影像处理精编3篇

【前言导读】这篇优秀范文“影像处理精编3篇”由阿拉题库网友为您精心整理分享，供您学习参考之用，希望这篇资料对您有所帮助，喜欢就复制下载吧！

影像处理1

飞思卡尔亚太区微控制器业务拓展与市场经理王维先生描绘了物联网（IoT）和作为一个关键节点的家庭网关的未来开发趋势。

王维表示，对思卡尔公司来说，物联网不完全是原来意义上的M2M，更多的是把这个概念提升到设备和几种设施的互联，设备和环境的互联。另外还有设备和人体的保健互联，把整个市场应用的方向扩大了。

智能家居是物联网大概念下的一种应用场景，其他还包括楼宇自动化、智慧城市、智能照明、智能电网、智能健康、工业自动化，这些领域也正无时无刻不被卷入物联网的整个发展浪潮里。

除了将IoT的概念扩展以外，飞思卡尔还对IoT 的典型网络构架做了解释。王维表示：“在网络模型中加入网关（盒子）的概念，就是飞思卡尔所认为的网络模型。在整个系统中，WiFi会和低带宽、低功耗的其他通信方式共存。除了现有的基础设施蜂窝网络之外，我们以后更多的会在每个家庭里面有一个网关（BOX）的概念，我们将其称之为‘一体化盒子’”。

飞思卡尔一体化盒子解决方案完美结合端到端软件和融合的网关设计，也称“应用盒子”平台，为安全的物联网服务交付和管理建立一个通用开放的框架。内置在平台中的“盒子”（或服务网关）可将多个物联网服务提供商的盒子融合到一个统一的设备中。应用盒子平台将有助于简化和确保家庭、公司或其他位置的最终用户物联网服务的交付，支持大量创新的物联网服务的快速部署。

定制化图像处理器解决方案将成为手机厂商首选

随着魅族MX3高调宣布其手机相机配置了独立的富士通四通道图像信号处理器（ISP）以来，富士通半导体及其旗下Milbeaut图像信号处理器产品逐渐从幕后走向前台，为更多的工程师和手机用户所熟悉。

富士通半导体公司市场部高级经理沈弘人表示，随着智能手机的数码相机功能日益强大，特别是当分辨率超过5M像素后，近年来手机相机替代卡片式相机的趋势日益增强，独立ISP解决方案获得越来越多的手机厂商青睐。

“对相机的图像效果要求很多时候是因人而异的，不同的手机厂商在对图像信号处理解决方案的要求上会有不同的侧重甚至倾向性，因此图像信号处理器解决方案并不是标准化的产品，而是需要根据厂商的差异化需求进行定制化设计和复杂的调校工作。”沈弘人表示。事实上，用户对相机功能的要求本身就非常复杂，因此定制化的设计适合厂商满足不同市场定位的需求。

在演讲中，沈弘人强调了富士通半导体相机图像处理器解决方案的高度可定制化――硬件和固件可根据客户需求配置，解决方案可以根据客户的传感器模块充分调校。

“这种定制化的设计需求也是富士通半导体公司图像信号处理解决方案获得众多手机厂商青睐的原因吧。”沈弘人说，“定制化设计需要强大的设计服务能力，需要非常专业的Knowhow支持以及强大的设计支持团队，而这是我们的独特优势。”

Zigbee Light Link标准打通智能照明最后一关

“LED智能照明中通信芯片采用的无线传输标准有Zigbee、WiFi以及蓝牙等。为什么主流厂商都选择Zigbee作为L E D智能无线传感控制技术呢？”Marvell绿色产品部的技术销售总监Lance Zheng在现场解析道，“蓝牙的传输距离较短，且传输通道少；WiFi的功耗大，且成本较高；因此对于家居照明来讲，Zigbee更具有技术和成本两方面的综合优势，ZigBee更有望成为主流的规范。”

在2012年，由LED照明巨头Philips、GE、Osram以及半导体方案供应商共同成立的Connected Lighting Alliance了一个新的应用规范Zigbee Light Link（ZigBee灯光连接），实现了开放的互通标准协议，基于这一规范应用ZigBee网络控制灯光将更简单易用。Marvell借势发力，开发了88MZ100 ZigBee微控制器单芯片系统（SoC），该芯片是业界集成度最高、RF传输性能最佳、BOM成本最低的SoC，省掉了PA、balun以及外置闪存，适用于家庭自动化和LED照明控制应用。

Lance Zheng表示，智能照明系统不同于传统的LED照明，其包含了灯、网关、云端、UI以及相应的软件支持。Marvell作为全套方案供应商，可以提供业内最佳性能、最低物料成本、最小空间尺寸的LED驱动和Zigbee/WiFi网关方案，并积极致力于搭建涵盖智能LED灯、无线模块、网关、云端/UI以及软件各个环节的整个智能照明产业生态系统，为智能照明品牌商或者渠道商提供端到端的整体产品方案和技术支持，快速推出成本可接受并具有极佳用户体验的智能照明系统，引领智能照明产业腾飞。

触控技术未来着眼于被动笔、简约手势和指纹识别

由于薄型触控方案中LCD直接贴合触控模组，由此带来的影响则是显示面板以及充电器的干扰问题越来越严重。充电器干扰是目前终端最棘手而又不能规避的问题，相较于其它主流触控IC的固定频率段跳频或是以2KHz为单位的非动态跳频方式，采用以1KHz为单位的动态跳频方式是唯一有实际意义的。

对于用户触控习惯的变化趋势，集创北方陈馗副总裁认为被动笔将是必然的趋势。因为被动笔具有易获得性，钥匙、小刀等这些小物品可随时用来作为操作屏幕的“笔”，用户不再局限于手指操作，而且智能手机的大屏趋势也让屏幕书写的需求越来越明显，如何让消费者在手机/平板电脑上获得像在真实的纸上一样的书写体验成为触控IC厂商重点研究的课题。

影像处理2

1图像处理过程

在图像处理过程中首先用工业相机采集图像信息，将得到的数字图像经过灰度处理，阈值分割，区域标记，边缘检测，线性滤波等操作，提取目标信息。使机器视觉不能识别的信息转变为可被机器读取的信号，从而指导采棉机器人进行工作。图像处理流程如图3所示。图像采集传感器有CMOS和CCD两种，基于采集的速度和采集质量，一般选用CCD传感器。摄像机采集的图像都是基于RGB颜色空间模型的，由于RGB模型种种弊端不能使图像的某些特征信息突出，要进行色彩空间转换。现在已有多种空间模型根据实际要提取的目标信息选取合适的模型。经过初步的图像处理一般都不能突出所要的信息，还要进行特殊化处理，提取区域的特征参数以及根据特征参数提取原始图像的目标信息。

2图像处理在棉花采摘中的应用

棉絮的识别及提取对于采棉机器人来说主要的难点是对棉絮的识别及确定棉絮的三维空间位置，然后指导机械手进行采摘。要准确识别棉花的棉絮需要对棉花图像进行分割处理，图像处理一直受到学者们的重视。棉絮的识别就是从复杂的背景中分割出目标物。自然场景中棉花田中棉絮是白色的，背景几乎都是绿色的枝叶和处于绿色和黄色之间的枯萎枝叶，将这一重要特征信息作为棉花分割的依据。在图像处理空间模型中算法是多种多样的，目前常用的颜色空间有RGB、HSI、YCb-Cr、YUV、HSV和CMY等。彩色图像处理过程中没有一种颜色空间和算法适合于所有彩色图像的处理。研究中选用不同的颜色空间将会影响到棉花图像的分割效果。自然环境下棉花的生长千态万化，存在相互遮挡、枝叶遮挡等问题，这就需要用特定的处理模式处理棉絮与棉叶的边界、棉絮与棉叶的遮挡、棉花的成熟度等问题。

棉絮的空间定位确定棉絮的三维空间位置是进行棉花采摘的前提。获取待采摘棉絮三维坐标的方法有以下4种。(1)双目立体视觉系统：由两个摄像机从不同角度同时采集同一目标物分别获得目标特征，进行特征点匹配再结合相机的内外参数得到目标物三维坐标。(2)时差法：利用同一台摄像机获得多幅连续图像，实现“从运动得到结构”，由特征点的匹配计算得到特征点的三维坐标。(3)传感器融合：首先由视觉传感器获得目标物的平面图像，计算其质心坐标，再利用测距传感器测得目标的坐标［6］。(4)结构光法：选择激光作为光源，利用光栅法、移动投光法获取距离图像和反色图像，联合得到目标物的形状和三维坐标［7］。目前通常利用双目立体视觉系统进行目标定位，此种方法模拟人眼的构造，利用左右目标物特征点的匹配进行，定位目标准确。定位流程如图4所示。

3图像处理在视觉导航中的应用

视觉导航是采棉机器人中自动导航的一个重要部分，对以后复杂环境下自主行走平台的研究具有重要意义［8］。在采棉机器人的视觉导航中，首先由摄像机采集场景图像并进行处理分析识别出导航路径，然后确定采棉机器人相对于导航路径的位姿，最后由控制电机根据位姿实时调节地轮的导向角实现采棉机器人的自主导航。获取导航路径的方法有以下两种：①单目视觉系统：用一个相机采集场景图像，可以识别出简单的直线行走路线，对于复杂的路线不能达到理想的效果。②双目视觉系统：用两个相机同时采集场景图像，基于视差，匹配特征点可以实时调节路径，此种方法可以实现曲线路径的实时调控。在路径识别过程中，关键的问题还是导航路径的算法和实际运用。虽然现在图像处理技术发展迅速，但是视觉导航中算法的耗时对实际的影响还是不能忽视的，而且新疆棉花的种植模式以及棉花的生长状态都增加了对导航路径的判断难度，最终导致不能快速地获取路径信号以及对电机发出指令进行位姿调节，从而影响采棉机器人的工作效率。国外视觉导航的研究开始于20世纪60年代并取得了一定的成就［9］。最初的研究应用于军事上，随着技术的日益成熟，视觉导航逐渐运用到了农业领域。美国纽荷兰农业机械公司基于视觉导航系统发明了一种自主行走的自动化联合收割机器人。由于社会老龄化的日益严重，农业劳动力不足，日本基于视觉导航发明了喷雾机器人、收割机器人和除草机器人等。我国在农业机器人的视觉导航领域研究起步较晚，但发展迅速也取得许多研究成果。蔡健荣等［10］通过恢复障碍物的三维信息，对于采摘机器人的路径进行了研究；刘兆祥等［11］对苹果采摘机器人三维视觉传感器设计方面进行了研究。

4主要问题和关键技术

主要问题虽然图像处理的研究已经取得了很大的进展，但是在农业上的应用还有很大的差距。目前图像处理在采棉机中的应用主要存在以下几个问题：①棉絮的识别率不高和识别精度较低，目前，主要采用灰度处理、阈值分割和形态等方法；②棉絮的空间定位计算速度较慢及误差较大；③行走路线确定复杂度较大，主要因为新疆棉花的种植模式比较密集，行间较小，相邻绵株的棉叶交叉生长。

关键技术关键技术主要是改进图像处理的算法。目前普遍的图像处理都不能精确、快速地提取棉花图像边缘信息，通过改进算法消除干扰，提高识别能力。采用主动光源的多维视觉系统。为了改变外界环境，精确快速定位棉絮，可以采用外部光源在一定程度上提高图像的采集质量。

5结束语

影像处理3

关键词：遥感影像；并行计算；密集匹配；快速处理；流程研究

引言

随着遥感影像使用范围越来越广泛，现在已经成为提供空间信息的重要数据源。遥感数据的应用范围扩大到各个社会信息服务领域，发挥着重大作用。经过定向后的遥感影像数据可为测绘、城市基础地理信息动态更新、国土资源调查、生态环境监测、灾害监测、海洋资源、农业监测、快速响应等不同的领域提供相应的地理信息数据。

传统影像处理需要高性能的计算机，并且配备多种影像数据处理软件协同作业，各工序仅对流程负责，数据处理效率低，精度差。现代遥感影像的获取频率越来越快，同时数据量也越来越大，传统的基于串行计算的处理方式已很难满足高效率的生产需求和快速响应，因此必须采用并行计算来快速地对大区域影像进行处理，提高数据处理效率。

1. 并行处理技术简介

并行技术处理种类

现代计算机并行处理技术主要有基于CPU和基于GPU这两大类处理方法，各有相应的具体处理方案，如通过CPU加速的MPI、OpenMP、PVM等，还有Intel的TBB等；基于GPU的有NVIDIA的CUDA和ATI的Stream技术。本试验根据数据特点和计算机硬件配置情况，采用基于GPU方法的软件系统进行影像的快速纠正试验。

GPU并行处理优势

高效的并行性

在目前主流的GPU中，配置多达16个片段处理流水线，6个顶点处理流水线。多条流水线可以在单一控制部件的集中控制下运行，也可以独立运行。GPU的顶点处理流水线使用MIMD方式控制，片段处理流水线使用SIMD结构。相对于并行机而言，GPU提供的并行性在十分廉价的基础上，为适合于在GPU上进行处理的应用提供了一个很好的并行方案。

高密集的运算

GPU通常具有128位或256位的内存位宽，因此GPU在计算密集型应用方面具有很好的性能。

超长图形流水线

GPU超长图形流水线的设计以吞吐量的最大化为目标（如NVIDIA GeForce 3流水线有800个阶段），因此GPU作为数据流并行处理机，在对大规模的数据流并行处理方面具有明显的优势。

2. 遥感影像快速处理应用

应用区简介

试验区内覆盖46景P5影像，布设外业控制点68个、检查点17个，用于区域网平差的解算及精度检查；在立体模型中选取26个检测点，用于检测DEM和DOM成果精度。试验区范围及控制点分布（见图1）。

使用的软硬件

主要软硬件设备包括集群式影像处理系统PCI GXL软件及可进行图形、图像处理的高配置计算机等。

应用区生产

稀少控制区域网平差

（1）建立测区工程

建立测区工程，设置工程参数及投影坐标系、控制点文件、DEM格网间距及正射影像分辨率。同时根据影像之间的相互关系设置影像列表，导入卫星影像并建立模型。

（2）区域网平差

首先利用软件对所有影像自动进行连接点的量测，然后对控制点进行预测，人工辅助量测控制点，最后采用“RPC测区绝对定位”解算方法对区域网进行平差解算，剔除掉粗差点，得到满足精度的区域网平差结果，控制点平差结果见表1。

表1 区域网平差结果（单位：m）

[类型＼&个数＼&平面中误差＼&高程中误差＼&平面最大误差＼&高程最大误差＼&控制点＼&68＼&＼&＼&＼&＼&检查点＼&17＼&＼&＼&＼&＼&]

DEM及DOM生产

首先利用区域网平差定向后的影像进行DEM密集匹配，然后利用拟合、平滑、内插、定值等工具对密集匹配结果进行编辑，得到满足精度的DEM数据，最后利用DEM数据采用并行计算的方法对影像进行批量纠正，得到DOM数据。DEM及DOM批量镶嵌结果见图2。

精度统计

利用立体模型量测的检测点对DEM及DOM进行精度检测，检测结果见表2。

效率统计

数据处理整理耗时情况见表3。

3. 结论

通过生产试验表明，利用并行处理技术对大区域遥感影像数据进行区域网平差后制作的DEM与DOM精度能够满足不同比例尺规范的相关要求，同时并行处理技术能够简化生产流程，大幅度提高运算效率并减少运算时间，特别在对大区域遥感影像进行处理时，优势明显。

参考文献：

[1] 郑福海，杨木，宋红艳等。利用IRS―P5影像制作1：500003D产品的试验研究[J].测绘与空间地理信息，2011，34（6）：117―120.

[2] 肖汉，张祖勋等。基于GPGPU的并行影像匹配算法[J].测绘学报，2010，39（1）：46―51.

[3] O影，郑福海，王铁军等。PixelGrid集群式系统在影像快速纠正中的应用研究[J].测绘与空间地理信息，2014，37（10）：221―223.

[4] 李宏宽，杨晓冬，邹珍军。基于MPI并行的遥感影像系统几何校正快速处理技术研究[J].河南工程学院学报・自然科学版，2011，23（1）：49―52.

[5] 陈国良，孙广中。并行计算的一体化研究现状与发展趋势[J].科学通报，2009，（8）：25―27.