3.5数据管理模块20
3.5.1SRAM写控制模块.21
3.5.2SRAM读入控制模块..21
3.5.3读写控制模块22
3.6系统显示模块22
3.7系统总图.23
4系统性能验证与分析25
4.1系统实物构架和显示输出效果.25
4.2系统性能采样验证..26
4.2.1region1采样.27
4.2.2region2采样.29
4.2.3region3采样.31
结论.33
致谢.34
参考文献.35
1 绪论 1.1 本课题研究的背景和意义 视频图像处理技术是数字图像处理的一个重要分支。在复杂光照条件下由环境影响等因素导致视频图像采集效果受到影响,图像有用信息被淹没,这就需要视频图像处理技术来提升图像的视觉效果,便于更好地识别和提取图像有效信息。例如突出图像中目标物的某些特征,这样有利于对图像目标的识别、理解和跟踪。视频图像增强处理的核心内容是凸显视频图像中有用信息,削弱或除去没用的部分。这样处理后使有用信息得以加强凸显,便于信息的有效提取,从而更有利于人眼或机器进行分析处理。 由于 EMCCD 的成像机理以及自身的原因,EMCCD 图像在对比度噪声等方面均难以满足实际需求。因此必须对 EMCCD 图像进行适当处理以提升视频图像对比度和改善噪声对图像所造成的实际影响使得视频图像有一个较好的信噪比,便于后续图像信息识别与分析。 EMCCD 视频图像信息采集传递系统包括:视频图像采集、编码、压缩、存储、传输、显示输出几个部分。采集过程中各个部分都可能导致图像受损,导致有用信息淹没、损失或者缺失。如物体表面光照不均而引起图像整体光照不匀、曝光过度等。为了便于提取图像有用信息,研究实现图像增强算法促进图像处理、分析、理解领域发展的意义重大。
1.2 EMCCD视频图像直方图均衡化原理概述 EMCCD 视频图像直方图均衡化利用灰度累计直方图变换来实现对视频图像对比度的有效分布配置方法。此方法一般用来改善图像全局或者局部的对比度,特别是当视频图像有用数据对比度呈现区域性高密度分布的时候。对其进行直方图均衡化处理,可以将图像亮度按照图像信息提取需求相对均匀分布在直方图上。
EMCCD 视频图像直方图均衡化处理的核心任务是将原图像的累计直方图从比较集中的某灰度区间转换为在全域均匀分布,对图像进行非线性拉伸。视频直方图均衡的本质就是,重新调整映射视频图像像素所对应的灰度值,使某灰度域内的像素数量均衡分布,源]自{优尔^*论\文}网·www.youerw.com/ 使得视频每帧图像的原始直方图经重新映射后变成相对均匀分布直方图。 这种方法对灰度直方图分布不均的图像十分有效,尤其对于 X光图像中骨骼结构的显示和曝光过度或不足照片细节细节获取有着十分重大的意义。同时它是一个可逆操作,若确定均衡化运算函数,就可以逆向恢复图像原图像的直方图,这一点在图像处理过程中有着深刻而广泛的应用。
1.3 视频数字图像处理技术发展与现状 数字图像处理技术出现于 20 世纪 50 年代,那一时期人们在计算机技术相对发展的基础上,逐渐尝试利用电子计算机技术来处理数字图像以获取图像信息。早期数字图像处理以改善人的视觉效果为目的,也就是说人的视觉感受是这一领域的核心工作内容,这与后期人机识别的分支有很大的区别。 美国喷气推进实验室在早期探月项目中,分析研究 1964 年探月卫星徘徊者 7 号在发回的月面地形扫描照片的过程中,通过使用几何校正、图像分割、灰度变换等方法进行处理并通过电子计算机成功地绘制出了月球表面地形图。而后又通过对深空探测飞船传回的数万张照片进行更为庞博复杂的数字图像处理过程,全面地获取了月面地形信息,为阿波罗登月计划打下了坚实的基础,也催生了数字图像处理这门学科。 数字图像处理在医学应用上也成果显著。英国工程师 Housfield 于 1972 年成功研制了用于颅内诊断的X射线断层电子计算机摄影装置CT(Computer Tomograph)。它是根据对人头部截面分层扫描,再由电子计算机合成处理来重新构建截面图像。1975 年 Housfield 所在的 EMI 公司又推出能扫描识别得人体全身断层图像的全身用CT。 因为这项无损伤诊断技术所带来的医学领域革命性的进步Housfield 获得了 1979年诺贝尔奖。 数字图像处理经过数十年的时间的发展与进步,已经逐步渗透到医学诊断、空天探测、军事侦察、无损检测、卫星云图地形图的处理等领域,在社会日常生活和国民工业生产中发挥着日益重大的作用。其在社会生活各领域中的应用主要有以下方面: (1) 遥感领域: 航空侦查与卫星遥感图像图像信息会存在一定噪声和干扰,有用信息被隐藏在灰度分布密集区对比度不明显,为了更好地提取有价值的信息,这就需要依靠数字图像处理技术来实现。这一点在,矿藏探查,地质构造研究,军事目标甄别,自然灾害预警,气象卫星云图分析处理等方面有着广泛而深刻的应用。