一种快速的二维中值滤波算法及其硬件实现

为了实现实时图像预处理,介绍了中值滤波器的原理,详细研究了一种快速的二维中值滤波算法,给出了Verilog程序流程,并在现场可编程门阵列(FPGA)上用硬件编程语言实现了此中值滤波器。通过对不同算法的仿真结果进行了详细分析和比较,表明此算法大幅度降低了FPGA的资源占用率,能有效控制系统成本,适合用于硬件实现。

1种农产品图像二维多级中值滤波改进算法

农产品图像在采集过程中由于拍摄系统电压不稳定、成像环境的复杂性等因素导致获取的图像中存在一些颗粒噪声点,这些噪声点存在极大模糊了图像中果实复杂的边缘信息。针对该类图像,在对二维多级中值滤波算法(two-dimensional multi-stage median filtering)原理深入分析的基础上,结合农产品图像的特点,提出了一种改进二维多级中值滤波算法(improved two-dimensional multi-stage median filtering)。该算法首先提出一种新型噪声自适应检测方法对图像中的噪声进行检测和标记;然后对检测出的噪声点分别采用8个多方向滤波模板进行处理;最后对8个模板的滤波结果在进行适当取舍的基础上分别进行基于像素点间几何距离的加权滤波,以获得清晰度较高的图像。理论分析和试验结果表明,改进的二维多级中值滤波算法对于农产品图像处理效果优于中值滤波算法、二维多级中值滤波算法、已有的改进二维多级中值滤波算法。

人脸表情识别中滤波算法的研究

去噪滤波技术是数字图像处理中的一个重要内容,是计算机视觉技术、模式识别、图像数据分析的基础,因而受到广泛的研究;并在人脸识别、表情识别、遥感成像等领域获得广泛的应用。通过对多种去噪滤波算法进行比较,选定了一种改进的二维中值滤波快速算法将其应用到表情识别中,得到较好效果。

激光制导武器目标光斑检测系统设计与实现

为了实现激光制导武器目标光斑检测系统对远距离的来袭激光光斑的捕获与定位,采用机器视觉检测技术设计并实现全数字化、实时、高精度的激光检测系统。对CMOS探测器采集到的激光光斑图像,系统的硬件实现改进的快速二维中值滤波算法进行图像滤波处理,最大类间方差算法进行灰度图像阈值分割,灰度重心法进行中心提取,实现了精确中心定位。实验验证和误差分析表明,该系统具有很强的抗干扰性及精确的坐标定位,坐标误差在1 mm以内。

一种非下采样轮廓波变换域水果图像预处理方法

水果图像在获取过程中受到拍摄系统自身的缺陷、复杂多变的成像环境等多重因素的限制,导致图像被掺杂进一些噪声,降低了图像的清晰度。结合非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),提出了该类图像的有效预处理方法。该方法首先对图像进行多尺度NSCT分解,获得低频分解系数和高频分解系数;然后对低频分解系数进行模糊增强处理,对高频系数采用二维多级中值滤波算法(two-dimensional multi-stage median filtering algorithm)进行处理;最后进行分解系数重构,获得清晰度较高的水果图像。分别将此算法与已有的几类同类型算法对水果图像进行去噪处理,并引入峰值信噪比(peak signal noise to ratio,PSNR)作为处理效果评价指标,结果表明,此算法性能明显优于已有的同类型算法。