图像采集及显示

图像采集及显示是计算机视觉领域的重要研究方向之一，也是广泛应用于人机交互、安防监控、医学影像、工业检

测等领域的技术。本文将从图像采集和图像显示两个方面

进行介绍。

一、图像采集

图像采集是指从现实世界中获取图像数据的过程。目前

常见的图像采集设备有相机、摄像机、扫描仪、光谱仪等。主要包括以下几个步骤：

1.光学成像

在光学成像中，光线经过透镜组成像，从而得到一个二

维的光强分布。透镜的光学参数决定了成像质量，如焦距、光圈、球差、像差等。

2.传感器采集

传感器是将光学信息转换成电信号的设备。常见的图像

传感器有CCD和CMOS两种类型。CCD传感器的工作原理是

将光子转换成电荷进行储存和传输，因此具有较高的灵敏

度和动态范围；CMOS传感器则是将光子直接转换成电信号，具有低功耗和集成度高等优点。

3.信号处理

由于传感器本身存在噪声和失真等问题，因此需要对采

集到的图像进行信号处理，包括白平衡、去噪、色彩校正、图像增强、均衡化等。

二、图像显示

图像显示是指将采集到的图像数据转换成人类可以感知

的图像并呈现在屏幕上的过程。常见的图像显示设备有液

晶显示器、电视、投影仪等。主要包括以下几个步骤：

1.色彩空间转换

图像采集设备采集到的图像数据采用的是RGB色彩空间，而图像显示设备使用的则是YUV或YCbCr色彩空间。因此

需要对图像数据进行转换。

2.图像缩放

由于采集到的图像大小与显示设备大小可能不一致，因

此需要对图像进行缩放。常用的缩放算法有最近邻插值、

双线性插值、双立方插值等。

3.屏幕显示

最后将处理后的图像数据发送到显示设备进行呈现，其

核心技术是显示驱动。液晶显示器主要使用薄膜晶体管(TFT)技术，通过控制每个像素点的亮度来实现图像呈现。

总结

以上就是图像采集及显示的基本原理和流程介绍。在实

际应用中，还需要结合实际需求选择合适的采集和显示设备，并针对具体场景进行优化和改进。

基于FPGA的图像采集处理系统

基于FPGA的图像采集处理系统在现代科技领域，特别是计算机视觉和机器学习领域，图像采集和处理已经成为一项至关重要的任务。在许多应用中，需要快速、准确地对图像进行处理，这推动了图像采集和处理系统的研究和发展。现场可编程门阵列（FPGA）作为一种可编程逻辑器件，具有并行处理能力强、功耗低、可重构等优点，使其成为构建高性能图像采集处理系统的理想选择。 FPGA是一种可通过编程来配置其硬件资源的集成电路，它由大量的可配置逻辑块、内存块和输入/输出块组成。这些逻辑块和内存块可以在FPGA上被重新配置，以实现不同的逻辑功能和算法。输入/输出块可以用于与外部设备进行通信。基于FPGA的图像采集处理系统通常包括图像采集、预处理、传输、主处理和输出等几个主要环节。这个阶段主要通过相机等设备获取图像数据。相机与FPGA之间的接口可以是并行的，也可以是串行的。并行接口通常传输速度更快，但需要更多的线缆；串行接口则使用更少的线缆，但传输速度可能较慢。这个阶段主要是对采集到的原始图像数据进行初步处理，如去噪、灰

度化、彩色化等。这些处理任务可以在FPGA上并行进行，以提高处理速度。经过预处理的图像数据需要通过接口或总线传输到主处理单元（通常是CPU或GPU）进行处理。在传输过程中，可以使用DMA（直接内存访问）技术，以减少CPU的负载。在这个阶段，主处理单元（通常是CPU或GPU）会对传输过来的图像数据进行复杂处理，如特征提取、目标检测、图像识别等。这些处理任务需要大量的计算资源和算法支持。处理后的图像数据可以通过接口或总线传输到显示设备或用于进一步的处理。基于FPGA的图像采集处理系统具有处理速度快、可重构性强、功耗低等优点，使其在许多领域都有广泛的应用前景。特别是在需要实时图像处理的场景中，如无人驾驶、机器视觉等，基于FPGA的图像采集处理系统将具有更高的性能和效率。随着FPGA技术和相关算法的发展，我们可以预见，基于FPGA的图像采集处理系统将在未来得到更广泛的应用和推广。随着科学技术的发展，图像采集和存储技术在许多领域都有着广泛的

计算机图形图像处理的关键技术

计算机图形图像处理的关键技术计算机图形图像处理是指对图形图像进行数字信号处理的技术，它包括了图像采集、图像处理、图像分析和图像显示等一系列关键技术，它的应用广泛，涉及到各个领域，如医学、航空航天、人工智能等。本文将对计算机图形图像处理的关键技术进行介绍和探讨。一、图像采集技术图像采集技术是指将物理世界中的图像信息转换为数字信号，并将其存储在计算机中的技术。图像采集技术主要包括图像传感器、摄像头等硬件设备和图像采集软件，其中图像传感器是关键技术之一。常用的图像传感器有CCD和CMOS两种。 1、CCD传感器 CCD传感器是一种光电转换器件，它能够将光信号转换为电信号。CCD传感器的优点是灵敏度高、噪声低、动态范围大等。因此，它被广泛应用于医疗、航空等领域。但是，CCD传感器成本较高，且电路复杂。 2、CMOS传感器 CMOS传感器是另一种光电转换器件，它与CCD传感器相比，成本较低，电路也较简单，但是灵敏度和动态范围不如CCD传感器。CMOS 传感器被广泛应用于数码相机、手机等消费电子领域。在图像采集过程中，除了传感器本身的质量之外，还要关注采集环境的影响。例如，在强光照射下，CCD传感器可能会饱和，产生白色条纹影响采集质量。因此，在采集图像之前，需要进行环境检测和调整，以保证图像质量。二、图像处理技术图像处理技术是指对采集到的图像进行滤波、增强、去噪、压缩等处理的技术。它是计算机图形图像处理的核心技术之一。 1、图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理技术，它用来平滑或者增强图像。

常用的滤波器有均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等等。 2、图像增强图像增强是指使用图像处理技术，使得图像的某些特征更加明显，或者使得整幅图像看起来更加美观。常用的增强方法有线性增强、直方图均衡化等等。 3、图像去噪图像去噪是指使用图像处理技术，去掉图像中的噪声。噪声可能来自于图像采集过程中的各种因素，如传感器噪声、电子噪声等等。常用的去噪方法有中值滤波、小波变换去噪等等。 4、图像压缩图像压缩是指使用图像处理技术，将图像的数据量减少，以便于传输和存储。常用的压缩方法有无损压缩和有损压缩两种。三、图像分析技术图像分析技术是指使用计算机对图像中的信息进行分析，以获得有用的信息。图像分析技术包括目标检测、物体识别、图像分类等。 1、目标检测目标检测是指在图像中寻找特定的物体，例如人脸、车辆等等。常用的目标检测方法有Haar-like特征检测、基于深度学习的检测方法等等。 2、物体识别物体识别是指对图像中的对象进行分类，例如将图像中的车辆分类为轮式车辆或履带式车辆等等。常用的物体识别方法有基于颜色特征的分类、基于纹理特征的分类等等。 3、图像分类图像分类是指将一组图像根据某些特征进行分类。常用的分类方法有支持向量机、KNN等等。图像分析技术是计算机图形图像处理的关键技术之一，它的应用范围非常广泛，涉及到医学、军事、工业等多个领域。四、图像显示技术图像显示技术是指将计算机处理后的图像显示在屏幕上的技术。图像显示技术包括了显示设备、颜色空间、显示分辨率等。

实时图像采集与处理技术

实时图像采集与处理技术随着科技的快速发展，实时图像采集与处理技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。无论是医学诊断、工业质检还是智能交通系统，实时图像采集与处理技术的应用都有着广阔的前景。一、实时图像采集技术实时图像采集技术是指将现实世界中的图像信息通过相机等设备获取到计算机或其他设备中进行传输和处理的技术。随着相机硬件的不断升级，图像采集的速度和精度也得到了大幅提升。例如，在智能交通领域，实时图像采集技术被广泛应用于车辆监控和交通流量统计。传感器安装在道路旁边的摄像头能够及时捕捉到道路上的车辆情况，并将数据传输给计算机进行分析。这种技术的应用不仅能提高交通事故监控和处理的效率，还能够提供交通流量的数据，为交通管制和规划提供科学依据。二、实时图像处理技术实时图像处理技术是指对采集到的图像进行实时处理和分析的技术。通过对图像的处理，可以实现对目标物体的检测、跟踪、识别等功能。实时图像处理技术在各个领域中得到了广泛应用。在医疗行业中，实时图像处理技术被用于医学诊断和手术辅助。通过分析患者的MR或CT图像，可以帮助医生快速准确地定位和诊断疾病。同时，实时图像处理技术还可以辅助手术过程中的导航和精确操作，提高手术的安全性和成功率。除了医疗领域，实时图像处理技术还在工业质检中得到了广泛应用。通过对产品图像的分析，可以快速检测出产品的缺陷和不合格项，提高质量控制的效率和准确性。同时，实时图像处理技术还可以根据产品的特征进行分类和归类，为生产过程提供数据支持和优化方案。

三、实时图像采集与处理技术面临的挑战尽管实时图像采集与处理技术已经取得了很大的进步，但仍然面临着一些挑战。首先，图像采集的速度和精度需要进一步提升，以应对高速运动物体的采集需求。其次，实时图像处理的算法和模型需要不断优化和改进，使其更加适用于各个领域的实际需求。最后，实时图像采集与处理技术的应用也面临着隐私和安全性的问题，需要制定相应的管理措施和规范。然而，随着人工智能和大数据技术的不断发展，实时图像采集与处理技术的应用前景依然十分广阔。通过将实时图像采集与处理技术与其他技术相结合，如物联网、云计算等，可以进一步提升系统的智能化和效能。总之，实时图像采集与处理技术在各个领域中都有着广泛的应用。随着科技的发展，这项技术将会得到更好的应用和发展，为人类社会带来更多的便利和发展机遇。

图像采集及显示

图像采集及显示图像采集及显示是计算机视觉领域的重要研究方向之一，也是广泛应用于人机交互、安防监控、医学影像、工业检测等领域的技术。本文将从图像采集和图像显示两个方面进行介绍。一、图像采集图像采集是指从现实世界中获取图像数据的过程。目前常见的图像采集设备有相机、摄像机、扫描仪、光谱仪等。主要包括以下几个步骤： 1.光学成像在光学成像中，光线经过透镜组成像，从而得到一个二维的光强分布。透镜的光学参数决定了成像质量，如焦距、光圈、球差、像差等。 2.传感器采集传感器是将光学信息转换成电信号的设备。常见的图像传感器有CCD和CMOS两种类型。CCD传感器的工作原理是将光子转换成电荷进行储存和传输，因此具有较高的灵敏度和动态范围；CMOS传感器则是将光子直接转换成电信号，具有低功耗和集成度高等优点。 3.信号处理由于传感器本身存在噪声和失真等问题，因此需要对采集到的图像进行信号处理，包括白平衡、去噪、色彩校正、图像增强、均衡化等。二、图像显示图像显示是指将采集到的图像数据转换成人类可以感知的图像并呈现在屏幕上的过程。常见的图像显示设备有液晶显示器、电视、投影仪等。主要包括以下几个步骤：

1.色彩空间转换图像采集设备采集到的图像数据采用的是RGB色彩空间，而图像显示设备使用的则是YUV或YCbCr色彩空间。因此需要对图像数据进行转换。 2.图像缩放由于采集到的图像大小与显示设备大小可能不一致，因此需要对图像进行缩放。常用的缩放算法有最近邻插值、双线性插值、双立方插值等。 3.屏幕显示最后将处理后的图像数据发送到显示设备进行呈现，其核心技术是显示驱动。液晶显示器主要使用薄膜晶体管(TFT)技术，通过控制每个像素点的亮度来实现图像呈现。总结以上就是图像采集及显示的基本原理和流程介绍。在实际应用中，还需要结合实际需求选择合适的采集和显示设备，并针对具体场景进行优化和改进。

视频图像处理技术及应用

视频图像处理技术及应用随着技术的不断发展，视频图像处理技术已经逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。视频图像处理技术不仅适用于电影、电视等娱乐行业，还广泛应用于医学、教育、工业等领域中。本文将从图像处理技术的基本原理、应用领域和未来发展趋势三个方面进行探讨。一、图像处理技术的基本原理图像处理技术是指利用计算机技术对数字图像进行处理、分析、加工、压缩、存储、传输等一系列操作的过程。图像处理技术的基本原理包括数字图像采集、数字图像处理和数字图像显示三个过程。数字图像采集是指利用摄像机等设备将物体的光学信号转换为数字信号的过程。数字图像处理是指将数字信号进行处理，实现图像增强、噪声去除、图像分割等功能。数字图像显示则是将处理后的数字信号转换为可见的图像的过程。数字图像处理技术包括图像增强、图像复原、图像分割、目标识别、图像压缩等多个方面。图像增强是指对数字图像进行处理，提高图像的质量和清晰度。图像复原则是指基于图像恢复原理，将受损的图像恢复到原始状态的过程。图像分割是指将数字图像分成若干个子区域，划分出各自的物体。目标识别则是将图像划分出的物体进行识别和标记。图像压缩则是将数字图像文件进行压缩、存储，以减少数据量和存储空间。二、应用领域视频图像处理技术已经广泛应用于不同领域中。以下是一些应用领域的简单介绍： 1.医学领域

视频图像处理技术在医学领域中有着广泛的应用。比如MRI和CT等成像技术，利用数字图像处理技术，对成像的图像进行处理和分析，帮助医生准确地识别病灶和病变，以实现临床治疗。此外，视频图像处理技术还广泛应用于医学图像测量、病理分析、生理监护等方面。 2.教育领域视频图像处理技术已经成为教育领域中不可或缺的一部分。学生可以通过数字图像处理技术，快速准确地完成图像的处理和分析，提升学习效率。另外，数字图像处理技术也广泛应用于教学演示、实验指导等方面，帮助学生更好地理解和学习知识。 3. 工业领域数字图像处理技术在工业领域中应用广泛。比如机器视觉技术，利用数字图像处理技术，对生产过程中的图像进行处理和分析，实现自动检测、自动分类等功能。另外，数字图像处理技术还广泛应用于无损检测、工业质检、自动化生产等领域。 4. 娱乐领域图像处理技术在娱乐领域中有着广泛的应用。比如电影、电视、游戏等，利用数字图像处理技术，对画面效果进行优化和提升，提供更加丰富和逼真的视觉体验。三、未来发展趋势未来，视频图像处理技术将会持续迎来新的发展趋势。以下是一些关键发展趋势的简单介绍： 1. 智能化发展随着人工智能技术的不断普及和发展，数字图像处理技术将会智能化发展。利用深度学习等人工智能技术，对数字图像进行处理、分析和识别，将会具有更高的准确性和效率。

物理实验技术的图像采集与处理技巧

物理实验技术的图像采集与处理技巧在现代物理实验中，图像采集与处理技巧起着至关重要的作用。通过科学的采集与处理，我们可以获取更加精确、准确的实验数据，以支持理论研究和科学发现。本文将探讨一些物理实验中常用的图像采集与处理技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。一、图像采集技巧图像采集是从物理实验中获取图像数据的过程。在进行图像采集时，我们需要注意以下几个方面的技巧： 1. 光源的选择与调节：光源的选择与调节对图像的质量有重要影响。在实验中，我们可以选择合适的光源，如白光、单色光或激光器，以满足不同实验需求。同时，我们还需要调节光源的亮度和方向，以确保试样在图像中呈现出清晰的轮廓和细节。 2. 摄像设备的设置：摄像设备的设置直接关系到图像的质量。在进行摄像时，我们需要调整摄像机的焦距、曝光时间和帧率等参数，使图像清晰、明亮，并保证实验过程中的实时性和连续性。 3. 采样率的控制：采样率是指采集图像中每个像素的样本数。在选择采样率时，我们需要综合考虑实验对象的特点和图像显示的要求。一般来说，较高的采样率可以获取更多的细节信息，但也会增加数据量和处理的复杂性。二、图像处理技巧图像处理是对采集到的图像数据进行优化、增强或分析的过程。在进行图像处理时，我们需要运用一系列算法和技巧，以提取图像中的有用信息。 1. 图像滤波：图像滤波是一种常用的图像处理技术，它通过改变图像中像素的灰度值或颜色，以实现图像的模糊、锐化、降噪或增强等效果。在实验中，我们可以根据需要选择不同的滤波算法，如均值滤波、中值滤波或高斯滤波。

2. 图像分割：图像分割是指将图像中的目标物体与背景进行分离的过程。在实验中，我们可以运用一些分割算法，如阈值分割、边缘检测或区域生长等，以获得物体的边界和形状信息。 3. 图像匹配：图像匹配是指通过图像处理技术来实现图像中不同区域或不同图像之间的对应关系。在实验中，我们可以使用特征提取和特征匹配算法，如SIFT、SURF或ORB等，来实现目标物体的跟踪或识别。 4. 图像测量：图像测量是指使用图像处理技术从图像中获取物体尺寸、形态或运动信息的过程。在实验中，我们可以运用计算几何和数字图像处理的知识，如投影变换、特征点匹配或光流分析等，来实现物理量的测量和分析。三、图像采集与处理技巧的应用物理实验中的图像采集与处理技巧具有广泛的应用，涉及多个领域和学科。以下是一些常见的应用场景： 1. 星空观测：在天文学中，我们可以使用图像采集与处理技巧来观测和研究星系、星团、行星等天体。通过采集和处理图像数据，我们可以获取天体的亮度、颜色、位置等信息，以助于研究宇宙的起源和演化。 2. 材料科学：在材料科学中，我们可以使用图像采集与处理技巧来研究材料的晶体结构、表面形态和缺陷分布等。通过采集和处理材料的显微图像，我们可以分析材料的晶格和杂质，并评估材料的性能和质量。 3. 生物医学：在生物医学中，我们可以使用图像采集与处理技巧来观测和分析生物体的结构、功能和代谢过程。通过采集和处理生物体的图像数据，我们可以实现医学影像诊断、细胞分析和病理研究等应用。总结图像采集与处理技巧在物理实验中具有重要意义，它不仅可以帮助我们获得更加准确、精确的实验数据，还可以支持科学研究和发现。通过运用适当的图像采集

普通高等学校招生图像采集规范及信息标准

附件5 普通高等学校招生图像采集规范及信息标准一、基本要求 1.报名图像应使用报名考生本人近期（一般为报名年度内）正面免冠彩色头像的数字化图像文件。 2.图像应真实表达考生本人相貌。禁止对图像整体或局部进行镜像、旋转等变换操作。不得对人像特征（如伤疤、痣、发型等）进行技术处理。 3.图像应对焦准确、层次清晰、色彩真实、无明显畸变。 4.除头像外，不得添加边框、文字、图案等其他内容。二、拍照要求 1.背景：应均匀无渐变，不得有阴影、其他人或物体。可选用浅蓝色（参考值RGB<100,197,255>）、白色（参考值RGB<255,255,255>）或浅灰色（参考值RGB<240,240,240>）。 2.人物姿态与表情：坐姿端正，表情自然，双眼自然睁开并平视，耳朵对称，左右肩膀平衡，嘴唇自然闭合。 3.眼镜：常戴眼镜者应佩戴眼镜，但不得戴有色（含隐形）眼镜，镜框不得遮挡眼睛，眼镜不能有反光。 4.佩饰及遮挡物：不得使用头部覆盖物（宗教、医疗和文化需要时，不得遮挡脸部或造成阴影）。不得佩戴耳环、项链等饰品。头发不得遮挡眉毛、眼睛和耳朵。不宜化妆。

5.衣着：应与背景色区分明显。避免复杂图案、条纹。三、照明光线 1.照明光线均匀，脸部曝光均匀，无明显可见或不对称的高光、光斑，无红眼。 2.建议配置光源两只（色温5500K-5600K），摆设高度与被拍摄人肩部同高，角度为左右各45度，朝向对准被拍摄人头部，距离被拍摄人1.5米-2米。四、数字化图像文件 1.数字化图像文件规格为宽480像素*高640像素，分辨率300dpi，24位真彩色。应符合JPEG标准，压缩品质系数不低于60，压缩后文件大小一般在20KB至40KB。文件扩展名应为JPG。 2.人像在图像矩形框内水平居中，左右对称。头顶发际距上边沿50像素至110像素；眼睛所在位置距上边沿200像素至300像素；脸部宽度（两脸颊之间）180像素至300像素。

数字成像技术的原理与应用

数字成像技术的原理与应用 1. 原理介绍数字成像技术是一种将物体的图像转化为数字信号，并通过图像处理算法进行处理和分析的技术。它主要包括图像采集、图像传输、图像处理和图像显示等几个步骤。以下是数字成像技术的主要原理： •图像采集：图像的采集主要通过光传感器（如CCD或CMOS）来实现。光传感器将物体的光信息转化为电信号，并将其转化为数字信号进行处理。 •图像传输：采集到的数字信号通过信号处理器进行处理和传输。传输方式主要包括有线传输和无线传输两种方式。有线传输采用电缆连接设备，无线传输则通过无线网络进行数据传输。 •图像处理：图像处理是数字成像技术的核心步骤。它包括图像增强、图像滤波、边缘检测、图像分割等一系列算法，通过对图像进行数值计算和处理，提取出图像中的特征信息。 •图像显示：经过处理的图像最终通过显示设备（如电视、计算机显示器等）进行显示。显示设备将数字信号转化为可视化的图像，供用户观看和使用。 2. 应用领域数字成像技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举了其中的几个主要领域及应用： •医学影像学：数字成像技术在医学影像学中的应用非常广泛。通过数字成像技术，可以获取到患者的X射线、CT、MRI等影像数据，用于医生对疾病的诊断和治疗。 •安防监控：数字成像技术在安防监控领域起到至关重要的作用。通过数字摄像机和图像处理算法，可以实现对公共场所、商场、银行等地的监控和安全管理。 •工业检测：数字成像技术在工业领域的应用也非常广泛。通过数字成像技术，可以实现对产品质量的检测和控制，提高产品的生产质量和效率。 •无人驾驶：数字成像技术是无人驾驶技术的核心。通过激光雷达和摄像头等设备采集环境信息，并通过图像处理算法进行分析和识别，实现对道路和交通标志等的识别和理解。

B超图像数据采集及计算机图像处理

关键词：B超图像；医学影像；数据采集；图像处理技术前言 B超诊断仪在很多疾病诊断中有着广泛的应用，并且表现出较大的优势，其无创、无痛、无放射线，并且能够重复使用、价格低廉，在诸多领域成为影像检查的首选方法。目前，我国市场上销售的B超诊断仪难以满足新技术的需求，而国外进口的高档B超诊断仪，虽然功能性强，但是价格昂贵。针对这种情况，计算机领域已经有相应的解决办法对B超图像进行收集和整理，并通过使用图像处理技术对图像进行有效处理，提升B超诊断仪的性能，提高诊断的科学性。 1B超图像采集 B超诊断仪采集的影像为数字图像，采用数字化图像处理技术能够增强清晰度，对病灶边缘进行图像清晰处理，医生通过分析更加明确的影像图片，能够更准确、更快速的做出诊断，结合病人自身实际情况制定科学合理的治疗方案。B超诊断仪将采集的图像有目的地存入计算机中，建立与病人相关的信息库，形成医学影像数据库系统，对数据库中的信息进行综合性管理，提高B超图像利用率，为临床诊断奠定良好基础。B超图像采集系统中的数字存储技术保证图像存取效率，提高B超图像查询速度和管理效率，为医生和患者带来便利。数字存储技术还代替了传统纸质打印媒介，降低了人工成本，节约了开支。数字存储能够实现数据的网络传输，为远程诊断提供便利条件，适应了医疗事业互联发展的趋势。 2B超计算机图像处理技术 2.1图像增强技术图像增强技术作为图像处理领域的基本技术之一，通过将原始分散而稀疏的图片通过拉大对比度，增强视觉效果，能够使原本模糊不清甚至无法辨认的图片清晰化。随着科学不断发展进步，在图像增强技术的基础上，衍生出B超图像增强技术。B超图像中明暗分布直接影响图像的清晰度，图像的展示情况也受到对比度的影响，当一幅图像大部分区域亮而局部不亮时，说明该图对比度低，图像整体较为模糊，不利于辨认；而一幅图像大部分区域的明、暗程度相似，图像中明、暗区域分配合理。则这一图像的对比度高，能够被人们清晰地辨认出来。因此，图像增强技术在进行B超图片处理中有着不可替代的作用。相关技术人员进行图片处理时，应当合理调整灰度范围，通过调整图片的对比方式，改变视觉效果。对比度较低的图像基本都是由有限灰度所构成，其主要特点是像素范围较为集中，仅利用很小的像素范围就可以显示图像，借助此区域内的直方图准确判定检查区域，通过对比拉伸将原始图像动态范围加宽，将B超图像中原有重要且又无法查询的信息提取出来，以此达成增强图像视觉

图像采集系统

图像采集系统随着人们对图像技术的不断研究和发展，图像采集系统也越来越受欢迎。这是一种将物体或场景转换为数字信息的技术，它是现代电子技术中一个十分重要的部分。本文将深入探讨图像采集系统的构成和原理，并介绍一些图像采集系统的应用。一、构成和原理图像采集系统由三个主要的部分组成：光电转换器、信号处理单元和存储装置。 1. 光电转换器图像采集系统的光电转换器就是摄像机。它能够将光线转换为电信号，是图像采集系统的核心部件。摄像机通常有一个镜头，用于约束光线聚焦于CCD等传感器表面。传感器感知光线并将其转换为电压信号，这些信号被发送到信号处理单元。 2. 信号处理单元

信号处理单元包括模拟电路和数字电路两个部分。模拟电路主要用于增强信号，校准电平和增加对比度。数字电路则相当于摄像机的芯片，它们以一种可编程的方式协同工作，从传感器读取信号并将其转换为数字信号。与传统的模拟视频信号不同，数字视频信号已被编码并且可以直接向计算机中输入。 3. 存储装置存储是数字图像采集系统的重要组成部分。数字图像是以分辨率为基础的一个数字网络，每个像素点在其位置上有一个唯一的数字。图像以各种不同的格式存储，包括JPEG、TIFF、BMP等。一种流行的存储方式是将图像存储在计算机内部或外部的硬盘驱动器上，以便以后访问和处理。二、应用图像采集系统有许多应用，其中一些已经成为了当今世界上最重要的技术之一。下面列举了一些图像采集系统的应用。 1. 指纹识别

指纹加密系统使用图像采集系统来采集并存储指纹图像。指纹图像可以在未来用于在各种设备上确认用户的身份，从而提高安全性并消除欺诈。 2. 车辆识别汽车号码识别是一种利用图像采集系统和光学字符识别(OCR) 技术来识别车辆号码，以确保道路上的车辆符合法律和监管要求。 3. 医学成像医学成像系统使用一个高分辨率的图像采集系统来采集机体内部和外部区域的图像，用于帮助医生诊断和治疗。其中一些成像系统甚至可以采集和处理实时图像。 4. 视频监控视频监控系统使用图像采集系统来捕捉和记录视频数据。这些系统可以用于保护公司、商店、政府建筑和私人资产等安全目标。

使用LabVIEW采集视频图像

使用LabVIEW采集视频图像 LabVIEW是一款功能强大的图形化编程软件，它被广泛应用于工程领域中进行数据采集、图像处理和控制系统设计等。在LabVIEW中，可以利用相机模块进行视频图像的采集。下面将介绍如何使用LabVIEW进行视频图像采集。下面是一个基本的视频图像采集步骤： 1. 打开相机：使用"IMAQdx Open Camera"函数打开相机设备，此函数需要指定相机设备名称或索引号。 2. 获取图像格式：使用"IMAQdx Enumerate Video Modes"函数获取相机支持的视频格式列表，并选择一个适合的格式。 3. 设置视频格式：使用"IMAQdx Set Video Mode"函数设置视频格式，将相机设为所需的分辨率、帧率和像素格式等。 4. 开始采集图像：使用"IMAQdx Start Acquisition"函数开始图像采集。 5. 获取图像：使用"IMAQdx Grab"函数获取图像数据。 6. 图像显示：可以使用"IMAQ Display Image"函数在LabVIEW界面上显示图像，或使用其他图像处理函数对图像进行进一步处理。 7. 结束采集：使用"IMAQdx Stop Acquisition"函数停止图像采集。 8. 关闭相机：使用"IMAQdx Close Camera"函数关闭相机设备。

此外，还可以通过使用循环结构，使图像采集和显示等操作连续进行，实时显示视频图像。例如，可以使用While循环，将图像采集和显示的过程放在循环中，通过设置退出条件来控制图像采集的时机。在LabVIEW界面中，可以修改相机采集参数，如分辨率、帧率等，也可以添加其他的图像处理算法来实现更丰富的功能，如边缘检测、目标追踪等。综上所述，使用LabVIEW进行视频图像采集是一项相对简单且灵活的操作。通过相机模块提供的函数和工具箱，可以轻松实现图像采集、显示和处理等功能，为后续的图像分析和应用提供了强大的基础。

LabVIEW中的嵌入式像处理和视频分析

LabVIEW中的嵌入式像处理和视频分析LabVIEW中的嵌入式图像处理和视频分析 LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一种强大的可视化编程环境，常被应用于工程、测量、自动化和控制等领域。通过使用LabVIEW，工程师和科学家可以轻松地开发各种应用程序，包括嵌入式系统中的图像处理和视频分析。 1. 引言嵌入式系统是指植入到某个具体设备或系统中的计算机系统，用于控制和监视设备的各种功能。嵌入式图像处理和视频分析是将图像和视频信号作为输入，通过数字图像处理技术和算法进行分析和处理，实现特定目标的应用。 2. LabVIEW中的图像处理 LabVIEW提供了丰富的图像处理函数和工具，使开发人员能够对图像进行各种操作和分析。以下是LabVIEW中常用的图像处理功能和技术： 2.1 图像采集和显示 LabVIEW可以与各种图像采集设备（如相机、摄像头等）进行集成，实时地获取图像数据，并将其显示在图形界面上。通过使用相关的函数和工具，可以对采集到的图像进行实时预览、缩放、旋转等操作。

2.2 图像滤波和增强 LabVIEW提供了各种滤波算法和函数，可用于去除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度。开发人员可以根据具体应用需求选择适当的滤波方法，如均值滤波、中值滤波、边缘增强等。 2.3 特征提取和目标识别 LabVIEW支持多种特征提取和目标识别算法，如边缘检测、角点检测、模板匹配等。这些算法可以帮助开发人员从图像中提取出感兴趣的特征，并对目标进行自动识别和分类。 3. LabVIEW中的视频分析除了图像处理，LabVIEW还提供了强大的视频分析功能，用于处理和分析连续的视频帧序列。以下是LabVIEW中常用的视频分析功能和技术： 3.1 运动检测和跟踪 LabVIEW可以通过比较连续的视频帧之间的像素变化，实现运动检测和目标跟踪。开发人员可以使用相关的函数和工具，实时地检测和跟踪目标的位置、速度和方向，用于监控、安防等领域。 3.2 视频压缩和编码 LabVIEW支持多种视频压缩和编码算法，如MPEG、H.264等，可用于减少视频数据的存储和传输开销。开发人员可以根据应用要求选择适当的压缩方法，并利用LabVIEW的相关函数进行视频编码和解码。

用Labview实现图像采集

用Labview实现图像采集一、程序功能： 1.通过选择相机实现电脑摄像头或CCD连续图像采集。 2.控制图像采集时间。 3.显示图像采集速率和程序运行时间。 4.给采集到的图像命名并保存到特定的文件夹。二、程序介绍： 1.前面板（控制面板）要求：实现连续图像采集所需要的软件条件： 1.安装VAS（Vision Acquisition Software） 2.如果要实现CCD图像采集，需安装CCD的驱动程序操作说明: 1.选择相机名称 2.设置采集时间 3.运行VI 相机名字：通过下拉菜单选择相机，包括电脑摄像头和USB接口的CCD设备采集速率。采集速率：实时显示采集图像的速率。

缓冲数：实时显示从程序运行开始采集图像的数目。设置采集时间：根据需求设置采集时间。默认值为0，只采一幅图像。采集进行时间：程序已经运行的时间。设置保存路径：指定图片的保存位置。如果不设置，只进行实时采集不保存图像。Stop：采集停止。图像：显示图像信息。左侧为兴趣区域选择工具，作用是使研究区域更加醒目，便于观察。从上到下依次是：实现图形的放大显示鼠标位置，不进行其他操作拖动图片选择兴趣区为一点选择兴趣区为矩形包围的区域，两边为水平和竖直选择兴趣区为矩形包围的区域，矩形方向任意选择兴趣区为折线选择兴趣区为折线区域（所画折线自动闭合）选择兴趣区为曲线选择兴趣区为曲线保卫的区域选择兴趣区为椭圆选择兴趣区为圆环以折线兴趣区域为例，如图

2.后面板（程序框图） 1. 循环，将采集、保存、计时等功能循环进行。在循环中，获取最新的图像并输出。 2.循环的初始条件设置，选择相机，并将相机作为循环的输入。和前面版里的相机名字相对应，作用是选择相机。打开一个照相机，查询摄像机功能，装载的照相机的配置文件，并创建一个唯一的参考到摄像机。 Camera Control Mode照相机控制模式，在控制器模式打开相机，配置和获取图像数据。 Session In指定要打开摄像机的名称，默认值是CAM0。 Session Out是相机的一个参考，输出图像数据。

stm32和ov7670图像采集串口上位机显示

花了几天时间用stm32和ov7670搞了个图像采集，这比我预想的要难很多。ov7670一百多个寄存器而且ov公司的datasheet简陋得常常让我想说一句：我去年买了个表。后来还是借鉴了网络上的一些寄存器配置，在加上苦读ov推出的资料终于还是搞出了个简陋的摸样出来。话不多说了，给大家分享一下心得体会，以便帮助后面学习的朋友少走些弯路。一：摄像头不比其他的传感器，有一定的难度，而且资料太过简陋，后面学习的朋友尽量买些成熟产品做开发，比如说淘宝买的开发套件。我就吃了这亏，stm32和摄像头完全从零做起，啥都没有，连上位机都准备自己写，这没必要时间成本太高了。二：不要指望自己一个一个寄存器去配置，本来资料就简陋，有很多寄存器你看了资料未必能明白啥个意思，在网上找个配置方案（也可以借用我的配置方案）修改一些关键地方就行了。三：注意焦距的调节，如果焦距调节不正确，可能画面模糊一片，慢慢调节一下焦距图像画面应该就出来了（前提是你已经采集到了图像）四：注意SCCB（也就是I2C）的时序，可以借鉴我的初始化，但配置完成后用串口读取一些寄存器的值打印出来，看是否配置成功，如果这个都没有配置成功，你先别浪费时间找图像了。五：网上能下载到的上位机，一般都会显示255的灰度图像，而ov7670是不能够输出灰度图像的，所以只能将输出格式配置成为YUV，然后人为去掉UV，将Y传给上位机显示就是灰度图像了。（注意网上下载的上位机软件可能会有一些协议，最好先弄清楚，要不然你显示肯定是显示不出来的）六：分辨率配置（具体配置参考代码）主要有一下几个寄存器 0x 17 HSTART 0x 18 HSTOP 0x 19 VSTRT 0x 1A VSTOP 0x 03 VREF HREF 的高电平宽度等于我们所要显示的一行 HREF = WEIGHT*2; 乘以二是因为每个像素点是有两个 HSTOP=START + HREF; 184 + 320*2 = 824; 然后在用824对784求余就是HSTOP的值（其原因，请仔细度ov7670的时序，如果懒得看，直接用就行）七：配置为YUV格式关键寄存器配置：（引用于网络论坛，感谢他的分享） {0x12, 0x10},//QVGA YUV {0x3a, 0x14},//使用固定UV输出 {0x3d, 0x80},//使用固定UV输出 {0x67, 0x11},//固定U值，0x11，方便测试 {0x68, 0xFF},//固定V值，0xFF，方便测试 {0x40, 0xC0},//初始配置，YUV模式，这个寄存器必须设置，否则不好使为方便调试，都是用固定的U值和V值，向67中写入11，向68中写入FF，出来的是XX11XXFF，说明配置成功。要注意的就是{0x40, 0xC0}，这个必须设置成初始化值，默认配置便是YUV，不能再用RGB565的配置。顺便说一句，YUV模式为YUV 4:2:2，不是说8位里面4位Y，2位U，2位V的意思，Y/U/V都是8位数据，只是U和V是隔着Y轮流输出的，高字节的是Y，低字节为U 或V，做飞思卡尔智能车一般用的OV7620就是这样，一般只用Y的数据，用来判断黑白。

利用LabVIEW进行图像采集与处理

10.2 利用LabVIEW进行图像采集与处理利用LabVIEW进行图像处理是一个非常重要的应用。在许多行业中采用图像的采集和识别来进行判断、控制，使操作更加精确，具有可信度、人性化、智能化。本节将讲解利用LabVIEW进行图像采集和处理的实例。 10.2.1 图像处理介绍图像处理也可以称作视觉处理。LabVIEW提供了多种图像处理的方法。其中NI 公司的视觉采集软件提供的驱动和函数，既能够从数千种连接到 NI 帧接收器上的不同相机上采集图像，也能够从连接在PC、PXI系统或笔记本计算机上标准端口的IEEE 1394和千兆位以太网视觉相机采集图像。 LabVIEW中的视觉开发模块作为强大的机器视觉处理库，配有各类函数，其中包括：边缘检测、颗粒分析、光学字符识别和验证、一维和二维代码支持、几何与模式匹配、颜色工具。该模块可与NI公司的所有软件、C++、Microsoft Visua l Basic、Microsoft .NET 相互调用，为用户提供了相当便利的操作。用户可通过视觉开发模块的同步功能，实现与运动或数据采集测量的同步。 NI公司提供的图像处理软件包Vision 8.5.1 Acquisition Software ，是专门为LabVIEW 8.5服务的。它可以在LabVIEW 8.5中完成各种关于图像处理、视觉运行的控制。 10.2.2 实例内容说明本实例主要完成通过USB摄像头采集图像，并经过一些运算对图像进行数据分析。在实例中用采集到的图片作样本，让系统认识一个像素，然后开始自动查找图像中的相同像素，查找时还要对图片进行翻转，以全面找到相同的像素，最后再标注出这些点的中心位置和点数。 10.2.3 Vision安装与介绍本例主要通过Vision 8.5.1 Acquisition Software软件包来实现。Vision 8. 5.1 Acquisition Software软件包是一种专门的图像处理软件，需要单独安装。此软件一般可以通过供应商购买，也可以通过NI公司网站下载。 1．Vision安装 Vision 8.5.1 Acquisition Software安装步骤如下：（1）把光盘放入计算机光驱，系统会自动识别，并显示出安装自检界面，如图10-34所示。

基于FPGA的图像的采集与显示

基于FPGA图像的采集与显示学生姓名：学生学号：院（系）：电气信息工程学院年级专业：指导教师：助理指导教师：二〇一五年五月

随着科技社会的飞速发展，数字图像采集与处理系统在科学研究、工业生产，日常生活等众多领域得到越来越广泛的应用，具有广阔的应用前景和研究价值。在今天，具有图像显示功能的电子产品越来越多，由可视电话、数码相机，ipad 等消费电子产品到门禁系统、数字视频监视等工业控制以及安防产品，处处显示着数字图像采集与处理系统的重要性。而针对于图像的采集与处理ARM、DSP、FPGA各有所长，其中FPGA的并行高速精确的处理在通信领域、图像处理、大屏显示等方面有着得天独厚的优势。基于FPGA可编程器件的可编程特性，采用FPGA进行设计的图形采集系统有良好的可扩展性和相对稳定的硬件结构，利用软件编程和硬件逻辑电路来实现图像采集的软件算法，在很大程度上能够提高图像识别速度和系统的体积，大大节约了生产成本。本次设计利用OV（OmniVision）公司生产的CMOS 7670摄像头进行图像的的采集以及简单的处理，Hynix公司的SDRAM芯片H57V2562GTR—75C做图像的临时存储，FPGA芯片采用的是Altera公司旗下的Cyclone系列芯片第四代产品EP4CE6F17C8N，利用其并行高速精确的优势实现640*480*60fps，每秒共30M带宽的VGA显示。此次设计的目的是为了将数字图像采集与显示等功能集成在一块单板上。利用本系统的电路板对图像进行采集、缓存以及通过VGA实现实时显示，在使用过程中摄像头能够正常实现图像采集，SDRAM能够顺利完成图像的存储与读取，FPGA芯片以及程序能够保证整个系统正常运行，并且在VGA显示时图像没有错位和乱码的产生。关键词图像的实时采集与显示，FPGA，VGA显示