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关键词： 智能监控   数字图像处理   铁轨检测窗   障碍物检测   目标跟踪  

摘要： 铁路运输在我国交通运输领域一直都占主导地位,在经济社会发展中具有特殊重要的作用。近年来,随着铁路的大面积提速调图,使得铁路的行车安全问题显得更加突出。尤其是,我国将长期以来一直实施的正、副司机操纵列车模式改为单司机值乘模式后,司机很难同时兼顾行车信号确认、列车的操纵及路面状况的瞭望等。 针对这种现状,本文提出了机车司机视野扩展系统的框架及设计方案。虽然目前已有一些成熟的智能公路交通技术可以直接使用于铁路交通领域,但铁路智能监控视频有其自身突出的特点：铁路轨道部分有枕木、碎石道砟,不似公路路面那么干净；背景复杂,且在行车过程当中随时会改变等。本系统旨在通过利用铁路路轨特点实时的分析火车视频监控图像序列,检测、跟踪并分析威胁火车安全行驶的路障目标,达到减少事故发生率、提高铁路运输安全的目的。 系统整体设计思路是将铁路静态路轨障碍物的检测和智能视频监控序列中动态障碍物的检测、跟踪相分开来。对于静态路轨障碍物的检测,主要运用了特征提取和特征匹配的算法。该算法将铁路障碍物的检测范围限制在图像铁轨部分,对检测窗内图像的纹理和灰度特征进行分析,从而判定障碍物的存在与否。而动态障碍物的检测是通过对运动目标的提取、运动目标的跟踪和目标的运动轨迹分析等部分展开。用光流背景建模方法提取运动目标,而后用Kalman+Mean shift算法对其进行实时跟踪,在跟踪的过程当中分析目标的运动轨迹。 论文按系统框架、算法设计及系统仿真的顺序对机车司机视野扩展系统进行详细介绍。首先,提出机车司机视野扩展系统的总体设计方案和框架；而后,对系统算法原理进行阐述；最后,用仿真环境下采集的视频图像序列和图片对算法进行测试。实验结果表明,本系统的运行速度较快且抗噪能力较强,有一定的实用价值。

关键词： 视觉检测   嵌入式系统   数字逻辑设计   数字图像处理  

摘要： 视觉检测技术发展至今,视觉检测技术的理论和实现环境仍处在不断发展和完善之中。目前视觉检测的商业应用系统大多数是基于PC机的板卡式系统。这种实现借助高速图像采集卡采集现场图像数据,然后在PC上利用专用的图像处理软件进行目标的处理分析和识别。这种解决方案除了开发成本高之外,还存在操作难度高,可维护性低以及实时性问题等不足之处。嵌入式系统开发技术为视觉检测实现提供了新的途径,嵌入式视觉检测系统具有开发成本低,操作简单,实时性强而且占用空间小等优点,可以在中小企业得到广泛地应用。 嵌入式视觉检测相关技术也在不断的发展和完善,其实现有多种方式。本文针对视觉检测的快速性和准确性的设计目标,采用FPGA数字逻辑设计和ARM嵌入式开发技术相结合的方法,实现了基于嵌入式的视觉检测系统。系统针对图像高速采集的要求,采用FPGA设计完成了图像的实时高速采集驱动,同时在采集端完成了SDRAM存储芯片的驱动控制,实现了图像实时的高速存储,采集的图像和ARM处理器之间的数据传输采用DMA方式进行。系统软件中的数字图像处理实现是视觉检测的关键部分,图像处理从改进算法实现入手结合嵌入式开发的特点,完成了算法的快速实现,并针对ARM平台资源有限的现实,图像处理算法在代码实现上进行了优化处理。本课题任务在完成了系统硬件平台的设计并进行了软硬件的调试工作后,负责了图像采集存储的驱动设计和图像处理分析算法实现。

关键词： 数字图像处理   阈值分割   二值化处理   聚类算法   帧间差分  

摘要： 迄今，汽车已经成为人们出行中最重要的交通工具，汽车的普及给人们生活带来便利，也带来了很多问题，如公路交通的压力、交通监管的难度以及人们出行的危险。基于此类问题，人们着手研发了基于数字图像处理技术的车辆违章检测系统。车辆违章检测系统是智能交通系统的重要组成部分，它的出现改善了日渐拥堵的道理交通。由于自然因素和人本身的生理因素，交通监管在时间和空间上存在一定的空白，如夜晚、恶劣的雨雪天气等。自动违章检测系统的出现，有效的填补了这个管理上的空当，解决了因为车辆和道路情况复杂带来的警力不足的问题。智能交通系统对中国未来和谐道路交通的发展有着深远的影响。 全球各地交通事故的研究数据显示，十字路口是各个国家交通事故发生的重灾区，而这其中超过半数的原因和司机违章闯红灯有关。这已经成为威胁道路交通和人们生命财产安全的重大隐患。传统的解决方法是在各交通路口安装感应线圈或车轴传感器。这种方法在一定时期内取得了不错的效果。但随着科技的发展，这种传统的方法本身的各种弊端和不足逐渐显现出来：对道路的破坏问题、施工上的不便以及施工时对交通产生的影响，频繁的检修、维护等，这种方式已经不再适合现今高密度、高效率的交通监管要求。采用基于数字图像处理的技术的自动交通检测系统，有效利用了计算机数字图像处理技术的成熟发展，较过去传统的方法，不论是在施工安装方面，还是在运行维护以及取得效果方面都有了全面的提高。采用图像处理技术，方便、快捷、高效，解决了传统设备老化带来的误差。 本文详细阐述了“基于数字图像处理的车辆违章检测系统”的结构、所采用的技术以及实现的功能。在深入研究了《中华人民共和国道路交通安全法》和《机动车违法自动记录系统通用技术条件》的基础上，系统的学习了3张照片的要求。根据法律规定，违反交通信号灯是指机动车在信号控制的交叉路口和路段上，红灯亮起时，车头越过停止线并继续行驶的行为。认定闯红灯，系统需记录机动车在3个不同位置的图像信息。第一副在越过停止线前拍摄，第二幅记录整个车身已经越过停止线，信号灯为红色的情况，第三幅是记录机动车明确违法行为后的行驶方向。 本文通过四个步骤来完成车辆违章闯红灯行为的识别，主要是目标图像信息的采集和重构、数字图像的预处理、运动目标的特征提取、违章行为的识别。图像预处理过程主要是灰度变换、直方图变换以及锐化和平滑去噪处理。这些处理的目的是去除图像在摄取和传递过程中产生的噪声和畸变，方便后续的观察和识别。之后对图像进行二值化处理，图像的增强、分割和边缘检测。本文的中心思想在于提取运动目标，再对目标的行为进行判断识别，我们只需要考虑我们需要的信息，通过二值化处理可以将数字图像分成前景和背景两部分，忽略掉我们不需要的一些杂质信息，如树木、栅栏等。在对运动目标的检测和提取过程中，使用基于三帧差分的运动目标检测算法，相对于传统的两帧差分法，三帧差分具有更好的抗噪声能力。三帧差分的优点是对相邻的两帧差图像再进行相与运算，这样可以使图像的轮廓更加清晰，突出前景目标，背景分割的效果也更好。在违章行为检测方面，主要采用了基于道路分割思想的k均值聚类算法，选择的5个相关属性分别是行进距离、行进角度、车型、质心X像素和质心Y像素。前三个属性分别从不同的角度描述车辆的行进状态，而后两个属性的目的是使目标对象的像素集中。 本文设计的宗旨在于找到更加实用、方便有效的车辆违章检测方法。课题是基于物联网和数字图像处理相关的设计，其中的通讯部分由本门师兄弟设计，所以在此只略作描述，论文的重点在于图像的处理方法和违章行为的识别。

关键词： 数字图像处理   BP神经网络   遗传算法   水中微生物识别  

摘要： 随着数字图像处理、模式识别和人工智能的快速发展,BP神经网络技术在计算机领域内也越来越成熟。由于它适应性强、具有自我学习和概括、抗噪声能力强、编程易实现的优点,进而使得它特别适合用于求解内部机制复杂的问题,特别是分类识别问题。 对水中存在的微生物进行鉴别是判断水体优劣的一种方法。水中微生物的识别可以从过去人工利用显微镜识别转向现代计算机自动识别,过去人工识别时间开销大且识别误差也高,而计算机识别克服了这些缺点,不过识别过程确是比较繁琐的。我们通过交互式目标提取后,首先需要对目标进行预处理,然后提取目标的特征。提取后的目标特征又组合成了描述目标的特征向量,不过该特征向量维数过大,直接用于分类识别比较困难,本论文就使用遗传模拟退火算法来选取最优的特征组合来进行适当的降维。最后,基于BP神经网络的这些优点,论文设计了一个BP神经网络分类器用于对水中微生物的识别,通过训练样本对三层前向网络的不断学习训练,可以构建出一个带有权值的节点网络,这样就构造出了-个实用的输入-输出分类器。 本文首先介绍了课题研究的背景以及意义,对分类器技术进行了简单的概述。随后本文介绍了我们需要对图像处理用到的技术,包括预处理、分水岭分割技术、特征提取和特征优化。接着详细的从计算理论层和算法层阐述了BP神经网络算法,使用遗传算法对BP神经网络的初始的权值和阈值进行优化,最后给出了BP神经网络技术在水中微生物识别系统的应用,实现了对水中微生物的自动识别。

关键词： 嵌入式Linux操作系统   数字图像处理   条码识别   人脸检测   OpenCV2.0   Qtopia2.2.0  

摘要： 本文的主要目的是搭建一个较为通用的嵌入式数字图像处理平台,主要解决了嵌入式数字图像处理系统的选型、搭建、使用等问题。本文首先分析了嵌入式图像处理系统的最新发展,结合实际需求,分析本次硬件平台所采用的ARM920T核心板资源,继而以模块化的模式介绍本文所设计的接口板,并给出搭建完成后硬件平台的结果。 其次,本文分析了选择Linux操作系统作为本次开发所用嵌入式操作系统的原因,详细说明了在ARM9内核上安装嵌入式Linux操作系统的步骤；根据遇到的实际情况,搭建基于嵌入式Linux操作系统的网络文件系统,并分为服务器端和用户端详细介绍搭建的步骤,极大的减低了开发的难度。 第三,本文针对平台通用性的特点,向嵌入式平台移植了数字图像处理开源库OpenCV2.0以及多平台图形界面设计工具Qtopia2.2.0,文章详细介绍两个工具的移植步骤和使用方法,描述了使用中容易出现的错误并给出解决方法,为嵌入式平台下图像复杂算法的实现和实时显示提供了一条途径。 第四,本文在搭建的嵌入式数字图像处理平台上实现了基于经典算法的条形码识别功能和人脸检测功能,在文章中给出实现的结果。 最后,本文总结了研究中取得的成果,并阐述了本文不足之处,提出了本课题的进一步研究方向。

关键词： 机器视觉   圆形零件尺寸   非接触式测量   数字图像处理   粒子滤波  

摘要： 随着科学技术的发展，近些年来，基于机器视觉的零件尺寸测量技术在工业生产中得到了广泛的应用。基于机器视觉的测量技术是以光学技术和计算机技术为基础的现代测量技术，具有非接触、速度快、实时性好、精度适中、抗干扰能力强等优点，具有广阔的发展前景，近年来引起了国内学者的极大兴趣。但是，现有的基于机器视觉的零件尺寸测量方法对采集到的零件图像的精度有很高的要求，而在实际测量过程中，待测零件图像难免会受到外界噪声干扰。在这种情况下，使用目前已有的基于机器视觉的零件尺寸测量方法，会使得测量系统的精度和稳定性受到影响，从而严重影响测量结果。因此，对基于机器视觉零件尺寸测量方法的研究，有着重要的意义。 在参阅了大量文献资料的基础上，本论文针对现有非接触式零件尺寸测量方法存在的测量精度不高、抗干扰能力弱等缺点，设计了一种基于机器视觉的零件尺寸测量系统。该测量系统的硬件部分主要由实验台、USB数字摄像头和计算机三部分组成，结构非常简单，适合在实验室环境内开展仿真实验和研究；该测量系统的软件设计上结合了Visual Baisic软件强大的图形界面功能和Matlab软件的图像处理与数据计算功能，采用基于Visual Baisic与Matlab的混合编程原理，从而实现了整个测量过程的自动化与可视化。 为了克服基于机器视觉的圆形零件测量系统在测量过程中零件图像容易受到外界干扰，从而影响测量精度和稳定性的问题，本论文在分析粒子滤波这种基于贝叶斯估计思想的非线性滤波方法基本思想的基础上，提出了一种基于粒子滤波的优化算法，并结合该优化算法提出了一种基于粒子滤波和机器视觉的圆形零件尺寸测量方法。最后进行了仿真实验，在采集到的数字图像受到不同噪声干扰的情况下，利用本文方法得到测量结果的相对误差和方差，都远小于现有的最小二乘拟合方法、像素计数法和边缘检测法的处理结果。由此可以看出，本文测量方法在待测圆形零件图像受到外界噪声干扰的情况下，测量精度较高，能够满足一般工业检测的精度要求；同时还具有可靠性好、成本低的优点，这也为将来机器视觉在工业测量中的具体应用提供了一种途径。

关键词： 球面干涉   面形偏差   在线检验   数字图像处理   Zernike多项式  

摘要： 目前,随着高精度光学零件需求量不断增长,需要与之相适应的光学检测技术保证其质量。因此所在课题组研制出一种无需精密导轨、非接触在线检测的泰曼-格林型干涉系统,适用于光学车间测量光学零件的曲率偏差和面形偏差。 本文主要研究适用于课题组研制的干涉仪实验样机的图像采集系统和图像处理系统。论文首先介绍了相关的干涉理论和泰曼格林干涉仪的检测原理,并对实验样机的整个系统设计和测量原理进行详细的描述。接着对图像采集系统和图像处理系统所需的器件进行了结构参数的选型。为了减少主观因素对干涉图像判读的影响,该文利用Matlab软件编写程序实现样机采集的干涉图像的数字化处理。本文详细分析了干涉条纹图像处理的过程,对比每个步骤处理的效果,选取适合于该样机干涉系统的图像处理方法。然后文章介绍了Zernike多项式的理论与计算方法,并对干涉图像进行波面拟合,获取被检光学零件的面形偏差信息PV和RMS。最后对波面拟合的进行评价。通过分析发现,波面拟合的误差较大,拟合精度需要进一步提高。 文章最后对研究工作进行了总结,提出了一些今后在图像处理和拟合方面改进的思路及方法。

关键词： 轨道检测   计算机视觉   钢轨缺陷提取   扣件识别   数字图像处理  

摘要： 轨道部件状态检测是保障铁路运输安全的重要手段之一,利用计算机视觉技术、图像处理技术和模式识别技术研制的轨道部件自动检测系统可用来替代传统人工巡检,为轨道检查提供更有效、更经济的途径,节省人力物力资源的同时提高检测速度和精度。 根据系统的运行环境和性能指标,对关键设备进行选型,进而搭建适合轨道图像采集系统硬件平台。在此基础上,设计缺陷识别系统的软件实施方案,重点分析并改进钢轨表面缺陷及扣件缺失检测算法,主要包含轨道图像目标区域提取和缺陷特征识别两部分。 轨道图像目标区域提取是缺陷检测的必要前提。针对钢轨表面缺陷区域提取,提出基于轨道峰区检测的自适应二值图像投影法快速提取钢轨表面区域。针对扣件缺失区域提取,利用各向同性Sobel垂直边缘检测算子和Hough变换对预处理后的轨道二值图像进行垂直边缘检测,采用扣件边缘直线从外到内逼近的方式实现扣件区域的快速搜寻。 在目标区域提取的基础上,进行缺陷特征识别。针对钢轨表面缺陷识别,采用内部点掏空算法和链码跟踪算法提取并存储缺陷目标轮廓信息,同时计算缺陷目标的面积、周长和长宽比等特征参数,根据这些参数实现钢轨表面横向裂纹、纵向裂纹以及剥落掉块的初步分类。针对扣件缺失识别,提出一种改进的基于梯度的方向场估计算法,利用该算法清晰地描绘出扣件的纹理走向,采用方向图模版匹配和支持向量机分类算法实现扣件状态的识别和分类。 应用Matlab对检测算法的可靠性及有效性进行验证,结果表明,以上算法可快速、准确检测钢轨表面缺陷及扣件缺失情况,可满足系统提出的无漏检、在线粗识别与离线精确识别相结合等技术要求。最后结合Open CV图像处理模块,采用Visual C++6.0编写系统软件,从而实现轨道部件状态的自动检测。

关键词： 能见度   消光系数   暗原色通道先验知识   数字图像处理   透射率  

摘要： 雾天、雨天等天气原因和光照不足,会导致景物不清楚、视觉质量差以及对比度降低。雾等恶劣天气对交通、生产及人民身体健康都会带来巨大的危害,其中对交通的最大危害就是使能见度大大降低进而造成交通阻塞、延误,甚至重大连带交通事故,在高速公路上尤为突出,造成巨大损失,给人民群众的生命财产带来严重危害。据有关部门统计,一年中因雾的影响而产生的交通事故多达40%,因大雾造成的高速公路交通事故占事故总数的1/4以上,而且事故率也在逐年上升。 鉴于恶劣天气给交通安全带来的重大影响,将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子控制技术、计算机处理技术等结合起来,保障恶劣天气下的交通安全,是相关领域的专家、工程技术人员致力解决的重要问题。自Koschnfieder定律等相关理论形成至今,国内外研究人员对能见度检测仪器的研究已进行了多年,也取得了很大的成果,并相应的应用于不同的领域和部门,但这些仪器、方法也存在着一定的不足。 本文在借鉴已有研究成果的基础上,提出了一种新的能见度检测算法——基于高清视频的能见度检测算法。首先以车道线为参照物,利用摄像机标定技术标定出摄像机的各项参数进而求解图像中路面的距离信息,即深度信息;接着采用Dark Channel Prior方法获取大气透射率t并应用软抠图技术对其进行优化,利用已求得的深度信息和透射率可解出大气消光系数,进而根据能见度检测原理确定当前的能见度值。本算法将数字图像处理技术、计算机技术等结合在一起,其结果与器测法具有较好的一致性,并充分利用现有交通监控系统及监控视频,为交通安全,特别是高速公路的行车安全提供更有效地保障。

关键词： 数字图像处理   边缘检测   车牌定位   车牌分割   字符分割   字符识别  

摘要： 在现代化交通的监视和控制中，对车辆牌照进行智能识别，是现代交通工程研究领域的重点和热点之一，也是实现交通管理现代化和智能化的重要前提。随着社会的发展和交通事业的大力发展，我国的交通事业也得到了迅速的发展，先进的车牌智能识别系统，可在交通流量监测中获得广泛的应用，对交通实现控制和科学的诱导，在小区、港口和机场的现场，对车辆进行科学的调度和管理，在道路中对道路上的违规车辆实现科学监控，对车辆进行防盗管理，在这些相关的领域，其应用前景非常的广阔。因此，提出了对车辆牌照识别系统的研究和设计。 首先，描述了车辆牌照识别系统的技术基础，指出了以DFT变换为基础的频域分析法、二值化算法为基础的车牌定位法、基于聚类分析的车牌字符分割方法、基于车牌字符特征的投影法等方法对车牌识别的技术支持。 其次，分析了光照的干扰、牌照的倾斜以及噪声的影响。指出了车牌图像的预先处理是解决噪声等影响的有效方法。提出并进行了对采集图像设备位置的调整、彩色图像灰度化处理、灰度图像增强、图像二值化及车牌图像的边缘检测等操作。 再次，在车牌图像的预处理基础上，给出了汽车车牌定位识别算法。基于数学形态法的车牌定位方法。根据车牌的形状、灰度分布特性等特点来检测车牌。对车牌图像进行边缘化模式的实际探测，探测对象就是经过二值化处理后的图像，经处理后，应用矩形匹配法，对以白色跳变点分布图为基础，实现对车牌的大致的定位，在相关条件的参考下，对上下边缘进行搜索，在对左右边缘进行搜索时，以长宽比信息为基础，通过进行进一步的扩展，实现对车牌的准确定位，并进一步进行裁剪定位。 最后，应用汽车车牌定位识别算法，完成对车牌字符的分割与识别。基于反色二值化图像投影阈值法的字符分割，基于垂直投影法的字符分割。在文字识别方面采用以BP神经网络为基础的字符识别。