嵌入式图像处理系统的设计与开发

第28卷第4期增刊2007年4月仪器仪表学报Chinese Journal of Scientific Instr umentVol128No14Apr12007嵌入式自动聚焦系统的设计李阳超,熊显名(桂林电子科技大学电子工程系　广西桂林　541004)摘　要:将数字图像作为处理对象的自动聚焦系统中,由于图像采样、量化及传输过程中各种干扰引起的图像噪音,导致评价函数曲线可能存在多个极值。

目前光学自动聚焦系统普遍采用盲人爬山比较法,当评价函数曲线存在多个极值时,采用这种方法可能会将一非最大值的极值判定为聚焦点。

针对这种虚假聚焦点的问题,本文提出了一种将每帧图像的聚焦函数值存于一表中,然后通过查表找出聚焦函数值的最大值的方法。

在选取Tenengrad函数作为评价函数的基础上,采用查表法在ADSP2BF561开发平台下,建立基于数字图像处理程序控制的自动聚焦系统,经过大量的实验分析,证明这种方法能很好的解决盲人爬山比较法中存在的虚假聚焦点的问题且聚焦精度较高。

关键词:自动聚焦;图像采集;评价函数;数字图像处理Design of a uto2f ocusing system ba sed on embeddedLi Y angchao,Xiong Xianmi ng(E let ronic E ngi nee ring De pa rtment,Guilin University of Elect ronic Technology,Guili n541004,China)Abstract:In a uto2focusi ng syst em,t he p rocessi ng syst em is used to ga t her and process di gi tal i ma ge.Several ext re ma may be produced i n evaluat ing function curves,as i ma ge noi se is caused by i nt erferences i n i mage gat heri ng,quantifying and t ransmission p rocesses.Nowadays,bli nd2ma n cli mbi ng compare met hod is gener2 ally used i n optical a uto2focusi ng syst em.B ut when several ext re ma exi st i n eval uati ng f unction curves,a fal se ext re mum,not t he ma xi mum,i s selected as focus poi nt.In t he paper,we propo se a met hod to resolve t he problem:focus function val ue s of each i mage are stored t o a t able,and t he maxi mum i s found by looki ng up t he t able.Wit h t hi s met hod and ADSP2B F561,we buil d aut o2focusing syst em cont rolled by digit al i mage process program,whil e Tenengrad f unct io n i s select ed as evaluat ing f unct ion.Many experi ment al analyses are done to t est ify t hat t he met hod i s feasibl e t o resol ve t he problem of fal se focus poi nt,and syst em’s focusi ng precision i s high.K ey w or ds:a uto2focusi ng;image gat hering;eval uati ng f unct ion;di gi tal i mage proce ss1　引 言近年来,随着微电子技术的发展,数字图像处理技术也被应用在越来越广泛的领域,人们对数字图像质量的要求也越来越高。

基于CCD图像传感器的嵌入式检测系统设计随着科技的发展，数字图像处理技术被广泛应用到许多领域中，其中嵌入式检测系统是应用比较广泛的一个领域。

基于CCD图像传感器的嵌入式检测系统是实现人工智能和机器视觉的重要手段之一。

在本文中，将探讨一种基于CCD图像传感器的嵌入式检测系统设计。

1. 系统架构该系统架构包括图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、分类器模块和决策模块。

其中图像采集模块主要用于采集需要检测的图像，图像预处理模块主要用于滤除噪声、增强图像对比度等预处理操作，特征提取模块主要用于提取特征信息，分类器模块主要用于根据特征信息对图像进行分类，最后决策模块主要用于对检测结果进行判断。

2. 图像采集模块图像采集模块主要由CCD图像传感器和采集接口组成。

采用CCD图像传感器的主要优点是其灵敏度高、信噪比高、响应速度较快等特点，因此可以用于高精度的图像采集。

采集接口一般采用USB、CSI等标准接口，以便于系统与其他设备的连接。

3. 图像预处理模块图像预处理模块主要包括图像去噪、图像增强、图像分割等处理。

其中，图像去噪是一项非常重要的预处理步骤，它可以去除常见的噪声如高斯噪声、椒盐噪声等，提高图像质量。

图像增强主要用于增加图像对比度，以便于特征提取和分类器分析。

图像分割主要是将图像分为若干个区域，以便于后续处理。

4. 特征提取模块特征提取模块主要是对图像进行特征提取，以便于分类器对图像进行分析。

特征提取的方法包括传统的特征提取方法和深度学习的特征提取方法。

传统的特征提取方法包括灰度共生矩阵、LBP特征、HOG特征、SIFT特征等；深度学习的特征提取方法则利用卷积神经网络进行特征提取。

5. 分类器模块分类器模块是对特征提取后的图像进行分类，常用的分类器有SVM、KNN、决策树等。

分类器模块的性能对系统的检测性能具有很大的影响，因此需要根据实际需求选择合适的分类器。

6. 决策模块决策模块主要用于对分类器输出的结果进行判断，以便于得到最终的检测结果。

基于嵌入式图像识别的智能车库系统目录一、内容描述 (2)1. 项目背景介绍 (3)2. 研究目的与意义 (4)二、系统概述 (5)1. 系统功能介绍 (7)2. 系统主要特点 (8)三、嵌入式系统架构 (8)四、图像识别技术研究与应用 (10)1. 图像识别技术介绍 (11)2. 识别算法选择及原理 (12)3. 图像预处理与特征提取 (13)4. 目标车辆识别与定位 (15)5. 识别结果的优化与校准 (16)五、智能车库系统功能模块设计 (17)六、系统集成与测试 (18)1. 系统集成方案 (20)2. 系统测试方法与步骤 (22)3. 测试数据与结果分析 (24)4. 系统优化建议与改进措施 (25)七、应用实例分析 (26)1. 某智能车库项目背景介绍 (27)2. 系统部署与实施情况 (28)3. 应用效果评估与反馈 (30)4. 典型问题解决案例分享 (32)八、结论与展望 (33)1. 研究成果总结 (34)2. 系统应用前景展望 (35)3. 未来研究方向与建议 (36)一、内容描述系统概述：智能车库系统的核心功能是自动识别车辆，并通过嵌入式硬件执行相应的动作：开关车库门。

该系统应与用户的移动设备或智能家庭系统集成，能够在车辆接近车库时提供通知，并自动控制车库门。

技术与标准：系统应采用最新的嵌入式图像识别技术，如机器学习和模式识别算法，以确保高准确率的车辆识别。

硬件选择上，应考虑高性能微控制器或单板计算机，以便处理图像并快速执行命令。

此外，系统应符合相关的安全标准，如和，确保系统稳定性和数据保护。

系统组件：智能车库系统由几部分组成，包括高性能摄像头系统用于捕捉车辆图像、嵌入式处理器用于处理图像数据、车库门控制电机、无线通信模块、用户界面显示屏以及用于增加稳定性的计算机视觉软件库。

功能与特点：该系统不仅能够自动控制车库门，还应该具备多种安全功能，例如远程监控和管理、历史数据记录、事件通知、用户权限管理和重置机制等。