在图像处理领域，DSP芯片的应用主要包括以下几个方面
2024-01-31在图像处理领域，DSP芯片的应用主要包括以下几个方面： 图像变换：DSP芯片可以用于图像的变换，包括旋转、缩放、平移、翻转等操作。这些变换可以在空间域或频率域进行，并可以在DSP芯片内并行处理，以提高处理速度。图像压缩：DSP芯片可以用于图像压缩，包括JPEG、PNG等压缩算法的实现在内。这些算法可以有效地减少图像的存储空间，便于图像的传输和存储。运动估计：DSP芯片可以用于运动估计，例如在视频编码中的运动补偿。通过估计图像中的运动向量，可以减少视频数据的冗余，提高视频压缩效率。图像识别与处理
计算机视觉与图像处理、机器学习的关系
2024-01-30要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习，各个环节缺一不可，相辅相成。 计算机视觉 计算机视觉(computer vision):用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 计算机视觉研究相关的理论和技术
FPGA图像处理之CLAHE算法的线性差值
2024-01-22CLAHE算法的线性差值。 我们先来看一下没有经过线性差值的CLAHE算法是什么样子的效果。 可以看到很明显的图片中都是一块一块的，这是因为在每一个块里面都统计了相应的直方图数据，这样就导致不同块里面直方图统计的映射表不一样，所以就出现了一块块的斑点。 解决这个问题的方法就是线性插值。 可以将整幅图像分为以下几个部分： 整个8*8一共64个block，然后对于四个红色的角点不进行线性插值，对于蓝色的四条边进行线性插值，对于中间的白色部分进行双线性插值。 其中红色正方形的边长是block边长的二
FPGA图像处理-CLAHE算法介绍(一)
2024-01-15在介绍CLAHE算法之前必须要先提一下直方图均衡化，直方图均衡化算法是一种常见的图像增强算法，可以让像素的亮度分配的更加均匀从而获得一个比较好的观察效果。 如下图就是经过直方图均衡化后的效果图。 import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread(r'E:python_image_simpythonProjectsimimgFig0459(a)(orig_chest_xray).tif
FPGA图像处理之CLAHE算法
2024-01-15在FPGA图像处理--CLAHE算法(一)中介绍了为啥要用CLAHE算法来做图像增强。 在这一篇里面就介绍一下CLAHE的第一步处理：分块。 通常来说会将图片分为8*8的64块，然后分别对这64块进行直方图均衡化。 如下所示(手画的不均匀）。分为8*8这也是对常见的视频分辨率可以被8整除，这样也不用考虑边界不均匀了。 因为我们要对这64块都做直方图均衡化，所以先定义一个直方图均衡化的计算函数。 def hist(img): h, w = img.shape n = np.zeros(256,
FPGA图像处理-CLAHE算法的第二步对比度限制(三)
2024-01-15在这一篇里面介绍一下CLAHE算法的第二步对比度限制。 这个过程很简单，分为下面几个步骤。 计算出来限制的阈值 将统计好的直方图数据限制在0到阈值范围内。也就是将大于阈值的直方图数据减去阈值，并将差值累计起来。 将累计的差值平均分给每个灰度。 来看一下参考的Python代码： def cl_hist(img, clip): h, w = img.shape n = np.zeros(256, np.uint32) for i in range(h): for j in range(w): n[
fpga进行图像处理的优势是什么
2024-01-05FPGA图像处理的前景如何？ 匿名网友： FPGA图像处理方面通常用于图像的预处理、如CCD和COMS相机中，以及ISP的研究开发；请问这一方向以后的前景如何？ becomequantum： 本人有过多年用FPGA做图像处理的经验，在此也谈一下自己的看法。用FPGA做图像处理最关键的一点优势就是：FPGA能进行实时流水线运算，能达到最高的实时性。因此在一些对实时性要求非常高的应用领域，做图像处理基本就只能用FPGA。例如在一些分选设备中图像处理基本上用的都是FPGA，因为在其中相机从看到物料图
FPGA数字图像处理的基础知识
2024-01-0501 数字图像基本概念 数字图像 (Digital Image)，是计算机视觉与图像处理的基础，区别于模拟图像。通常直接观测到的图像可以理解成连续的模拟量，模拟量在处理时涉及运算相对复杂，内部相关性较高，难以形成统一定量的标准。随着计算机的发展，为便于计算机的运算与定量处理，同大多数模拟量一样，模拟图像需要通过采样量化转化为离散的数字量，即数字图像。 1.1 数字图像提取 数字图像通过对模拟图像采样和量化得到，该过程通常由图像传感器(例如CMOS图像传感器)实现，图像传感器通常为感光元件阵列。
基于FPGA图像处理的高斯模糊实现
2023-12-27高斯模糊(Gaussian Blur)是一种高斯低通滤波，可以过滤掉图像的高频部分，保留低频部分，对于去除高斯噪声非常有效果，常常被用于图像去噪中。 在做图像模糊的时候最直接的想法就是在当前像素上取一个3*3或者5*5的窗口，把窗口里面的数字相加再求一个平均，得到的均值作为新的当前像素的值，这也就是均值滤波。 高斯滤波认为窗口中的每个像素对当前像素的影响是不一样的，和当前像素越接近影响就越大。因此加权平均更加合理，相近的像素值权重就比较大，相远的权重就小。 在利用高斯滤波的时候首先需要去生成一
FPGA图像处理_ISP算法DPC流程
2023-12-26DPC通常作为ISP算法流程里面的第一个模块，原理也很简单。DPC 应对的主要问题是传感器像素的缺陷，这些缺陷可能源于制造缺陷、长期磨损或外部因素如灰尘侵入，这些缺陷像素在成像时无法准确记录光线信息，表现为静态的亮点、暗点或彩点，从而破坏图像的整体质量 坏点校正技术的实施通常涉及两个阶段：检测和校正。在检测阶段，算法分析传感器输出的原始图像数据，识别出异常。然后，在校正阶段，利用周围正常像素的值采用插值等方法对这些异常像素进行修复。这一过程的关键在于恰当平衡，以去除缺陷的同时尽可能保留图像的真