1、第9章 數字圖像處理系統及應用實例9.1 數字圖像處理系統 9.2 應用實例 9.1 數字圖像處理系統數字圖像處理系統結構框圖9.1.1 數字圖像處理系統的分類T通用和專用:通用系統主要用于方法研究、大型計算、多媒體技術研究、視頻制作等專用型處理系統一般用于特殊用途，處理任務單一，但對系統體積、重量、處理速度、功耗、成本等有特定的要求，數字信號處理器（DSP）T高、中、低檔高速信號處理芯片設計而成，采用多CPU或多機結構，具有適合圖像和信號處理特有規律的并行陣列圖像處理器中檔系統以小型機或工作站為主控計算機，加上圖像處理器構成。這類系統具有較強的交互處理能力，同時，由于用通用機做主控機，因而在

2、系統環境下，具有較好的再開發能力低檔的計算機圖像處理系統由計算機加上圖像采集卡構成，其結構簡單，是一種便于普及和推廣的圖像處理系統 9.1.1 數字圖像處理系統的分類T從圖像傳感器的敏感區看 可分成可見光、紅外、近紅外、X射線、雷達、伽瑪射線、超聲波等圖像處理系統T從采集部件與景物的距離上來分 可分為遙感、宏觀和微觀圖像處理系統9.1.1 數字圖像處理系統的分類9.1.2 計算機圖像處理系統的基本構成1圖像采集部件2圖像處理部件3識別結果的輸出部件一種是根據圖像處理的結果做出判斷 另一種則是以圖像為輸出形式 。輸出方式有屏幕輸出、打印輸出和視頻硬拷貝輸出9.2 應用實例9.2.1 生物醫學圖像

3、的處理9.2.2 DSP組成的目標檢測與識別系統9.2.3 高分辨率遙感影像道路提取9.2.4 立體視覺系統9.2.1 生物醫學圖像的處理 細胞圖像自動分割流程圖邊緣檢測目標定位區域生長目標分割免疫細胞圖像自動分割的過程示意圖a)一幅免疫細胞圖像 b)邊緣檢測的結果 c)目標定位并與b)疊加的結果 d) 計算目標中心點 e) 計算目標所在矩形 f) 在矩形框內分割圖像 a) b) c) d) e) f ) 9.2.1 生物醫學圖像的處理 a)原圖 b)邊緣檢測的結果 橢圓目標的位置檢測過程示意圖c)c)從邊緣點沿梯度方向做扇形d)累加器累加的結果e)對d取閾值并與b疊加 f)計算中心點9.2.

4、1 生物醫學圖像的處理9.2.2 DSP組成的目標檢測與識別系統1DSP實現目標檢測識別的基本框圖 2圖像算法的處理流程 目標 分割目標識別 目標 跟蹤 視頻 合成 圖像 預處理圖像處理流程9.2.2 DSP組成的目標檢測與識別系統 3算法中的關鍵技術1） 空域高通濾波將小目標進行增強，提高它的信噪比2） 自適應門限分割技術。3） 圖像特征匹配，通過多幀檢測，識別出真正的目標。9.2.2 DSP組成的目標檢測與識別系統9.2.3 高分辨率遙感影像道路提取 1用灰度級標準差檢測直線 假設圖像空間中的一條角度為 、截距為 的直線 ，映射其灰度級標準方差到參數空間上的一點 ，該點的值 可由以下公式求

5、得 q( )ytgxq( , )q( , )wq-120-101-( , )-2550( , )0,01( , )( , )NiiNiiif x yMNNwqNMf x yf x yN，其中， ，是圖像上所有滿足y =tg()x+q的點, T 該變換的原理如圖所示qqyl0qoq4545o00( ,)qxyo11(,)NNxya)圖像空間 b) 在方向上投影 c)映射方差特征到參數空間9.2.3 高分辨率遙感影像道路提取 2梯度矢量均值約束的線目標檢測 對原始圖像進行梯度變換，對梯度矢量進行統計，用梯度矢量均值來代替上一節 處的值，就得到了梯度矢量在參數空間中的統計特性。( , )q9.2.3 高分辨率遙感影像道路提取9.2.4 立體視覺系統 1）視覺導航智能視覺導航越野車立體視覺系統的硬件結構障礙物檢測流程9.2.4 立體視覺系統邊緣檢測特征融合計算視差計算距離 2）利用立體視覺原理進行地圖繪制地圖繪制算法流程9.2.4 立體視覺系統邊緣檢測輪廓匹配計算視差計算距離精細匹配輪廓匹配