设置选择(如图12.18所示)、数据输出控制选择(如图12.19所示)、优化方式选择(如图12.20所示)等；最后单击“Finish”即完成了MYFIFO.VHD的定制(如图12.21所示)。
图12.1 DSP+FPGA/CPLD图像处理系统的组成框图
第一章节
在本系统中，系统的设计指标为：数据吞吐量>10 Mb/s；动态响应时间<100 ms/frame。主处理器初步选用德州公司的DSP芯片TMS320C5402，协处理器拟采用ALTERA公司的FLEX10K20。图像处理系统的接口关系如图12.2所示，其中FLEX10K20的接口说明如下： DATA：8位数据输入端口。 WR：写有效信号输入端口。 CLK：同步时钟输入端口。
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系统实验(DSP)--图像的锐化处理、图像的边缘检测
系统实验(DSP)--图像的锐化处理、图像的边缘检测DSP 实验报告一、 图像的锐化处理（高通滤波处理）1、 实验原理处理模板如下：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--+--=004100αααααM 25.0=α对应数学表达式：()[])1,(),1()1,(),1(),(41),(++++-+--+=y x f y x f y x f y x f y x f y x g αα2、 C 程序及运行结果程序：Acute_RGB_Image(int *buffer){int x,y;for (y=0;y<ImageHeight;y++)for (x=0;x<ImageWidth;x++){buffer[y*ImageWidth+x]=2*buffer[y*ImageWidth+x]-(buffer[y*ImageWidth+x-1]+buffer[(y-1)*ImageWidth+x]+buffer[y*ImageWidth+x+1]+buffer[(y+1)*ImageWidth+x])/4;if(buffer[ImageWidth*y+x]>255)buffer[ImageWidth*y+x]=255;else if (buffer[ImageWidth*y+x]<0)buffer[ImageWidth*y+x]=0;}}运行结果：锐化前锐化后分析：从上面两幅图可以看出锐化后的图像轮廓变得明显，且噪声变得强烈。
3、汇编程序及运行结果程序：ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_red);ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_green);ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_blue);.mmregs.def _ImageAcuteSub.text_ImageAcuteSub:mov t0,brc1 ;IMAGE WIDTHmov t1,brc0 ;IMAGE HEIGHTrptb y_looprptb x_loopmov *ar0(#1),ac1;f(x+1,y)add *ar0(#-1),ac1 ;f(x-1,y)add *ar0(#-250),ac1 ;f(x,y-1)add *ar0(#250),ac1 ;f(x,y+1)sfts ac1,#-2mov *ar0<<#1,ac0;2f(x,y)sub ac1,ac0bcc branch1,ac0<0sub #255,ac0,ac1bcc branch2,ac1>0mov ac0,*ar0+b x_loopbranch1: mov #0,*ar0+b x_loopbranch2: mov #255,*ar0+ x_loop: nopy_loop: nopRET运行结果：锐化前 锐化后分析：可以看出汇编的结果和C 程序的结果是一致的。
毕业答辩-数字图像边缘检测算法的分析实现ppt课件
二、主要内容及工作
soble改进算子
❖ 针对Sobel算子存在的一些 不足，例如：数字图像边 缘定位精度不高，噪声抑 制力不高等，提出了改进 的soble 算法。
❖ 改进的soble算法在原有水 平和垂直模板的基础上新 增6个方向模板以确保提高 定位精度，并在此基础上 确定一个最佳阈值从而实 现对soble算子的改进。
使用差分方程对x和y方向上的 二阶偏导数近似 ，就成为能用来 近似拉普拉斯算子的卷积模板：
0 1 0 2 1 4 1
0 1 0
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Laplacian算子实验结果分析
❖ 优点：利用二阶导数零交叉特性检测边缘，对图像中的阶跃 性边缘点定位准确
❖ 缺点：对噪声非常敏感，丢失一部分边缘的方向信息，造成 一些不连续的检测边缘，不能得到边缘的方向等信息。 12
1
图像边缘检测算法的分析与实现
一、研究背景及意义
二、主要内容及工作
算 法 的 研 究
经 典 边 缘 检 测
MATLAB soble
的
各 种
改 进 算 子
及 分 析
实 现
边 缘 检 测 算 子
2
一、研究背景及意义
❖ 背景意义：视觉是人类最重要的感知手段，图
像又是视觉的基础。而图像的边缘检测是图像分 割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析 领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特 征的一个重要属性。图像边缘检测技术起源于20 世纪20年代，60年代后期快速发展成为一门新兴 学科。图像理解和分析的第一步往往就是边缘检 测。目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课
T T
0
A
255
19
❖ 现在本文给出一种阈值的选择方法：经过Sobel算子检测后的 图像假设可以表示成：
基于数字图像处理的木质板材缺陷识别DSP系统实现开题报告
基于数字图像处理的木质板材缺陷识别DSP系统实现开题报告一、研究背景与意义随着社会的发展和科技的进步，木材工业的规模也越来越大，而木质板材是目前木材工业中普遍使用的一种新型材料。
但是，木质板材的生产过程中难免会出现各种缺陷，如节疤、裂纹等，这些缺陷将会对板材的质量和使用寿命产生很大的影响。
因此，在木质板材的生产过程中对板材的缺陷进行检测和识别显得尤为重要。
目前，基于数字图像处理的缺陷检测已经被广泛应用于各种领域，包括自动化制造、医学、交通运输等。
而在木质板材的缺陷检测中，数字图像处理技术同样具有重大的应用前景。
采用数字图像处理技术对木质板材进行缺陷识别，能够大大提高生产效率和生产质量，降低检测成本，同时还能增强生产线的智能化水平，促进产业发展。
二、研究现状分析目前，对于基于数字图像处理的木质板材缺陷检测技术的研究已经取得了很大的进展。
在算法方面，常用的图像处理算法包括 Canny 边缘检测算法、Sobel 算法、Prewitt 算法、Kirsch 算法等，这些算法已经被广泛应用于数字图像处理领域。
同时，也有学者采用一些深度学习算法，如卷积神经网络、循环神经网络等进行研究。
在硬件方面，目前市场上已经有一些专门用于数字图像处理的 DSP 芯片，例如 TI 公司的 TMS320 系列 DSP 芯片，这些芯片的处理能力较强，能够很好地满足数字图像处理的需求。
同时，还有一些基于 FPGA的图像处理方案，具有处理速度快、性能高等优点。
三、研究内容与方法本研究的主要目的是设计并实现一种基于数字图像处理的木质板材缺陷识别 DSP 系统，实现对木质板材缺陷的自动检测和识别。
具体研究内容包括以下几点：（1）数字图像处理算法研究：根据木质板材的特点，选择合适的图像处理算法来提取板材图像中的特征，如颜色、纹理等。
（2）硬件平台设计：设计一个基于DSP 芯片或FPGA 的硬件平台，进行数字图像处理。
其中，DSP 芯片需要具有较高的运算速度和较大的存储容量，而 FPGA 的处理速度则要更快。