基于FPGA的二值图像连通域标记快速算法实现
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《数字图像处理》课程设计报告设计题目:基于图像处理的车牌识别技术学院:xxxxxxxxxxxxxxxx专业:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx姓名:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx学号:xxxxxxxxxxxxxxxxxxx指导教师:xxxxxx2015 年xx 月xx 日摘要智能交通系统已成为世界交通领域研究的重要课题,车牌识别系统作为智能交通系统的核心,起着非常关键的作用。
目前,图像处理技术在车牌识别中的应用研究已经成为科学界的一个重要研究领域。
本课程设计旨在粗浅地运用所学基本原理和知识分析数字图像处理技术在友好环境下的应用(所选车牌识别的车辆图片均为友好环境下,易于处理的实验图片,不具有广泛性)。
以车牌为研究对象,主要研究如何通过图像的预处理、车牌的定位、车牌字符分割和字符识别等一系列过程,完成车牌的识别。
关键词:智能交通、数字图像处理、车牌识别ABSTRACTIntelligent transportation system has become an important research topicin the world of transportation, license plate recognition system as thecore of intelligent transportation system, plays a key role. At present,the application of image processing technology in vehicle license platerecognition has become an important research area of the scientificcommunity.This course is designed to scratch the surface and apply the knowledgeto analyze the basic principles of digital image processing technologyin a friendly environment (experimental vehicle license platerecognition image selected pictures are environment-friendly, easy tohandle, does not have the breadth) . With license plate for the study,the main research how image preprocessing, license plate and licenseplate character segmentation and character recognition process and aseries of complete license plate recognition.Keywords:smart transportation 、Image Processing 、License Plate Recognition目录1、绪论 (4)1.1问题提出 (4)1.2背景及现状分析 (4)1.3目的及意义 (5)1.4开发工具 (5)2、系统设计 (5)2.1总体设计方案 (5)2.2流程图 (5)2.3模块功能分析 (6)2.3.1图像预处理 (6)2.3.2车牌定位 (8)2.3.3字符分割 (8)2.3.4字符识别 (10)3、系统结果分析 (12)3.1本系统结果分析 (12)3.2本系统的不足 (12)4、课程设计总结 (13)5、课程设计体会 (13)6、参考文献 (13)7、附录 (14)1、绪论伴随着工业的迅速发展,城市化的进展和汽车的普及,世界各国的交通量急剧增加。
基于FPGA的二值图像连通域快速标记汪滴珠;安涛;何培龙【摘要】针对连通域标记算法运算量大、速度慢、硬件实现困难的缺点,提出一种适于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现的二值图像连通域快速标记的算法,并用VHDL硬件开发语言在XILINX公司的FPGA上实现.实验结果表明了该算法能对二值图像复杂的连通关系正确标记,易于硬件实现,大大节约了硬件资源,电路结构简单,满足实时性要求.%In order to solve the prablems of low speed large computation and difficult hardware implementation of connected component labeling, a connected component fast labcling algorithm of binary image lageling applicable for field programmable gate array (FPGA) is proposed, which is implemented by VHDI. hardware description language based on FPGA platform of XILINX corporation. Experimental results show that the proposed algorithm can label binary image with complex connections correctly, implement hardware easily,save more hardware resource and meet real-time demands.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)008【总页数】3页(P115-117)【关键词】FPGA;二值图像;连通域;快速标记【作者】汪滴珠;安涛;何培龙【作者单位】中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209;中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP391连通域标记算法是图像处理、计算机视觉和模式识别等领域的基本算法,它可以对图像中不同目标标上不同的标记,进而提取、分离目标,确定目标的特征和参数,从而对目标进行识别和跟踪。
第15卷第2期2005年4月江苏大学学报(医学版)Journa l of Ji angsu U niversity(m ed i c i ne)V o.l15N o.2A pr.2005一种易于实现的适于细胞图像连通区域的标记算法喻杰,许化溪(江苏大学医学技术学院,江苏镇江212001)[摘要]目的:为了实现简化细胞图像连通区域标记算法,本研究结合当前的应用情况提出了一种基于递归技术并适合于细胞图像目标区域的标记算法,探讨了其应用于白细胞计数的可能性。
方法:常规瑞氏染色光镜下人工计数白细胞;应用计算机和CCD相机采集血涂片细胞图像,细胞标记递归算法进行细胞图像处理并计数白细胞。
结果:此算法只需要一次扫描就可完成标记过程,因此算法的实现比经典的像素标记算法大大简化。
应用该算法对19份血涂片样本进行标记,取得了较为满意的效果。
本文还对区域标记时应注意的问题进行了讨论。
结论:本研究应用递归过程建立的细胞图像连通区域的标记算法,适于在尚不发达地区实现白细胞计数的计算机化,也为应用计算机进行医学形态学研究提供了思路。
[关键词]细胞图像;图像分割;连通区域[中图分类号]R446[文献标识码]A[文章编号]1671-7783(2005)02-0152-03 An Achievable A lgorith m Suitable to Cell I m age Connected A reaYU J ie,XU H ua-xi,WANG Sheng-jun(S chool ofM ed icalT echnol ogy,Jiangsu U n i versit y,Zhen ji ang J i angs u212001,Ch i na)[Abstract]Objective:I n order to si m ple t h e realization of connected co m ponent labeli n g algo rithm,a connected co m ponent labeling algorith m based on recursi o n is presented i n th i s st u dy,it m ay be useful for w hite blood cell(W BC)coun.t M et hods:W right sta i n i n g w as used to countW BC artific ially by m icr osco-py.C o mpu ter and CCD ca m era w ere app li e d to take the picture of b l o od cells fro m b l o od s m ear and the cell i m age w as treated usi n g t h e a l g orit h m of cell labeli n g recursion.R esults:Th is a l g orit h m can co m plete the labe li n g w ith on l y one ti m e o f scann i n g,so the realization of the algorithm w as m ore si m pler than that o f the classic p i x e l labeling.App lying this algor ithm in labe li n g n i n eteen sa m ples of b lood ce ll flake obta i n ed sa-t isfy i n g effec.t Concl u sion:The algo rithm is su itable fo r co m puterizi n gW BC coun t i n a less developed area, it a lso he l p to bri n g about co m puter application on m ed ica lm or pho l o g ic stud ies.[Key w ords]Ce ll i m age;I m age seg m enta ti o n;Connected area生物医学研究有一个显著的特点)))海量信息,现代众多的医学研究都需要借助计算机,这是因为计算机有着高速,准确的信息处理能力。
matlab 二维坐标数组求解连通区域-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可以如下编写:1.1 概述在数字图像处理和计算机视觉领域中,连通区域是常见的概念,它代表了具有相同像素值或特定属性的像素的集合。
本文将主要介绍使用MATLAB对二维坐标数组进行连通区域的求解方法。
二维坐标数组是一种常见的数据结构,用于存储和表示二维平面上的图像、地理信息等。
连通区域的求解在许多应用中都具有重要意义。
例如,在图像处理中,我们经常需要对目标进行分割和提取,而连通区域的求解可以帮助我们实现这一目标。
此外,在计算机视觉领域,连通区域的应用也非常广泛,如对象识别、目标跟踪等。
在正文部分,我们将首先介绍二维坐标数组的定义和特点,包括如何表示和访问数组中的元素。
然后,我们将详细解释连通区域的概念和应用,以及常见的连通区域求解算法和技术。
最后,在结论部分,我们将总结本文所介绍的二维坐标数组求解连通区域的方法,并给出相关实验结果和分析。
通过本文的阅读,读者将能够了解和掌握使用MATLAB对二维坐标数组进行连通区域求解的方法和技巧,从而在实际应用中能够灵活运用和扩展相关算法。
希望本文能够对读者在数字图像处理和计算机视觉领域的学习和研究工作有所帮助。
文章结构部分可以根据文章的主要内容和逻辑,介绍文章的主要章节和各个章节的内容概要。
下面是1.2 文章结构部分的内容示例:1.2 文章结构本文将按照以下结构进行叙述:第二部分:正文本部分主要介绍了二维坐标数组的定义和特点,并深入探讨了连通区域的概念和应用。
首先,我们将对二维坐标数组进行详细的定义,并解释其在实际问题中的应用。
其次,我们将介绍连通区域的概念和特点,并展示其在图像处理、地理信息系统等领域的广泛应用。
第三部分:结论本部分将重点讨论二维坐标数组求解连通区域的方法,并对实验结果进行分析。
我们将介绍一种有效的算法,基于二维坐标数组的特点,实现连通区域的快速求解。
同时,我们将通过实验结果验证该算法的准确性和效率,并分析不同参数对算法性能的影响。
T NOLO GY TR N D1引言提取目标的各种特征量常应用于图像处理,其算法包括像素标记算法、游程连通性算法等。
像素标记算法与游程连通算法不同的是,它不需要事先对图像进行处理,就可以对二值图像进行标记,过程极为简便,但传统的像素标记算法通常需要对二值图像执行二次扫描。
目前,已有很多文献对上述算法进行了改进:文献[1]引入了在区间树上查找的方法,对邻接表和映射表的处理过程做了简化。
文献[2]在像素标记算法的基础上进行了标记矫正,将消除重复标记的操作融入到第一次扫描过程中,使获得的计算结果其等价标记非常少。
文献[3]提出了一种顺序扫描二值图像标记的算法,增加回溯扫描算法对选择的两种典型情况的标记进行处理,并对其他情况的标记冲突进行了分析说明,提高了标记的准确性。
但这些算法最终的连通归属关系要经过不断跟踪扫描,其收敛性有较大震荡。
本文提出了一种改进的算法,它基于区域增长法和线标记法,采用链表进行处理,不会出现标号冲突的情况,并且只需对指针进行操作,非常快捷、简单,为进一步计算目标的其他特征量提供了充分的条件。
2改进的标记算法2.1算法的相关定义1)采用8邻域连通,设A B ,CD 分别为第k 行和k+1行的两条线段,其中A (k ,y0),B (k ,y1),C (k+1,y2),D (k+1,y3)。
两条线段连通的准则是:y2≤y1+1并且y3≥y0-1;2)本文中定义三个链表指针:al_scan_line ,wait_line ,ma rk_li ne ,其中第一个链表用于记录扫描后未进行任何处理的直线段情况。
第二个链表用于记录用于“区域种子”的直线段情况。
第三个链表是已经标记的直线段链表(如果图像有L 个连通区域,则将产生L 个这样的链表);3)规定直线段链表al_sca n_line 中,各个节点的存取是按照行值从小到大的存取操作,即行值小的插入到行值大的前面。
若行值相同,则按照线段的起始点纵坐标进行存取操作;4)为了标记某行是否已经扫描和记录已扫描行的未处理直线段数目,文中申请了一个数组k [M](图像的大小为M*N )。
two pass 连通区域算法两遍算法(Two-pass algorithm)是图像处理中一种用来查找和标记图像中连通区域(或联通分量、区域)的方法。
这种算法首次被提出是在20世纪60年代,如今已成为图像处理中常用的一种方法。
这种算法相对简单而且高效,因此在实际应用中被广泛使用。
在本文中,我们将详细介绍两遍算法的原理和实现过程,并且通过一些示例来说明其应用。
首先,我们需要了解什么是连通区域。
在图像处理中,连通区域是指图像中由相邻像素点组成的一块区域。
在这个区域内的像素点具有相似的性质,比如颜色、亮度等。
通常情况下,我们希望将图像中相互连接的像素点组成的区域识别出来,并进行标记,这样我们就可以在后续的处理中对这些区域进行分析和处理。
两遍算法是一种经典的连通区域查找方法。
其基本思路就是通过两次扫描图像来实现。
在第一次扫描中,我们会遍历整个图像,对每一个像素点进行分析,并进行标记。
在第二次扫描中,我们会对已经被标记的像素点进行进一步处理,比如合并相邻的区域或者进行其他操作。
接下来,我们将详细介绍两遍算法的具体步骤。
第一步:初始化在进行第一次扫描之前,我们需要对一些变量进行初始化。
首先,我们需要一个数组来存储每个像素点的标记。
通常情况下,我们会使用一个与图像大小相同的数组来存储这些标记。
其次,我们需要设定一个阈值,用来确定两个像素点是否属于同一个区域。
最后,我们还需要定义一个函数,用来判断两个像素点是否相邻。
在大多数情况下,我们会使用四邻域或者八邻域来进行判断。
第二步:第一次扫描在第一次扫描中,我们会遍历整个图像,并对每一个像素点进行分析。
首先,我们会检查当前像素点是否已经被标记。
如果已经被标记,我们会继续遍历下一个像素点;如果没有被标记,我们将对该像素点进行标记,并进一步对相邻的像素点进行分析。
通过这种方式,我们就可以逐步找到图像中所有的连通区域,并对其进行标记。
第三步:第二次扫描在第二次扫描中,我们会对已经标记的像素点进行处理。
隹Isl^iSls V12021年第03期(总第219期)基于FPGA的图像处理探究王建,赵红霞(运城职业技术学院,山西运城044000)摘要:随着图像处理的数量的增大和图形处理算法复杂度变高,图像处理实时性就变得十分重要。
为了解决图像处理中数据实时性问题,文章基于FPGA的图像处理进行分析,文章基于边缘检测算法和滤波算法,选择以Sobel算子对图像进行预处理,并选择Matlab软件对算法进行仿真,研究算法的可行性。
实验表明文章提出的基于FPGA的图像处理系统具有良好的边缘检测效果,能够实现数据处理实时要求。
关键词:图像处理;FPGA;边缘检测;中值滤波中图分类号:TP391文献标识码:B文章编号:2096-9759(2021)03-0079-03在图像处理的数量的增多,以及图形处理算法复杂度日益变高的背景下,针对图像处理实时处理难度将越来越高。
结合国内外学者研究的文献,主要集中了图像处理算法的研究层面上,关于选择具体的处理器和仿真软件两者融合进行研究的文献较少。
因此,本文基于FPGA对图像进行处理,釆用边缘检测和滤波算法,以Sobel算子对图像进行实时处理,从而满足图像处理时间和速度的要求,结合仿真结果验证本次设计的实用性,从而说明本研究实际意义。
1边缘检测和Sobel算法、中值滤波理论分析在实际生活中,边缘是指两个灰度值在相差较大的相邻区域当中,具体表现为特征不连续性。
通常用导数函数变化收稿日期:2020-12-29图2两种过滤方法实验结果对比图由图2中的四组曲线对两种过滤方法的拟合优度和误判率分别进行分析。
首先,针对拟合度优度指数分析得出,本文过滤方法的拟合度和传统过滤方法的拟合度在整体上註的差异性较小,数值基本接近,但仍然能够看出本文过滤方法的拟合优度指数更高,由本文上述计算可知,拟合优度指数数值越高,则说明过滤的精度越高。
因此,证明本文提出的异常信息流过滤方法与传统过滤方法相比,在实际应用中的过滤精度更高。
基于FPGA的二值图像连通域标记快速算法实现
1 引言
在图像自动目标识别和跟踪过程中,首先对图像目标进行阈值分割提取,得到的二值图像通常包含多个连通区域,系统利用图像目标的形状特性对可疑
高威胁的飞行目标进行自动识别。
因此,需要对各连通区域块进行分别检测判断,本文采用改进的适合FPGA 实现的快速标记算法对各连通域进行检测提取。
实现二值图像连通体检测通常采用的方法有下几种[1] [2] [3]:区域生长法:首先对图像进行逐行(列)扫描,每遇到一个未标记的“1”像素点,就分配其
一个未使用过的标号,然后对其领域进行检测,如有未标记过的“1”像素,则赋予相同的标号。
反复进行这一操作.直到不存在应该传播标号的“1”像素。
然后继续图像行(列)扫描,如检测判未标记的“1”像素则赋予其新的标号,并进行与
以上相同的处理。
整个图像扫描结束,算法也就终止。
这种方法可准确地检测
出各种类型的连通体.但处理时间也较长.因为要逐一检测每一“1”像素的邻域,且出现“1”像素的重复扫描。
跟踪算法:二值图像中每个取值为“1”的像素被标
记一个与其坐标相关的标号,如由n,m 串构成的数。
热后,扫描标记后的图像,并将每十像素的标号改为其邻域内的最小标号。
反复执行这个过程,直到
不需要作标记更改为止。
用这种方法处理小而凸的目标时,收敛速度较慢。
本文以适合FPGA 实现为目的,提出一种具有计算规则性的快速二值图像连通域标记算法。
与传统的二值图像标记算法相比,该算法具有运算简单性、规则性和可扩展性的特点,适合以FPGA 实现。
选用在100MHz 工作时钟下,处理384×288像素的红外图像能够达到400 帧/秒以上的标记速度,足够满足实时目标识别系统的要求。
处理速度可以满足大部分实时目标识别系统的要求。