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第一篇图像处理论文范文参考：基于多核DSP的实时图像处理平台研究
本文旨在研究高性能的多核DSP实时图像处理平台,为满足光电成像跟踪测量系统上,高帧频、高分辨率实时图像的处理,以及复杂背景下复杂多模图像跟踪算法的处理需求.在简单介绍了实时图像处理平台体系架构的发展历史和现状,以及多核DSP技术在高性能计算领域的核心优势之后,就光电成像跟踪测量系统上实时图像处理平台的性能特征进行了分析.
对于现有实时图像处理平台的体系架构局限、处理性能瓶颈等问题.本文在分析了处理平台的构成方式、互联网络和存储结构之后,对比其处理平台体系架构的继承性,选择了新一代紧密耦合的CPCI Express总线标准作为研究平台的体系架构.通过介绍CPCI Express模块板卡的标准规范和电气特性,对CPCI Express背板设计和CPCI Express交换架构进行了细致的讨论.系统的介绍了CPCI Express主控处理模块与CPCI Express交换模块、CPCI Express外设构成的紧密耦合CPCIExpress实时图像处理平台,并对其处理平台的内部结构原理、PCI Express接口技术等进行了详细说明.
结合图像处理任务在不同应用环境对处理平台所表现出的性能要求.本文深入分析了高速实时图像处理、多路图像并行处理对平台的数据流结构要求；分析了多模图像跟踪算法对处理平台的硬件系统结构要求；分析了多源图像数据融合处理对平台内部处理模块间、处理模块上芯片间的数据交互要求.此外,对平台实现处理算法所要求的数据吞吐率带宽进行了理论分析.
针对当前光电成像跟踪测量系统上,实时图像处理平台的数据输入/输出带宽瓶颈问题.设计了实时图像光端机,实现高速的Camera Link图像数据转为光纤直接传输至实时图像处理平台.设计利用光纤高速串行传输互联技术以及光纤滑环技术,实现多路实时图像数据在机上、机下间的高带宽、高可靠性稳定传输.在此基础上,开发设计了自定义的图像光纤传输协议,利用该协议使得图像数据在处理子系统、显示子系统和记录子系统间基于光纤的互联.实现图像数据真正意义上的实时传输、实时处理、实时显示和实时记录.
在分析了多模图像跟踪算法思想的基础上,结合FPGA的灵活并行流水结构和多核DSP的存储资源共享特点,设计了基于FPGA+多核DSP结构的实时图像处理模块.对于图像处理模块上的数据流处理,采用FPGA作为图像并行处理的协处理器,配合多核DSP构成多处理通道的并行结构.利用FPGA的SIMD技术和多核DSP的VLIW技术相结合获得了更高的处理性能.
在平台内部,设计了多核DSP实时图像处理模块间的紧密耦合互联网络,光纤高速串行传输互联网络,以及模块上的片间互联结构.依据图像并行处理技术,在实时图像处理平台上,对其实现思想和方法进行了说明.从多核DSP的片内存储资源共享结构、处理模块上FPGA与多核DSP的片间存储资源共享结构,阐述了图像处理模块的数据流并行处理能力.并进一步扩展了多块多核DSP实时图像处理模块间的并行结构,充分挖掘了实时图像处理平台的并行处理性能.
最后,从运算性能、数据吞吐率、存储带宽和功耗四个方面,对单块多核DSP实时图像处理模块,以及多核DSP实时图像处理平台整体的性能,分别进行归纳和总结.并对实时图像处理平台在光电成像跟踪测量系统中的应用情况,进行了分析介绍.鉴于多核DSP技术,将在未来高性能计算领域,充当着重要角色的发展趋势,提出了开发基于片内多核并行、片间多核并行、处理模块间多核并行的软件架构的技术展望.
第二篇图像处理论文样文：基于高光谱和图像处理技术的油菜病虫害早期监测方法和机理研究
数字化农业和精准化作业是现代农业发展的方向和要求.在作物病情虫情分析方面,数字农业要求快速、准确地获取植物受病虫害侵染的信息,从而指导植物生长过程中的精细化管理.数字农业病虫害精细化管理要求实现精确剂量的农药喷洒,而通过智能化的植物病虫害实时监测方法明确定位植物健康部位和受害部位以及受害程度是实现精确剂量农药喷洒的前提,也是数字农业精细化管理实施的关键.油菜是我国种植量第一的油料作物,菌核病和菜青虫是油菜的主要病虫害,研究油菜受此病虫害危害后的关键信息获取技术是实时准确掌握油菜受害情况的关键.本论文以受菌核病和菜青虫危害后的油菜作为主要研究对象,分别针对光谱维数据和空间维数据,通过光谱数据采集、高光谱成像、数据建模和智能计算、数字图像处理等技术,建立了一套油菜病虫害关键信息的识别获取方法,包括对油菜按感染菌核病时间的快速分类模型,油菜叶片菜青虫孔自动识别和重构模型,以及优化的轻度虫害油菜叶片的叶脉识别算法,实现了油菜受病虫害危害的实时监测.主要研究内容和创新性成果如下：
(1)提出了一种基于类间不稳定指数和平均影响值变量筛选的高光谱波段优选算法,建立了油菜菌核病按感染时间的快速分类模型,实现了感染时间的快速鉴别.算法的核心思想是利用最能体现各类样本间差异的波段来对数类样本进行判别.将感染菌核病的油菜高光谱数据按感染时间的不同分为6类,对高光谱图像中的光谱维数据,采用基于类间不稳定指数的高光谱波段优选算法,得到45个有效波段,建模预测的相关系数为0.9,均方根误差为3.35675.进一步采用平均影响值变量筛选,得到30个有效波段,对这些波段建模能得到有效的预测结果.
(2)构建按时间梯度的神经网络分类模型,分别利用蚁群和粒子群智能算法优化神经网络的拓扑结构、权值和阈值.优化后的神经网络模型对感染菌核病24小时、48小时、72小时、96小时、120小时和144小时的叶片像素进行染病时间的预测,预测结果的相关系数分别为0.5770和0.8527,均方根误差分别为2.33268和1.02670.(3)提出了一种油菜叶片菜青虫孔自动识别和重构的完整算法,实现了叶片边缘虫孔的自动复原,使通过计算边缘受损叶片的受损叶面积获得虫害程度信息成为可能.以高光谱图像中的空间维数据为对象,通过高光谱数据降维和图像分割,获得受害油菜叶片的精确轮廓.将菜青虫危害导致的虫孔分为闭合虫孔和不闭合虫孔两类.针对闭合虫孔,采用孔洞填充函数；针对不闭合虫孔,提出一种新的处理方法,包括虫孔定位和重构两个步骤.建立一种基于边缘曲线参数方程的反函数的一阶导数的定位因子和测试函数,根据脉冲大小识别虫孔位置.
(4)提出一种遗传小波神经网络重构算法(G-WNNRA),用于重构被咬噬叶片边缘,建模引入小波变换和遗传算法.建模过程中,训练数据集的输入向量包括未咬噬边缘离散点的极角和极径,预测数据集的输入向量包括咬噬边缘离散点的极角和极径；输出向量为离散点的约束值,叶片边缘像素的约束值为0,边缘以外的像素约束值大于0,边缘以内的像素约束值小于0.与传统的BP神经网络、小波神经网络、遗传神经网络相比,G-WNNRA预测模型的性能最佳,对训练集及预测集样本预测的相关系数分别为0.998和0.953,均方根误差分别为0.00681和0.02714.实验结果表明,该方法能够有效识别和重构油菜叶片上的菜青虫孔.
(5)提出一种优化的轻度虫害油菜叶片的叶脉识别算法.受菜青虫轻度危害的叶片除了叶肉和叶脉像素有色差外,受害的部位因为养分水分的流失,会与健康像素间产生色差,边缘提取时会与叶脉边缘一起被误识别出来,虫孔的边缘也会被误识别.这些非叶脉边缘都属于噪音,给叶脉识别带来很大干扰.本文分别采用主成分分析和导数光谱法结合数字图像处理方法提取受菜青虫危害的油菜叶片的叶脉.对高光谱图像中的光谱维数据进行降维,再对空间维数据进行处理,采用导数光谱法和主成分分析法,结合空间滤波和图像形态学等数字图像处理技术,构建一种识别受菜青虫轻度危害的叶片叶脉的方法.实验结果表明,基于主成分分析的叶脉识别算法效果优于基于导数光谱法的叶脉识别算法,前种方法可以识别出完整的主脉和侧脉,可以满足通用的叶脉分析要求.
上述研究成果实现了油菜受菌核病和菜青虫危害时的关键信息快速获取,为进一步的防治和管理提供基础,这在科学上和实践中都是很有意义的.
第三篇图像处理论文范文模板：图像处理中几个关键算法的研究
近年来,随着图像应用领域的拓宽,图像处理技术得到了迅猛的发展,已经成为图像理解和计算机视觉领域中一项重要而有用的技术.同时,传统的基于空域和频率域的图像处理方法都存在这样或那样的不足,提高这些图像处理算法的效果和运算速度也就显得特别有意义.图像处理就是采用一定的算法,对一幅质量不高的图像进行处理,使处理后的图像具有更高的清晰度、更好的可理解性.它不仅可以使处理后的图像更适合人的视觉观察,而且可以为进一步的图像应用提供更有效的信息,例如图像的分类、图像分割、目标识别与目标检测等、战损评估与理解等.
现有的图像处理方法主要有两类:一类是空域中的处理,即在图像空间域中对图像进行各种处理,另一类是把空间域图像经过变换,如傅立叶变换,变换到频率域,在频率域中进行各种处理,然后再变换回图像的空间域,形成处理后的图像.这两类方法都很常用,但具体到其中的每一种方法,则各有长短,它们大部分是适合于某一类图像的处理,并且在该类图像处理方面能够在一定程度上提高性能.
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本文对图像处理中的图像去噪、图像增强、边缘检测、边缘细化、图像缩放等算法进行了分析,提出了相应的改进算法,所做的主要工作有:
1、结合人眼视觉特性提出了一种新的计算阈值的方法,该方法是根据人眼在不同灰度区域具有不同的敏感度提出来的,充分考虑了人眼视觉的灰度特性,由于它是基于人眼的视觉特性提出来的,所以可以适用于大多数可见光图像,该方法计算的阈值应用于图像去噪、图像增强和边缘检测等方面都取得了比较好的结果.
2、提出了一种具有去噪功能的图像增强算法,该算法结合人眼视觉的灰度特性和结构化特性,定义了新的梯度算子,该算法不但可以增强图像的视觉效果,还可以有效地抑制图像的噪声、增强图像的细节信息,抑制噪声的效果比较理想,另外,该算法不仅可以用来增强灰度图像,也可以用来增强彩*像,且不会引起图像失真.
3、说明了RGB模型在图像增强中的合理性,指出了HSI模型在图像增强方面的不足.
4、针对Robert边缘检测算法对噪声比较敏感,提出了一种改进的Robert边缘检测算法,该算法不但具有一定的抑制噪声的能力,检测到的边缘也更细腻光滑,针对Kirsch、Prewitt边缘检测算法的复杂度比较高,结合有关学者的思想对它们进行了分析和改进,提高了它们抑制噪声的能力,对于Prewitt算法还降低了它的复杂度.针对传统边缘细化算法复杂度比较高,分析了它的原理,简化了它的算法,在不影响运算结果的前提下,降低了算法的复杂度.
5、根据提出的弹性模型设计了图像放大和缩小算法,实验结果比较理想.
6、根据物理学中的惯性原理进行边缘跟踪,分析和改进了Canny边缘检测算法,在没有提高算法复杂度的前提下,提高了Canny边缘检测算法抑制噪声的能力,且检测到的边缘更加细腻光滑.
7、将经济学中的贫富差距原理应用到边缘检测中,分析和改进了Robinson边缘检测算法,降低了算法的复杂度,进一步提高了抑制噪声的能力.
文中所提出的每种算法,图像边缘检测、图像增强和图像缩放,均给出了相应的实验结果,并得到了一些有价值的结论.通过对实验结果以及对算法主、客观评价分析表明,文中给出的算法是有效的.
第四篇图像处理论文范例：基于图像处理的自动调焦技术研究
基于数字图像处理的自动调焦技术是根据目标物体成像清晰度进行调焦,是被动调焦技术.图像调焦不需要测距信息就可以完成闭环调焦控制,结构简单,并广泛应用于工业、医学、科学研究等领域.图像清晰度评价以及正焦位置搜索是图像调焦技术中两类基本技术问题.基于上述两类基本问题,本文对图像调焦技术在卡塞格林式望远镜中的应用进行了研究,主要研究内容和结果有以下几个方面：
本文对目前的图像清晰度评价算法进行了仿真与实验,并重点研究了空域评价算法,得到了目标对象的较优评价算法,即Brenner算法,但是Brenner算法对图像清晰度评价结果依赖阈值选取.针对上述问题,本文通过高通滤波器模板和带通滤波器模板对图像进行清晰度评价.与传统的Brenner算法相比,实验结果表明改进算法在满足评价算法单峰性和无偏性前提下,提高了灵敏度,降低了计算次数.
在点目标成像的光学系统中,点目标在像平面上实际得到的是一个具有一定面积的圆形光斑,评价图像清晰度一般采用点目标像的能量分布算法.点目标像的能量分布评价算法具有计算量少,物理意义明确等特点,但是没有考虑到点目标成像形状.考虑点目标成像形状,本文基于圆形度提出了一种新的点目标评价算法.在三维图像调焦系统中,实验结果表明新算法比成像能量分布算法具有更好的收敛速度和收敛稳定性.
在分析比较现有一维搜算算法的基础上选择爬山算法实现了一维调焦闭环控制.爬山法易陷入局部极值使搜索正焦位置失败,本文将仅与系统相关的各类系统信息引入到爬山算法中,改进算法在不改变原系统结构及增加额外传感器条件下能够实现快速、高精度正焦位置搜索.
图像清晰度评价计算量大,因此清晰度评价算法复杂度和系统实时性的矛盾成为图像清晰度评价系统中较突出的问题.本文对目前图像处理平台进行了比较,选择FPGA平台满足图像评价系统的计算量和实时性要求,采用可视化编程技术在FPGA上实现图像清晰度评价算法.
在卡塞格林式结构的望远镜中,主次镜光轴、焦点发生偏离时,系统成像质量降低,为了保证系统成像质量而调整主次镜实质是调整主次镜共轴以及焦点重合,这可以看作是广义意义上的调焦,需要采用多维调焦技术.图像调焦技术不需要专门设备,可以简化系统结构,并且评价结果直观.
本文基于六自由（Six Degrees of Freedom,6-DOF）平台设计三维图像调焦系统,在分析比较多维搜索算法的基础上选择随机并行梯度下降（Stochastic ParallelGradient Descent, SPGD）搜索算法实现了三维调焦闭环控制.针对X、Y、Z三轴耦合性关系,本文提出了一种改进的SPGD控制策略,实验结果表明系统闭环调焦误差小于3%,满足三维调焦系统的精度要求.本文通过实验对算法的精度进行了分析.三维图像调焦实验为实际应用提供了解决方案,具有工程指导意义.
第五篇图像处理论文范文格式：基于模糊技术的图像处理方法研究
图像处理是图像工程的低层次操作,其处理效果对图像的高层次操作,即图像分析和计算机视觉的影响很大.但由于图像处理问题本身的复杂性和学科交叉性,几十年来该问题一直是研究的热点.
图像本质上具有模糊性,这是由于(1)三维目标投影在二维图像平面上带来的信息丢失.(2)定义边界、区域和纹理等图像特征时存在模糊性.(3)对图像底层处理结果的解释带有模糊性.因此,模糊信息处理技术在图像处理中的使用有其内在的合理性和必然性. 基于上述原因,本文提出了许多基于模糊信息技术的图像处理新方法和新思想,并取得了良好的效果.本文共分为七章,主要内容如下： 第一章为绪论,阐述了图像处理是计算机视觉和机器智能研究中的基本问题,论述了模糊信息技术在解决图像处理问题时有其必然性和合理性.最后列出了本文取得的主要研究成果. 第二章简要介绍了和本论文相关的模糊数学知识,作为本论文的数学预备. 第三章提出了一些图像空域增强算法,即几种局部运算方法.该章对图像中不同类型加性脉冲噪声的去噪问题进行了系统地研究和分析,提出了三种基于模糊信息处理的图像平滑去噪滤波器,分别为基于模糊熵的多值图像去噪滤波器、基于直方图的图像椒盐噪声滤波器、基于直方图和区域信息的自适应图像脉冲噪声滤波器.实验表明这些方法滤波效果优于传统的滤波器和其它模糊滤波器.https://www.mbalunwen.net/chaonengli/89934.html
第四章研究了图像空间域增强的另一类方法,即点运算法.提出了一种新的基于模糊信息处理的自适应图像灰度级修正法.新方法首先通过模糊熵的引入,在图像灰度级修正算法中利用了图像的邻域统计信息、模糊信息和人眼视觉特性；其次利用灰度值的统计特性达到了图像自适应增强的目的；接着补充了一个有用的非线性变换,增加了这类算法的普适性：最后解决了原算法在实现图像增强时出现的灰度值过调问题.实验结果表明新算法不仅能够有效地增强整个图像的对比度,提高图像的视觉效果,而且能够在增强图像边缘的同时有效地抑制噪声. 第五章提出了一种基于模糊信息处理的图像变换域增强算法.该章给出了一种性能更好的模糊增强变换算子,并将该算子成功地引入到多层次图像模糊增强算法中,取得了较好的效果；另外,新算法针对以往算法需要人工介入设置阈值参数方可进行图像增强的缺点,通过模糊熵的引入,可以自动地选取最佳的阈值参数而不需人为的介入,因而成功的解决了这一难题；最后,将新的多层次模糊增强算法应用于图像边缘检测中,取得了优于现有模糊增强方法的效果. 第六章通过模糊嫡的引入,构造出了几个边缘检测性能更好的信息测度,利用输入图像提取这些信息测度,组成一个反映图像边缘特征的数据集,接着用加权FCM聚类算法将该数据集分为两类,即边缘点数据和非边缘点数据,从而达到图像边缘检测的目的.该方法无需确定阐值,对弱边界检测较敏感. 第七章对受噪声干扰的图像、目标和背景相互交迭的图像、边界不明确的图像等降质图像的分割问题进行了较深入的研究,并考虑到这类图像中所具有的不确定性往往本质上是模糊性的特点,合理地将模糊信息处理技术引入到降质图像的分割中去,取得了较好的效果.关 键 词 图像处理模糊信息处理图像增强图像分割边缘检测
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图像处理引用文献:
[1] 关于计算机图像处理的论文题目 计算机图像处理论文题目选什么比较好
[2] 容易写的图像处理论文题目 图像处理论文标题怎么定
[3] 计算机图像处理方向论文参考文献 计算机图像处理参考文献有哪些
