基于新三步搜索法的超分辨率图像处理研究

超分辨率图像重建方法综述_苏衡

第39卷第8期自动化学报Vol.39,No.8 2013年8月ACTA AUTOMATICA SINICA August,2013 超分辨率图像重建方法综述 苏衡1,2周杰1张志浩1 摘要由于广泛的实用价值与理论价值,超分辨率图像重建(Super-resolution image reconstruction,SRIR或SR)技术成为计算机视觉与图像处理领域的一个研究热点,引起了研究者的广泛关注.本文将超分辨率图像重建问题按照不同的输入输出情况进行系统分类,将超分辨率问题分为基于重建的超分辨率、视频超分辨率、单帧图像超分辨率三大类.对于其中每一大类问题,分别全面综述了该问题的发展历史、常用算法的分类及当前的最新研究成果等各种相关问题,并对不同算法的特点进行了比较分析.本文随后讨论了各不同类别超分辨率算法的互相融合和图像视频质量评价的方法,最后给出了对这一领域未来发展的思考与展望. 关键词超分辨率图像重建,计算机视觉,图像处理,方法综述 引用格式苏衡,周杰,张志浩.超分辨率图像重建方法综述.自动化学报,2013,39(8):1202?1213 DOI10.3724/SP.J.1004.2013.01202 Survey of Super-resolution Image Reconstruction Methods SU Heng1,2ZHOU Jie1ZHANG Zhi-Hao1 Abstract Because of its extensive practical and theoretical values,the super-resolution image reconstruction(SRIR or SR)technique has become a hot topic in the areas of computer vision and image processing,attracting many researchers attentions.This paper categorizes the SR problems according to their input and output conditions into three main cat-egories:reconstruction-based SR,video SR and single image SR.For each category,the development history,common algorithm classes and state-of-the-art research achievements are reviewed comprehensively.We also analyze the charac-teristics of di?erent algorithms.Afterwards,we discuss the combination of di?erent super-resolution categories and the evaluation of image and video qualities.Thoughts and foresights of this?eld are given at the end of this paper. Key words Super-resolution image reconstruction,computer vision,image processing,survey Citation Su Heng,Zhou Jie,Zhang Zhi-Hao.Survey of super-resolution image reconstruction methods.Acta Auto-matica Sinica,2013,39(8):1202?1213 超分辨率图像重建(Super resolution image re-construction,SRIR或SR)是指用信号处理和图像处理的方法,通过软件算法的方式将已有的低分辨率(Low-resolution,LR)图像转换成高分辨率(High-resolution,HR)图像的技术.它在视频监控(Video surveillance)、图像打印(Image printing)、刑侦分析(Criminal investigation analysis)、医学图像处理(Medical image processing)、卫星成像(Satellite imaging)等领域有较广泛的应用. 收稿日期2011-08-31录用日期2013-01-29 Manuscript received August31,2011;accepted January29, 2013 国家自然科学基金重大国际(地区)合作研究项目(61020106004),国家自然科学基金(61005023,61021063),国家杰出青年科学基金项目(61225008),教育部博士点基金(20120002110033)资助 Supported by Key International(Regional)Joint Research Pro-gram of National Natural Science Foundation of China(6102010 6004),National Natural Science Foundation of China(61005023, 61021063),National Science Fund for Distinguished Young Scholars(61225008),and Ph.D.Programs Foundation of Min-istry of Education of China(20120002110033) 1.清华大学自动化系北京100084 2.北京葫芦软件技术开发有限公司北京100084 1.Department of Automation,Tsinghua University,Beijing 100084 2.Beijing Hulu Inc.,Beijing100084 超分辨率问题的解决涉及到许多图像处理(Im-age processing)、计算机视觉(Computer vision)、优化理论(Optimization problem)等领域中的基本问题[1],例如图像配准(Image registration)、图像分割(Image segmentation)、图像压缩(Image com-pression)、图像特征提取(Image feature extrac-tion)、图像质量评价(Image quality estimation)、机器学习(Machine learning)、最优化算法(Opti-mization algorithm)等,超分辨率是这些基本问题的一个具体应用领域,同时也对它们的研究进展起到了推动的作用.因此超分辨率问题本身的研究具有重要的理论意义.目前超分辨率问题已经成为相关研究领域的热点之一. 在上世纪80～90年代,就有人开始研究超分辨率图像重建的方法,1984年Tsai的论文[2]是最早提出这个问题的文献之一.在这之后有很多相关的研究对超分辨率的问题进行更加深入的讨论.有关超分辨率问题的研究成果,在计算机视觉、图像处理与信号处理领域的顶级会议和期刊都有大量收录. 1998年,Borman等[3]发表了一篇超分辨率图像重建的综述文章.2001年,Kluwer出版了一本详细介

数字图像处理的发展现状及研究内容概述

数字图像处理的发展现状及研究内容概述人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。 目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和数字图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。 1:数字图像处理的现状及发展 数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字图像处理技术

的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。 人们已开始研究如何用计算机系统解释数字图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为数字图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。数字图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。如今数字图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上意识科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。 数字图像处理进一步研究的问题，不外乎如下几个方面： （1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度任然是主要矛盾之一。 （2）加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。 （3）加强边缘学科的研究工作，促进数字图像处理技术的发展。如：人的视觉特性、心理学特性等的研究，如果有所突破，讲对团向处理技术的发展起到极大的促进作用。

随机直接搜索优化算法NLJ辨识算法

随机直接搜索优化算法NLJ 辨识算法 NLJ 优化算法是随机直接搜索优化算法的一种，它是由随机数直接搜索算法算法发展而来，可以有效地解决各种复杂的问题。因其结构简单以及收敛迅速使其在随机搜索算法中始终占有一席之地。这种算法的核心思想是利用收缩变量来缩小搜索域，找到次优解，然后再基于次优解重复上述过程直到最终获得最优解。 假设待辨识的系统模型为： 1110 1 ()(0,1,...,)n n n H s i n a s a s a s a -= =++ ++ （3.1） 其中，01,,...,n a a a 表示待辨识模型的系数值。 该算法主要有以下步骤： Step 1、初始化参数。根据辨识数据，通过手工调整模型参数大致拟合出一个初始模型，确定模型初始参数(0)k i a ，其次，确定参数搜索范围c 。()k i a j 表示参数i a 在第k 次迭代的搜索结果，0,1,...,k p =，j 表示迭代组数，0,1,...,j m =。参数的搜索范围可由设定参数初始值的倍数决定，具体规则如下： 0l i i r ca = ，当 时，1k k k i i i r ca v -=?。 （3.2） 其中，根据经验知识，c 取值为2。 Step 2、计算性能指标。选择如式（3.3）所示的输出误差指标，作为辨识性能指标式，将待辨识的参数带入系统模型，求解估计值()y t 。 0[()()]N t J y t y t ==-∑ （3.3） 其中，()y t 为t 时刻的实际数据。 Step 3、计算参数估计值。在第k 代计算参数估计参数k l a ，其中rand 是在 [0.5,0.5]-之间分布的随机数，k i a 由下式给出： 1()()k k k l i i a j a j rand r -=+? （3.4） 在第k 次迭代计算后，计算m 组性能指标，选择使得性能指标最小的参数值作为下一次迭代的初始值： 11min[(())](0)|k i k k i i J a j a a --= （3.5） Step 4、修改搜索范围。在第k 次搜索前需要根据下式（3.6）对搜索范围进行修正防止局限的搜索范围导致搜索陷入局部极值。 （3.6） 在此处引入变化率η，首先，计算判断每组参数幅值的变化率，并选择变化 3k >1k k k i i i r cr v -=

超分辨率算法综述

超分辨率复原技术的发展 The Development of Super2Re solution Re storation from Image Sequence s 1、引言 在图像处理技术中,有一项重要的研究内容称为图像融合。通常的成像系统由于受到成像条件和成像方式的限制,只能从场景中获取部分信息,如何有效地弥 补观测图像上的有限信息量是一个需要解决的问题。图像融合技术的含义就是把相关性和互补性很强的多幅图像上的有用信息综合在一起,产生一幅(或多幅) 携带更多信息的图像,以便能够弥补原始观测图像承载信息的局限性。 （图象融合就是根据需要把相关性和互补性很强的多幅图象上的有用信息综合在一起,以供观察或进一步处理,以弥补原始单源观测图象承载信息的局限性,它是一门综合了传感器、图象处理、信号处理、计算机和人工智能等技术的现代高新技术,于20 世纪70 年代后期形成并发展起来的。由于图象融合具有突出的探测优越性,在国际上已经受到高度重视并取得了相当进展,在医学、遥感、计算机视觉、气象预报、军事等方面都取得了明显效益。从图象融合的目标来看,主要可将其归结为增强光谱信息的融合和增强几何信息的融合。增强光谱信息的融合是综合提取多种通道输入图象的信息,形成统一的图象或数据产品供后续处理或指导决策,目前在遥感、医学领域都得到了比较广泛的应用。增强几何信息的融合就是从一序列低分辨率图象重建出更高分辨率的图象(或图象序列) ,以提 高图象的空间分辨率。对图象空间分辨率进行增强的技术也叫超分辨率 (super2resolution) 技术,或亚像元分析技术。本文主要关注超分辨率(SR) 重建技术,对SR 技术中涉及到的相关问题进行描述。） （我们知道,在获取图像的过程中有许多因素会导致图像质量的下降即退化,如 光学系统的像差、大气扰动、运动、离焦和系统噪音,它们会造成图像的模糊和变形。图像复原的目的就是对退化图像进行处理,使其复原成没有退化前的理想图像。按照傅里叶光学的观点,光学成像系统是一个低通滤波器,由于受到光学衍射的影响,其传递函数在由衍射极限分辨率所决定的某个截止频率以上值均为零。显然,普通的图像复原技术如去卷积技术等只能将物体的频率复原到衍射极

图像处理技术的研究现状和发展趋势

图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开

国产高分辨率卫星影像自动化高精度处理

国产高分辨率卫星影像自动化高精度处理----------卫星影像基于已有DOM/DEM自动化处理测试报告1、测试情况 1.1.数据情况 影像类型景数单景全色大小单景多光谱大小 高分一号31624Ｍ156Ｍ 天绘一号15976Ｍ137Ｍ资源1号02Ｃ7300Ｍ*2103Ｍ资源三号6 1.12Ｇ606Ｍ 1.2参考数据 参考DOM：影像分辨率为2米； 参考DEM：1：1万分幅DEM，格网间距为5米。 1.3机器性能 电脑工作站一台，其主要性能配置如下： CPU：Intel Xeon E5-269016核 RAM：128G 磁盘驱动器：Samsung SSD850

2 、作业流程 3、效率统计 3.1预处理 已有DEM和DOM预处理可在任务开展前，电脑全自动化进行预 处理，本次任务预处理1：10000分幅参考DEM2871，参考DOM40.5G，利用晚上时间（18小时）完成。 3.2自动定向纠正与融合处理 备注：以下时间全为计算机自动计算的时间，不需额外人工处理 影像类型全色影像自动定向与纠正全色与多光谱影像配准纠正与融合 高分一号4.5分钟/景（总共20景，7核 并行，90分钟完成） 1.2分钟/景（总共31景，12核并行， 37分钟完成） 天绘一号9分钟/景（总共9景，5核并 行，85分钟完成） 6分钟/景（总共15景，15核并行， 106分钟完成） 资源三号25分钟/景（总共5景，单核 处理，128分钟完成） 45分钟/景（总共5景，单核处理， 220分钟完成）

4、成果展示 4.1控制点分布情况 备注：因计算机保密要求，以下所有图片均为彩色打印再扫描得到的，色彩有些偏色。 图1高分一号全色影像基于底图匹配控制点分布情况 图2天绘全色影像基于底图匹配控制点分布情况

基于FPGA和双DSP的高速视频图像处理系统设计(精)

第39卷,增刊 V01.39Supplement 红外与激光工程 Infrared and Laser Engineering 2010年05月 Mav.2010 基于FPGA和双DSP的高速视频图像处理系统设计 苑爱博,鲁新平,李吉成,张志龙,杨卫平 (国防科学技术大学电子科学与工程学院ATR重点实验室,湖南长沙410073 摘要:介绍了基于XC5VSX95T和两片TMS320C6455的高速实时视频图像处理系统的设计原理.其中Ff,GA模块主要完成图像实时采集和传输的逻辑控制及图像预处理任务,双DSP模块承担特征提取、目标识别、跟踪等任务。工程应用表明,该系统实时性和稳定性均达到了设计要求,能够实现快速傅里叶变换、边缘检测、识别,跟踪等图像处理算法。 关键词:图像处JE;DSP; FPGA 中圈分类号l TP391. 文献标识码:A 文章编号:1007.2276(2010增(信息处理一0647.04 Design of high speed video image processor based on FPGA and dual DSPs YUAN Ai—bo,LU Xin—ping,LI Ji—cheng,ZHANG Zhi-long,YANG Wei-ping (KeyLaboratoryforATR.CollegeofElectronic Science andEngineering.NationalUmve 体ityofDefenseTechnology,ChangSha410073,China

Abstract:This paper designed a high speed real?time system of video image processing based on two chips of TMS320C6455and Xilinx FPGA of XC5VSX95T.The system uses DSPs to process the image data and accomplishes logic control of data catching and transmission with FPGA.which combines merit such US rapidity,agility and currency.Application of engineering shows that hardware architecture is effective and feasible;the performance meets the requirement of real?time processing.The system can realize the algorithm of image processing such as Fast Fourier Transform(FFT,edge detection, recognizing,tracking and SO on. Key words:Image processing;DSP;FPGA 0引言 图像处理技术已经被广泛应用于视频图像处理的各个领域,可独立运行的高速实时数字图像处理平台己成为图像处理领域的一个发展趋势。然而由于图像处理和自动目标识别的算法复杂,运算量巨大,图像处理系统通常包括分割、检测、标记、识别、跟踪等复杂的过程12l,处理实时性要求高,同时系统的体积也有严格的限制,因此在设计系统时必须综合考虑这些特点,合理选用芯片并保留一定的余度。本文从硬件设计的角度出发研究高速实时图像处理系统。以双DSP+FPGA的结构组成满足实时性要求的图像处理系统,充分发挥FPGA加通用DSP结构的灵活性及实时处理能力∞1。 1核心芯片的功能和特点 主CPU采用TI公司的TMS320C6455定点DSP 芯片。该芯片采用90am工艺,先进的VelociTlTM VLIW架构,拥有8个独立的功能单元,其中有2个 收■日期?2010-04-08 作■■介?苑爱博(1985..男.黑龙江卉齐哈尔人,硕士.主要从事图像佰息处理方面的研究。

关于图像超分辨率重构的现状研究

关于图像超分辨率重构的现状研究 摘要：图像超分辨率的重构技术是近20年来兴起的一门新的数字图像处理技术。随着计算机硬件技术和软件设计技术的不断发展,各种图像超分辨率重构算法被提出。综述超分辨率重构的相关研究,指出图像超分辨率重构技术近几年来的一些研究成果。 关键字：图像超分辨率；图像超分辨率重构；迭代法投影法 Abstract:Image super-resolution reconstruction technology is nearly 20 years the rise of a new digital image processing technology. With the continuous development of computer hardware and software design technology, all kinds of image super-resolution reconstruction algorithm was proposed. Of related studies on super-resolution reconstruction, and points out that the technology of image super-resolution reconstruction in recent years, some of the research. Keywords:image super-resolution; image super-resolution reconstruction; iterative projection method 1引言 超分辨率重构算法始于20世纪80年代,其目的在于恢复一些已丢失的频率分量。在成像过程中,由于受成像系统的物理性质和天气条件的影响,图像中存在着光学和运动模糊、采样不足和附加噪声等退化现象,图像空间分辨率较低。而在实际应用中,需要高分辨率的图像,如在遥感检测、军事侦查、交通及安全监控、医学诊断和模式识别等方面。在现有的传感器不作改变的情况下,人们希望利用信号处理的方法,通过一系列低分辨率图像来重构高分辨率图像。这种从同一场景的低分辨率图像序列中,通过信息融合来提高空间分辨率的方法通常被称为超分辨率重构。

超分辨率算法综述

图像超分辨率算法综述 摘要：介绍了图像超分辨率算法的概念和来源，通过回顾插值、重建和学习这3个层面的超分辨率算法，对图像超分辨率的方法进行了分类对比，着重讨论了各算法在还原质量、通用能力等方面所存在的问题，并对未来超分辨率技术的发展作了一些展望。 关键词：图像超分辨率；插值；重建；学习； Abstract:This paper introduced the conception and origin of image super resolu- tion technology. By reviewing these three kinds of methods(interpolation,reconstruct, study), it contrasted and classified the methods of image super-resolution,and at last, some perspectives of super-resolution are given. Key words: image super-resolution;interpolation;reconstruct;study;

1 引言 1.1 超分辨率的概念 图像超分辨率率(super resolution,SR)是指由一幅低分辨率图像(low resolution,LR)或图像序列恢复出高分辨率图像(high resolution， HR)。HR意味着图像具有高像素密度，可以提供更多的细节，这些细节往往在应用中起到关键作用。要获得高分辨率图像，最直接的办法是采用高分辨率图像传感器，但由于传感器和光学器件制造工艺和成本的限制[1]，在很多场合和大规模部署中很难实现。因此，利用现有的设备，通过超分辨率技术获取HR图像(参见图1)具有重要的现实意义。 图1 图像超分辨率示意图 图像超分辨率技术分为超分辨率复原和超分辨率重建，许多文献中没有严格地区分这两个概念，甚至有许多文献中把超分辨率图像重建和超分辨率图像复原的概念等同起来，严格意义上讲二者是有本质区别的，超分辨率图像重建和超分辨率图像复原有一个共同点，就是把在获取图像时丢失或降低的高频信息恢复出来。然而它们丢失高频信息的原因不同，超分辨率复原在光学中是恢复出超过衍射级截止频率以外的信息，而超分辨率重建方法是在工程应用中试图恢复由混叠产生的高频成分。几何处理、图像增强、图像复原都是从图像到图像的处理，即输入的原始数据是图像，处理后输出的也是图像，而重建处理则是从数据到图像的处理。也就是说输入的是某种数据，而处理结果得到的是图像。但两者的目的是一致的，都是由低分辨率图像经过处理得到高分辨率图像。另外有些文献中对超分辨率的概念下定义的范围比较窄，只是指基于同一场景的图像序列和视频序列的超分辨处理，实际上，多幅图像的超分辨率大多数都是以单幅图像的超分辨率为基础的。在图像获取过程中有很多因素会导致图像质量下降，如传感器的形

数字图像处理技术的研究现状及其发展方向

目录 绪论 (1) 1数字图像处理技术 (1) 1.1数字图像处理的主要特点 (1) 1.2数字图像处理的优点 (2) 1.3数字图像处理过程 (3) 2数字图像处理的研究现状 (4) 2.1数字图像的采集与数字化 (4) 2.2图像压缩编码 (5) 2.3图像增强与恢复 (8) 2.4图像分割 (9) 2.5图像分析 (10) 3数字图像处理技术的发展方向 (13) 参考文献 (14)

绪论 图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 1数字图像处理技术 1.1数字图像处理的主要特点 (1)目前数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大，因此对计

数字图像处理知识点总结(20200608132636)

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1. 图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2. 图像分类：按可见性 (可见图像、不可见图像) ，按波段数(单波段、多波段、超波段)，按空间坐标和亮度的连续性(模拟和数字) 。 3. 图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4. 图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5. 图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6. 模拟图像的表示：f(x , y) = i(x , y) x r(x , y)，照度分量0

基于FPGA的高速图像处理系统的设计

基于FPGA的高速图像处理系统的设计 摘要: 在本文中，设计了一个高速图像处理系统，是为了解决这样的问题，如出现在车载计算机图像处理中的低系统集成，低速的处理过程。通过配置Nios II软核CPU和一些基于主要硬件FPGA的图像预处理，处理和显示的功能模块和设计的系统软件，使得该系统实现了图像的采集，记忆和重叠功能。由于采用可编程芯片和并行处理技术，该系统集成度高，好维修，图像处理速度快、实时性强。 关键词：图像处理，FPGA，Nios II CPU。 I.介绍 近年来,车载计算机中存在的主要问题集中在两个方面。首先，在使用低功率损耗的PowerPC CPU的状态下，对于图像的采集和显示，一个集成板是必需的。其次，随着视频图像和红外热像仪的广泛使用，还有电子一体化的发展，应该设计出一个高速的图像处理系统。 为了解决这两个主要的问题，作者设计了一个基于FPGA的高速图像处理系统用来识别重叠的多通道图像信息。功能模块，比如图像采集，处理和显示，都可以在一个单一的FPGA芯片上实现，它减少了外围电路,提高整个系统的性能。因为并行处理技术，处理速度和实时性都大大的提高。

II.图像处理算法分析 A.基于双线性插值的图像放大 基于像素的放大倍率的方法原理简单、快速，但它只是复制原始像素的邻域。随着放大系数增大，图像会出现明显的块锯齿，不能保留原始图像的边缘信息。这个问题是可以通过双线性插值来解决。双线性插值可以消除锯齿，保留原始图像的边缘信息和获得更好的视觉效果。 图1.原始图像(略) 图2.放大图像(略) 图1是原始图像，其中f ij，f i,j+1，f i+1,j，f i+1,j+1是相邻的像素块。图2是在水平方向上放大K倍，在垂直方向放大L倍的图像。f ij，f i,j+1，f i+1,j，f i+1,j+1在放大图像中只改变位置但像素值保持不变。因此，我们可以得到以下方程：

图像超分辨率重建

收稿日期：２００８唱０８唱２１；修回日期：２００８唱１０唱２８ 作者简介：王培东（１９５３唱），男，黑龙江哈尔滨人，教授，硕导，ＣＣＦ会员，主要研究方向为计算机控制、计算机网络、嵌入式应用技术；吴显伟（１９８２唱），男（回族），河南南阳人，硕士，主要研究方向为计算机控制技术（ｗｕ＿ｘｉａｎｗｅｉ＠１２６．ｃｏｍ）． 一种自适应的嵌入式协议栈缓冲区管理机制 王培东，吴显伟 （哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，哈尔滨１５００８０） 摘　要：为避免创建缓冲区过程中必须指定大小和多次释放而导致可能的内存泄露和代码崩溃的弊端，提出一种自适应的嵌入式协议栈的缓冲区管理机制ＡｕｔｏＢｕｆ。它是基于抽象缓冲区接口而设计的，具有自适应性，支持动态内存的自动分配与回收，同时实现了嵌入式ＴＣＰ／ＩＰ协议栈各层之间的零拷贝通信。在基于研究平台Ｓ３Ｃ４４Ｂ０Ｘ的Ｗｅｂｓｅｒｖｅｒ网络数据监控系统上的测试结果表明，该缓冲区的设计满足嵌入式系统网络通信的应用需求，是一种高效、可靠的缓冲区管理机制。 关键词：嵌入式协议栈；抽象缓冲区；零拷贝；内存分配 中图分类号：ＴＰ３１６ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１唱３６９５（２００９）０６唱２２５４唱０３ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１唱３６９５．２００９．０６．０７７ Ｄｅｓｉｇｎａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆａｄａｐｔｉｖｅｂｕｆｆｅｒｆｏｒｅｍｂｅｄｄｅｄｐｒｏｔｏｃｏｌｓｔａｃｋ ＷＡＮＧＰｅｉ唱ｄｏｎｇ，ＷＵＸｉａｎ唱ｗｅｉ （ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｒｂｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００８０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏａｖｏｉｄｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｏｆｃｒｅａｔｉｎｇｂｕｆｆｅｒ，ｗｈｉｃｈｍｕｓｔｈａｖｅｔｈｅｓｉｚｅｏｆｂｕｆｆｅｒａｎｄｆｒｅｅｍｅｍｏｒｙｆｏｒｍａｎｙｔｉｍｅｓ，ｗｈｉｃｈｗｉｌｌｒｅｓｕｌｔｉｎｍｅｍｏｒｙｌｅａｋｓａｎｄｃｏｄｅｓｃｒａｓｈ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｆｌｅｘｉｂｌｅｂｕｆｆｅｒｍａｎａｇｅｍｅｎｔｍｅｃｈａｎｉｓｍＡｕｔｏＢｕｆｆｏｒｅｍｂｅｄｄｅｄｎｅｔｗｏｒｋｐｒｏｔｏｃｏｌｓｔａｃｋ．Ｉｔｗａｓａｄａｐｔｉｖｅａｎｄｓｃａｌａｂｌｅａｎｄｂａｓｅｄｏｎａｎａｂｓｔｒａｃｔｂｕｆｆｅｒｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ｓｕｐｐｏｒｔｅｄｄｙｎａｍｉｃｍｅ唱ｍｏｒｙａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｂａｃｋｕｐ．ＢｙｕｓｉｎｇｔｈｅＡｕｔｏＢｕｆｂｕｆｆｅｒｍａｎａｇｅｍｅｎｔｍｅｃｈａｎｉｓｍｗｉｔｈｄａｔａｚｅｒｏｃｏｐｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｉｔｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｔｏｔｒａｎｓｆｅｒｄａｔａｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｅｍｂｅｄｄｅｄｎｅｔｗｏｒｋｐｒｏｔｏｃｏｌｓｔａｃｋ．ＴｈｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｍｅｃｈａｎｉｓｍｈａｄｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅＷｅｂｓｅｒｖｅｒｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｏｎＳ３Ｃ４４ｂ０Ｘｐｌａｔｆｏｒｍｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｒｅａｌｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｐｒｏｖｉｄｅｓａｇｏｏｄｐｅｒ唱ｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｍｅｅｔｓｔｈｅｎｅｃｅｓｓａｒｙｏｆｅｍｂｅｄｄｅｄｎｅｔｗｏｒｋｓｙｓｔｅｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｍｂｅｄｄｅｄｓｔａｃｋ；ａｂｓｔｒａｃｔｂｕｆｆｅｒ；ｚｅｒｏ唱ｃｏｐｙ；ｍｅｍｏｒｙａｌｌｏｃａｔｉｏｎ 随着网络技术的快速发展，主机间的通信速率已经提高到了千兆数量级，同时多媒体应用还要求网络协议支持实时业务。嵌入式设备网络化已经深入到日常生活中，而将嵌入式设备接入到互联网需要网络协议栈的支持。通过分析Ｌｉｎｕｘ系统中ＴＣＰ／ＩＰ协议栈的实现过程，可以看出在协议栈中要有大量数据不断输入输出，而管理这些即时数据的关键是协议栈中的缓冲区管理机制，因此对嵌入式协议栈的缓冲区管理将直接影响到数据的传输速率和安全。通用以太网的缓冲区管理机制，例如４．４ＢＳＤｍｂｕｆ ［１］ 和现行Ｌｉｎｕｘ系统中的ｓｋ＿ｂｕｆ ［２］ 多是在大内存、 高处理速率的基础上设计的，非常庞大复杂。由于嵌入式设备的硬件资源有限，特别是可用物理内存的限制，通用的协议栈必然不适用于嵌入式设备，在应用时要对标准的ＴＣＰ／ＩＰ协议进行裁剪 ［３］ 和重新设计缓冲区管理机制。 １　缓冲区管理机制的性能需求分析 缓冲区管理 ［４］ 是对内存提供一种统一的管理手段，通过该 手段能够对可用内存提供分配、回收、数据操作等行为。内存的分配操作是根据一定的内存分配策略从缓冲区中获得相应大小的内存空间；缓冲区的数据操作主要是向缓冲区写数据，从缓冲区读数据，在缓冲区中删除数据，对空闲的内存块进行合并等行为；内存的回收就是将已空闲的内存重新变为可用内存，以供存 储其他新的数据。 为了满足长度不一的即时数据的需求，缓冲区对内存的操作主要集中在不断地分配、回收、合并空闲的内存块等操作。因为网络中的数据包小到几个字节大到几千个字节，不同长度的数据对内存的需求必然不同。现存嵌入式设备中的内存多是以物理内存，即实模式形式存在的，没有虚拟内存的形式，对内存的操作实际是操作真实的物理内存，所以对内存操作要特别谨慎。在传统使用动态分配的缓冲区（通过调用ｍａｌｌｏｃ（）／ｆｒｅｅ（））在函数之间传递数据。尽管该方法提供了灵活性，但它也带来了一些性能影响。首先考虑对缓冲区的管理（分配和释放内存块）。如果分配和释放不能在相同的代码位置进行，那么必须确保在某个内存块不再需要时，释放一次（且仅释放一次）该内存块是很重要的，否则就会导致内存泄露。其次是必须确定缓冲区的大小才能分配该内存块。然而，确定数据大小并非那么容易，传统做法是采用最大的数据尺寸的保守估计。而采用保守估计预分配的内存大小总是远超过实际需要的大小，而且没有一定的范围标准，这样难免会导致资源的严重浪费。 随着数据在协议栈中的不断流动，内存块的多次释放和多次分配是难以避免的，而保守估计对于有限的资源来说又是一种浪费的策略。因此为了能有效地利用资源，设计一种可自控的、不用预判断大小的数据缓冲区接口就势在必行。 第２６卷第６期２００９年６月　 计算机应用研究 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ Ｖｏｌ．２６Ｎｏ．６Ｊｕｎ．２００９

图像处理文献综述

文献综述 1.1理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不