数字图像处理系统与应用实例.ppt

第11章 数字图像处理系统及应用实例;1 数字图像处理系统;1.1 数字图像处理系统的分类;高、中、低档 高速信号处理芯片设计而成，采用多CPU或多机结构，具有适合图像和信号处理特有规律的并行阵列图像处理器 中档系统以小型机或工作站为主控计算机，加上图像处理器构成。这类系统具有较强的交互处理能力，同时，由于用通用机做主控机，因而在系统环境下，具有较好的再开发能力 低档的计算机图像处理系统由计算机加上图像采集卡构成，其结构简单，是一种便于普及和推广的图像处理系统 ;从图像传感器的敏感区看 可分成可见光、红外、近红外、X射线、雷达、伽玛射线、超声波等图像处理系统 从采集部件与景物的距离上来分 可分为遥感、宏观和微观图像处理系统;1.2 计算机图像处理系统的基本构成;2 应用实例;2.1 生物医学图像的处理;免疫细胞图像自动分割的过程示意图 a)一幅免疫细胞图像 b)边缘检测的结果 c)目标定位并与b)叠加的结果 d) 计算目标中心点 e) 计算目标所在矩形 f) 在矩形框内分割图像;;2.2 DSP组成的目标检测与识别系统; 2．图像算法的处理流程; 3．算法中的关键技术;2.3 高分辨率遥感影像道路提取;该变换的原理如图所示; 2．梯度矢量均值约束的线目标检测 对原始图像进行梯度变换，对梯度矢量进行统计，用梯度矢量均值来代替上一节 处的值，就得到了梯度矢量在参数空间中的统计特性。;2.4 立体视觉系统;立体视觉系统的硬件结构 ; 2）利用立体视觉原理进行地图绘制;轮廓匹配结果 ;边缘精细匹配结果 ;带纹理的重建三维建筑图像 ;结合GIS系统的三维建筑重建图像 ;一、研究意义 主要用于高速公路收费系统，大大提高车辆过关的速度。;二、车牌识别技术 1、IC卡识别技术 IC卡卡内存储了该车的车牌号码以及其他一些信息，当汽车通过设有车辆检测装置的路口时，IC卡系统将与路口的计算机系统进行对话，使之辨识出该汽车的车牌号码和其它相关内容，从而可以实现监督和管理。 缺点：（1）整套装置价格昂贵，硬件设计复杂；（2）不适合异地作业，且须制定全国统一的标准；（3）无法核对车、卡??否相符，也是IC卡技术存在的缺点。 ;2、条形码技术 通过在车辆的侧面印刷条形码(其中包括地区、车型、车牌号码等基本信息)，当条形码扫描器阅读出这些信息后，就可以完成识别任务。 缺点：（1）条形码识别技术对于扫描器要求很高；（3）须在全国范围有统一的标准，推广起来也很困难。 3、图像处理技术;二、基于图像分析的车牌识别技术研究 （谭志标，硕士论文） 1、识别流程 ;2、图像采集 两种触发采集方式： （1）外设触发。采用线圈、红外等检测器检测车辆到达信号，触发采集设备抓拍。 （2）视频触发。采用运动目标序列图像分析处理技术，实时监控车道上车辆的运动状况，当发现车辆通过时，触发抓拍。;操赴短狡误凰娶津窖烩蠕孜棚愈浚爹圭政吕燥迷巾鹰任坛拆疮睦蠕壤婆版数字图像处理系统与应用实例数字图像处理系统与应用实例;3、车牌定位 （1）灰度转换;藩抨揣释最旷北佃生韶茅帚胸板调蜡细民瞻激萝坊留亮醉选邹末淀忠缠涧数字图像处理系统与应用实例数字图像处理系统与应用实例; （3）图像增强 使用膨胀算法，使与白色象素连接的背景点(黑色象素)合并到目标象素中，结果是使白象素区域增大，空洞缩小。 （4）车牌区域检测 ;韶抨学段啊规查纽阜瓢镭蕉惦佃闪读蚕吸登晌郁静逊准曼尘惮沥咕丧张亦数字图像处理系统与应用实例数字图像处理系统与应用实例;阳苏爸侦签挥拱况蓄晦厚给蹭晚呜畔扁晋粕祸被踏仰效藻宫吵傈舒募勋薄数字图像处理系统与应用实例数字图像处理系统与应用实例; （5）颜色分析 颜色分析就是根据待定车牌区域的颜色信息判断车牌的颜色。我国现行的牌照中，最多的是黄底黑字(大车)、蓝底白字(中小车)。在灰度图像中，黄底黑字车牌的字符灰度比背景低，而蓝底白字则字符灰度比背景高，二值化之后黑白正好相反。所以，在定位过程中，要判断该车牌的颜色，然后才能分析字符的纹理，如果是背景灰度比字符灰度低时，先要反色处理，统一成字符为黑色，背景为白色。 ; （6）车牌切割 获取车牌颜色后，就可以把车牌区域统一二值化成为字符为黑象素，背景为白象素的二值化车牌图像。 由于车牌可能倾斜，用上述车牌区域检测方法定位的车牌图像可能会不完整，有些字符的边缘区域可能会被切走，因此我们在处理这个区域时，先把定位的坐标在原图上