噪音检测报警系统的设计与研究 学生：XX 指导老师:XX 内容摘要：本文以AT89S52 单片机为控制核心,通过播音判断电路寻找广播间歇时段,实时采集噪声环境内的噪音信号,根据A/ D 转换后的噪音电平值计算出复杂环境下噪声信号的平均功率;根据噪声信号的功率大小自适应地控制大厅环境内的广播音量,实现了复杂噪声环境下自适应音量控制系统。该系统的硬、软件设计简单,性能良好,价格低廉。实验结果表明,该系统实现了预期功能,自适应效果良好,性价比较高,具有良好的推广价值。 关键词:语音判断噪音采集自适应音量控 AT89S52单片机
An adaptive volume cont rol AT89S52 MCU system based on noise collection is int Abstract：roduced. By looking forbroadcasting intermittent period using the voice judge circuit ,complicated noise signal at hall environment is sampledreal2time. Through A / D conversion and calculation ,the average power of noise signal can be measured. According tothe average power of noise signal ,an adaptive volume cont rol system at complicated noise environment is designed. Thedesign of hardware and sof tware is simple and cost performance is good. Experimental result s show that the whole system can adaptive adjust s volume according to the environment noise signal , and it s engineering value is good. Keywords：voice detection noise sampling adaptive volume cont rol AT89S52
毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月
摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection
数字图像课程设计简单数字图像处理系统 function varargout = untitled(varargin) % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @untitled_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @untitled_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before untitled is made visible. function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) %界面初始化函数 setappdata,'I',0); % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to untitled (see VARARGIN) % Choose default command line output for untitled = hObject;
第六章图像的锐化处理 一.填空题 1. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 2. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Roberts交叉微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 3. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Sobel 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 4. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Priwitt微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 5. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Laplacian微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 6. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Wallis 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 7. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。水平方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。（填“增强”或“削弱”） 9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。（填“增强”或“削弱”） 10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。（填“能”或“不能”） 四.简答题 1. 图像中的细节特征大致有哪些？一般细节反映在图像中的什么地方？ 2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同？ 3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。 4. 简述垂直方向的微分算子的作用模板和处理过程。 5. 已知Laplacian微分算子的作用模板为：，请写出两种变形的Laplacian算子。解答: 1. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况，包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤 立点大都是图像的噪声点，画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。 2. 一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界，反映的边界信息较少，但是所反映的边界 比较清晰；二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节 信息，但是所反映的边界不是太清晰。 五.应用题 1. 已知Roberts算子的作用模板为：，Sobel算子的作用模板为： 。 设图像为：
智能家居温湿度检测系统研究与设计 发表时间：2017-10-12T11:56:42.963Z 来源：《电力设备》2017年第15期作者：徐琬婷1 邓延安1 李中望2 [导读] 摘要：智能家居系统技术中的温度检测是智能家居中的非常重要的技术，利用单片机控制各个温度是目前发展的主流。随着社会的快速发展，智能家居的相关技术日趋成熟。其中，家居中的温度检测是非常重要的一个部分。 （1.芜湖职业技术学院；2.电气工程学院 241006） 摘要：智能家居系统技术中的温度检测是智能家居中的非常重要的技术，利用单片机控制各个温度是目前发展的主流。随着社会的快速发展，智能家居的相关技术日趋成熟。其中，家居中的温度检测是非常重要的一个部分。近年来，我国加大了在温湿度控制方面的研究力度，结合目前的技术现状，总体上来看，已经逐步从简单应用的阶段逐步向实用性、综合性、智能化的方向过渡与发展。智能家居要求对温湿度控制系统要实时测量工业现场的温度、湿度，并对数据进行保存记录，所以智能家居温湿度系统的设计尤为重要。 关键词：智能家居温湿度检测系统实时测量 The Research and design of temperature and humidity detection system for smart home 1Xu Wanting ，1Deng Yanan ，2Li Zhongwang (1Department of Electrical Engineering，2Wuhu Institute of Technology ,Wuhu,241006） Abstract: the temperature detection in the intelligent home system technology is a very important technology in smart home, and it is the mainstream of the current development to use SCM to control the temperature. With the rapid development of society, the related technologies of smart home become more and more mature. Among them, the temperature detection in the home is a very important part. In recent years, China has increased in temperature and humidity control research efforts, combined with the present technical situation, on the whole, has been gradually from the simple application of the phase to the practical, comprehensive and intelligent direction of transition and development. Smart home requires temperature and humidity control system to real-time measure the temperature and humidity in the industrial field, and record the data.Therefore, intelligent home temperature and humidity system design is particularly important. Key words: intelligent home temperature and humidity detection system real-time measurement 1 系统总体方案总述 根据系统的设计要求和功能要求，结合目前的技术发展趋势，制定出智能家居温度系统的总体结构框图，如图1所示。 图1 智能测温系统系统总体结构框图 通过各种传感器，将室内的湿度、温度、以及水位检测信号输送给单片机，利用单片机水位控制单元、控制温湿度调控器、和加热处理单元，最后在显示单元显示各个监测值，以完成对室内的温度调控。其中温湿度调控器是整个系统最核心的部分。 2 核心装置温湿度调控器的设计 在控制系统中，调节空气的温度和湿度的办法基于水蒸气的气化原理。升温后的水汽化变成水汽，实现对空气进行快速有效的加热。该装置主要是以水作为中间介质，将电能转换成机械能，从而使水雾化。控制器体积较小，便于携带，使用起来较方便，它工作持续时间长，可靠性高，且设置有自动保护功能。 2.1 调控器电路基本工作原理 本系统采用的调控器电路如图2所示。外部220V交流电压加入后，经过变压器降压为48V，再经过晶闸管整流装置D1～D4的整流作用以及C1电容的滤波作用提供电路的工作电源。图中所标示的“检水触点”，是位于储水槽内换能器侧上方的一段裸露的金属丝，当储水器中无水时雾化器不会工作，这样可以防止雾化器因为无水工作而损坏。当储水器中加入适量的水之后，检水触点通过水（可视为准电阻），与换能器的电源正极相连通，Q1将随之导通，电源通过R3、R5、SVR、Q1、W1、L2、R1、R8为Q2管的基极提供偏置电压，此时，由Q2及其外围电容、电感及换能器组成的振荡电路将开始工作。
数字图像处理系统论文
毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月
摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection
数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种，除GIF格式外，还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。（不考） 5、图像中每个基本单元叫做图像元素；在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。（不要） 8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。（不要） 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。（不要） 二、选择题 ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 .255 c ( c )2.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 ( c )3. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波增强 ( b )4.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( a )5.对一幅图像采样后，512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为： .1 c ( a )8.对一幅100100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为： :1 :1 c.4:1 :2 ( d )9.下列算法中属于局部处理的是： a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子算子算子d. Laplacian算子
（ 二○一三年十月 硕士学位论文 类 别：全日制硕士研究生 题 目：挖掘机远程监测系统的研究与设计 英文题目：Research and Design on Remote Monitoring System for Excavator 研 究 生：刘翥 学科名称：控制工程 指导教师：吕芳 教授 分类号: 学校代码: 10128 U D C : 学 号: 20111800138
摘要 近些年，随着我国经济的飞速发展，以铁路、建筑、水利、石油天然气管道等方面为代表的基础建设工程日益增多，这必然伴随着对以挖掘机为代表的工程机械的需求量的日益增长。然而，随着挖掘机在国内的使用数量越来越多，对其进行维护、管理、施工调度以及销售的过程中存在的问题也显现的日益突出，传统的解决办法已不足以应对。因此，利用现有的信息技术开发针对挖掘机的远程监控系统已成为一种必然趋势。 本文首先介绍了课题研究背景以及远程监控技术的国内外研究现状，通过分析总结了目前挖掘机远程监控系统的主要需求，并对远程监控系统涉及的相关技术做了充分的了解后，制定了远程监控系统的总体设计方案。 远程监控系统由安装在挖掘机上的车载终端和远程监测中心组成。车载终端以STC12C5A60S2单片机为核心，外围模块包括GPS定位模块、GSM无线通信模块、CAN 总线通信模块、液晶显示模块、串口通信模块和电源模块。根据系统设计方案对车载终端进行了软硬件设计，最后完成了PCB电路板的焊接以及车载终端软硬件的整体调试。本文通过两个章节分别对车载终端的硬件和软件设计做了介绍，并给出了车载终端各个功能模块的硬件电路原理图和软件设计流程图。 监测中心由GSM DTU模块和上位机软件两部分组成。上位机软件的编程语言采用NI公司推出的图形化编程语言LabVIEW，监测中心负责完成对车载终端上传数据的接收、解析、界面显示等工作。本文根据实际需求完成了监测中心GSM DTU模块的软件设计以及上位机软件的界面设计和程序设计，在文中给出了GSM DTU模块的软件设计流程图以及上位机软件主要模块的程序框图。 在本文的最后章节对全文工作做了总结，指出了本文研究工作中存在的不足以及今后的改进方向和建议。 关键词：车载终端；监控中心；STC12C5A60S2；GPS；GSM；CAN；LabVIEW
基于matlab的车牌识别系统 一、目的与要求 目的：利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，了解了基本程序设计方法，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，并把所学的知识系统、高效的贯穿到实践中来，避免理论与实践的脱离，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。 要求： 1.理解各种图像处理方法确切意义。 2.独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。 3．在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。如果使用matlab来进行开发，要理解每个函数的具体意义和适用范围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。 4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。 二、设计的内容 学习MATLAB程序设计，利用MATLAB函数功能，设计和实现通过设计一个车牌识别系统。车牌识别系统的基本工作原理为：将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理，再对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后将其逐个与创建的字符模板中的字符进行匹配，匹配成功则输出，最终匹配结束则输出则为车牌号码的数字。车牌识别系统的基本工作原理图如图1所下所示：
三、总体方案设计 车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。 为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于是采用智能手机在开放的户外环境拍照，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。 牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。 由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要将拍出的车牌进行处理，在这个过程中，我采用画图工具，将汽车图像的车牌部分进行裁剪，并将车牌的蓝色部分过亮的地方颜色加深，还将车牌中的一个白色的原点抹去，另外还将车牌上的铆钉使用车牌的蓝色背景覆盖，这样分割出的字符更加准确。 车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。 因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB 及以上。系统可以运行于Windows7、Windows2000或者Windows XP操作系统下，程序调试时使用matlabR2011a。 四、各个功能模块的主要实现程序 （一）首先介绍代码中主要的函数功能及用法：
遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释： 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像：数字影像又称数字图像，即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵，每个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化，且灰度值随其点位坐标而异。 图像采样：指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化：将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。 像素：像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元 二、填空题： 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。数字化包括两个过程：___采样___和__量化___。 4、一般来说，采样间距越大，图像数据量____小____，质量____低_____；反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题：(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为________。 ①32个②64个③128个④256个 5、数字图像的优点包括________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图像信息的损失 ③空间坐标和灰度是连续的
论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级 ２０１３年６月１６日
基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换
第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGA/CPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，
1、数字图像：指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 数字图像处理：指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图：指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波：指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 )： 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 直方图均衡化变换：设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象Ii(x，y)转换为输出图象Io(x，y)，输入图象的直方图为Hi(r)，输出图象的直方图为Ho(s)，则根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子 假设有一幅图像，共有6 4(6 4个象素，8个灰度级，进行直方图均衡化处理。 根据公式可得：s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=1．00 由于这里只取8个等间距的灰度级，变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此，根据上述计算值可近似地选取： S0≈1／7，s 1≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7，s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。 可见，新图像将只有5个不同的灰度等级，于是我们可以重新定义其符号： S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’=l。 因为由rO=0经变换映射到sO=1／7，所以有n0=790个象素取sO这个灰度值；由rl=3／7映射到sl=3／7，所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值；依次类推，有850个象素取s2=5／7这一灰度值；由于r3和r4均映射到s3=6／7这一灰度值，所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值；同理，有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096，便可以得到新的直方图。 2. 简述JPEG的压缩过程，并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余？ 答：分块－＞颜色空间转换－＞零偏置转换－＞DCT变换－＞量化－＞符号编码。颜色空间转换，减少了心理视觉冗余；零偏置转换，减少了编码冗余；量化减少了心理视觉冗余；符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码，因此即减少了编码冗余（霍夫曼编码）又减少了像素冗余（行程编码）。 ＪＰＥＧ2000的过程：图像分片、直流电平（DC）位移，分量变换，离散小波变换、量化，熵编码。3、Canny边缘检测器 答：Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下：1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑，从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g（x,y）=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α（x,y）=arctan（Gy/Gx）。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后，算法追踪所有脊的顶部，并将所有不在脊的顶部的像素设为零，以便在输出中给出一条细线，这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理，其中T1 ： 数字图像处理 课 程 设 计 ] $ : 人脸检测与识别课程设计 一、简介 人脸检测与识别是当前模式识别领域的一个前沿课题，人脸识别技术就是利用计算机技术，根据数据库的人脸图像，分析提取出有效的识别信息，用来“辨认”身份的技术。人脸识别是模式识别研究的一个热点, 它在身份鉴别、信用卡识别, 护照的核对及监控系统等方面有着广泛的应用。人脸图像由于受光照、表情以及姿态等因素的影响, 使得同一个人的脸像矩阵差异也比较大。因此, 进行人脸识别时, 所选取的特征必须对上述因素具备一定的稳定性和不变 性. 主元分析(PCA)方法是一种有效的特征提取方法,将人脸图像表示成一个列向量, 经过PCA 变换后, 不仅可以有效地降低其维数, 同时又能保留所需要的识别信息, 这些信息对光照、表情以及姿态具有一定的不敏感性. 在获得有效的特征向量后, 关键问题是设计具有良好分类能力和鲁棒性的分类器. 支持向量机 (SVM ) 模式识别方法,兼顾训练误差和泛化能力, 在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。 本此课程设计基于MATLAB，将检测与识别分开进行。其中检测部分使用实验指导书上的肤色模型算法进行，不进行赘述。识别部分采用PCA算法对检测出的人脸图像进行特征提取, 再利用最邻近距离分类法对特征向量进行分类识别，将在后文具体表述。仿真结果验 证了本算法是有效的。 二、人脸检测 1.》 2.源码 img=imread('D:\std_test_images\'); figure; imshow(img); R=img(:,:,1); G=img(:,:,2); B=img(:,:,3); faceRgn1=(R>95)&(G>40)&(B>20)&max(img,[],3)-min(img,[],3)>15&abs(R-G)>15&R>B; ~ figure; imshow(faceRgn1); r=double(R)./double(sum(img,3)); g=double(G)./double(sum(img,3)); Y=*R+*G+*B; faceRgn2=(r>&(r<&(g>&(g<&(r>g)&g>='Boundingbox'); BB1=struct2cell(BB); BB2=cell2mat(BB1); ) figure; imshow(img); [s1 s2]=size(BB2); mx=0; for k=3:4:s2-1 p=BB2(1,k)*BB2(1,k+1); if p>mx&(BB2(1,k)/BB2(1,k+1))< mx=p; ！ j=k; hold on; rectangle('position',[BB2(1,j-2),BB2(1,j-1),BB2(1,j),BB2(1,j+1)],'linewidth',3,'edg ecolor','r'); hold off; end end BIT监测系统的设计与实现 摘要 随着电子信息与自动化的蓬勃发展，由于电子设备的复杂程度是与日俱增，所以随之而来的是对于电子信息自动化设备的监测系统的出现。BIT测试技术就是系统性的针对设备可靠性安全性所诞生的测试技术。 本课题主要说明了使用STM32芯片制造的简易BIT监测系统。该BIT监测系统主要实现了对于设备的电流电压，温度湿度，上电次数的收集与记录。并实现断电后对于数据的存储功能。用于对设备的故障监测，状态监控，数据采集以及辅助维修。 首先对于BIT监测系统进行硬件构建，对于拟实现的功能进行硬件选择，进而实现PCB电路的设计，并进行PCB电路焊接实现硬件平台搭建。 其次对于BIT检测系统硬件所对应的软件进行开发。由于本课题采用STM32平台，所以主要是使用C语言在开发。 再次对BIT检测系统所搭建的硬件平台进行软件写入并测试，对于功能实现进行调整测试。对于出现问题的调整改正。以及对于本课题的分析总结 关键词：BIT监测系统；STM32芯片；PCB设计 Abstract With the vigorous development of electronic information and automation, the complexity of electronic equipment is increasing day by day.So the emergence of monitoring system for electronic information automation equipment follows. BIT testing technology is a systematic testing technology for reliability and safety of equipment. This topic mainly explains the simple BIT monitoring system made of STM32 chip.The BIT monitoring system mainly realizes the collection and recording of current, voltage, temperature, humidity and power-on times of equipment. The storage function of data after power failure is realized. Used for fault monitoring, condition monitoring, data acquisition and auxiliary maintenance of equipment Firstly, the hardware of BIT monitoring system is constructed. Select the hardware of the function to be realized, and then realize the design of PCB circuit. The hardware platform of PCB circuit welding is built. Secondly, the software corresponding to the hardware of BIT detection system is developed. Because this topic uses STM32 platform, it is mainly developed with C language. The hardware platform of BIT detection system is written and tested again. Adjust and test the function implementation .djustment and correction of problems. And the analysis and summary of this topic Key words:BIT Monitoring System；STM32 chip；PCB design数字图像处理课程设计——人脸检测与识别
BIT监测系统设计与实现
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