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基于FPGA的二值图像的边界提取算法的实现

基于FPGA的二值图像的边界提取算法的实现 1 背景知识 二值图像(Binary Image)是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态,人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。...二值图像是指在图像中,灰度等级只有两种,也就是说,图像中的任何像素不是0就是1,再无其他过渡的灰度值。 二值图像的边界提取主要基于黑白区域的边界查找。和许多边界查找算法相比它适合于二值图像。 ?...图1 二值图像边界提取演示 如图1 所示,图1 a为一幅简单的二值图像,经过边界提取后形成如图1 b 所示的图像,显示出了白色区域的轮廓。...图2 二值图像边界提取演示 我们使用3x3模板进行边界提取,所以当3x3九个点都是‘1’的时候,输出为‘1’,当九个点都是‘0’的时候,输出为‘1’,其他情况输出均为‘0’。...3 FPGA二值图像边界提取算法实现 ? 图3二值图像膨胀FPGA模块架构 图3中我们使用串口传图传入的是二值图像。

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    旷视科技|商用端侧Raw图像降噪方案

    标题&作者团队 【Happy导语】该文是旷视科技的研究员提出的一种“商用端侧RAW图像降噪”方法,相应方法已被广泛应用到OPPO、小米等手机中。...想想笔者前两个月还跟小伙伴提到可以做一个传感器相关的图像复原模型呢,所以这个思路不单单适用于降噪,其他图像复原任务同样适合哦,对此感兴趣的同学可以后台与Happy一起讨论哈。...为解决上述问题,该文作者提出一种轻量型、高效网络用于RAW图像降噪,它可以很好的在主流手机设备上运行,同时生成高质量的降噪结果。...上图给出了该文所提方法与旷视科技2019年冠军方法的对比。可以看到:精确的噪声模型辅助下,轻量型降噪模型可以去的媲美大型网络的性能。...基于此,作者制作了传感器相关的合成数据用于轻量型模型训练,所得模型可以有效的处理同类型传感器采集的图像梳理。

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    【MATLAB】图像导出 ( 导出绘制的图像 | 图像设置 )

    文章目录 一、导出图像 1、生成的图像 2、复制图形 3、保存 4、另存为 二、复制选项 1、复制选项 2、图形属性 3、导出设置 一、导出图像 ---- 1、生成的图像 2、复制图形 选择 matlab...生成的图形界面 " Figure 1 " 的菜单栏 , " 编辑选项 " , 点击 " 复制图形 " , 可以将图像拷贝到 Word 文档中 ; 打开 Word 文档 , " Ctrl + V "...可以粘贴到 Word 文档中 ; 3、保存 点击工具栏中的保存按钮 , 磁盘形状 ; 界面闪烁以下之后 , 会在代码所在目录 , 生成代码对应的 png 图片 ; 点击 " 打开文件 " 按钮 ,...可以打开生成的 png 图片所在目录 ; 4、另存为 选择 " 菜单栏 / 另存为 " 选项 , 可以选择保存的格式 , 一般选择 png 格式作为导出的图片 ; 另存为的图片 : 二、复制选项...; 3、导出设置 选择 " 菜单栏 / 文件 / 导出设置 " 选项 , 可以弹出导出设置选项 , 通过大小设置 , 可以缩放图像的大小 ; 缩小后的图片 : 原图片 :

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    StarGAN - 图像到图像的翻译

    生成器把图像和目标领域标签作为输入,生成一张非真实的图像.(b) 生成器试图根据所给的原始领域标签,把非真实图像重构为原始图像。...这里,为了生成器能够产生与真实图像难以区分的图像且该图像可以被判别器分类为目标领域,判别器不仅要区分非真实性,而且要对一张图像作出它相应领域的分类。...在位于判别器顶部的辅助分类器的帮助下,判别器也可以预测输入给它的图像的对应领域。 辅助分类器的作用是什么? 有了辅助分类器,判别器能够学习到原始图像的映射以及它在数据集中所对应的领域。...当生成器产生一张指定目标领域c(比如棕色头发)的新图像时,判别器可以预测所产生的图像的领域。因此生成器会产生新图像直到判别器给出对应的目标领域c(棕色头发)的预测为止。 ?...生成器将根据所给原始领域标签把生成的非真实图像重构为原始图像。我们将使用单一的生成器两次,第一次把原始图像翻译成目标领域的图像,第二次把翻译图像再重构成原始图像。 ?

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    【图像篇】OpenCV图像处理(五)---图像的色彩空间

    前言 大家好,在上一期的文章中,我们简单的讲解了图像的切割与ROI获取(【图像篇】OpenCV图像处理(四)---图像切割&ROI选取),这样做的目的是,使我们能够对图像的局部进行处理,而不是整个图像...一、图像的色彩空间 在前面的图像知识中,我们认识到了图像有两种基本的色彩空间,RGB图像和灰度图像,然后图像还有别的色彩空间,比如:BGR,LAB, HSV等等。...,接着就是对图像分通道获取矩阵,np.dstack()函数是比较注意的地方,按照代码中的操作解读,就是将不显示的通道进行赋零操作,然后将真正的通道图像显示。...3.效果展示 如上图可以看到,RGB图像分通道的真实效果是这样的,在上上期的文章中,我们并没有讲到这次补上了。...二、色彩空间转换(BGR to RGB) 在前期的文章中,我们了解到opencv读取的图像格式是BGR格式,现在就让我们一起来将其转换为RGB图像吧,同时看看他们的显示的不同。

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    在图像领域,AI工具和人类手作的边界已经逐渐模糊

    许多人可能会说这很容易,直到AI图像工具DALL-E 2的出现,这打破了人类对人工智能生成图像的刻板印象,其以强大且逼真的图像生成功能火爆了创作圈,此工具生成的图像与人类生成的图像别无二致。...,该网站的灵感来自经典的AI假冒网站thispersondoesnotexist.com,网站开发者收集了数百张由DALL-E 2生成的图像以及由人类创建的图像,并附带了一个简单的投票程序:图像是来自DALL-E...该工具主要有三个功能:根据自然语言的描述创建逼真的图像,更改图像中的细节,生成相似图像。...文本控制图像生成 首先,DALL-E 2最强大也最受欢迎的功能就是通过分析文本生成图像,用户可以通过输入和选择关键字来生成相关的图像。接下来小P想展示一些具体的例子。...编辑现有图像 DALL·E 2还包含了其他的新功能,比如编辑现有图像。举个具体的例子,用户可以圈中图中的狗狗,输入“可爱的小猫”,图片立马变成了一只可爱的小猫坐在沙发上。

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    旷视开源了一套图像检索和ReID的PyTorch库

    旷视开源了一套图像检索和 ReID 的 PyTorch 库,论文“PyRetri: A PyTorch-based Library for Unsupervised Image Retrieval by...01 架构 深度学习图像检索无监督方法的架构: 在特征提取阶段,包含:数据增强(Data Augmentation对图像做各种变换)、骨干网选择(Backbone,使用不同的骨干网架构和预训练模型)、特征聚合...,对相似度较高的图像按照再次查询等方法重新排序)。...02 方法 该库目前支持的方法: 1、前处理方法: DirectResize (DR): 将图像长宽缩放到目标大小; PadResize (PR): 根据图像长边将图像等比例缩放到目标大小,空白区域用ImageNet...出目标大小的图像区域; TenCrop (TC): crop图像并按照上下左右翻转 2、特征表示方法: 3、后处理方法: SVD : 使用矩阵SVM分解降维; PCA : PCA降维度; DBA : 数据库中每一个特征用它自己和自己的近邻的加权和表示

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    基于图像分类的动态图像增强

    然而现有的图像增强算法大多是为了满足观察者的感官质量,在本文中我们学习能仿真图像增强和复原的CNN结构来了提高图像的分类效果而不仅仅是人类的感官质量。...本文中提出的方法 动态增强滤波器 本部分的模型根据端到端学习方法中的输入图像和输出增强图像对来学习不同的增强方法中有代表性的增强滤波器,目标是提高分类效果。...我们发现滤波器可以学到期望的变换并正确的增强图像,图5可以看到动态增强后的图像纹理。 ?...这部分的输出为一系列增强后的亮度图像及对应的权重,再与色度通道结合转换回RBG图像\({I_{\rm{k}}}’\) 二、分类阶段 K种图像增强方法增强后的图像\({I_{\rm{k}}}’\)和原始图像一一作为分类网络的输入...总结 本文最大的创新之处在于一般的图像增强方法没有评判标准,所以本文将图像增强与分类任务结合起来,以提高图像分类正确率作为图像增强的标准,更具有实际意义。

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    NBNet|图像降噪新思路,旷视科技&快手科技联合提出子空间注意力模块用于图像降噪

    标题&作者团队 该文是旷视科技&快手&电子科技联合提出的一种图像降噪方案,该方案从一种新的角度(子空间投影)对图像降噪问题进行了分析并提出了一种新颖的子空间注意力模块。...具体来说,NBNet通过训练这样的网络进行信号与噪声的分离:在特征空间学习一组重建基;然后,图像降噪可以通过将输入图像映射到特征空间并选择合适的重建基进行噪声重建。...该文的主要贡献包含以下几点: 从子空间投影角度出发对图像降噪问题进行了分析,设计了一种简单而有效的SSA(即插即用)模块用于学习子空间投影; 提出NBNet(UNet与SSA的组合)用于图像降噪; NBNet...该网络可以通过端到端的方式进行训练,作者采用了简单的 损失函数: 其中, 分别表示无噪图像、噪声图像以及NBNet。...DND Benchmark DND数据信息:它50对真实噪声图像以及对应的GT图像。该数据同时提供了bbox用于提取图像块,合计得到了1000图像块。

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    图像处理之灰度模糊图像与彩色清晰图像的变换

    第一种 自我激发型   基于图像处理的方法,如图像增强和图像复原,以及曾经很火的超分辨率算法。都是在不增加额外信息的前提下的实现方式。 1. ...图像增强   图像增强是图像预处理中非常重要且常用的一种方法,图像增强不考虑图像质量下降的原因,只是选择地突出图像中感兴趣的特征,抑制其它不需要的特征,主要目的就是提高图像的视觉效果。...图像增强中常见的几种具体处理方法为: 直方图均衡   在图像处理中,图像直方图表示了图像中像素灰度值的分布情况。为使图像变得清晰,增大反差,凸显图像细节,通常希望图像灰度的分布从暗到亮大致均匀。...某像素点中值滤波后的输出等于该像素点邻域中所有像素灰度的中值。中值滤波是一种非线性滤波,运算简单,实现方便,而且能较好的保护边界。...当有了关于图像本身的先验知识时,可以建立原始图像的模型,然后在观测到的退化图像中通过检测原始图像而复原图像。 3.

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    【CCD图像检测】3:图像的调试方法

    CCD图像检测 作者:一点一滴的Beer  指导教师:Chen Zheng   单位:WHU 四、相关调试手段     在嵌入式系统中摄像头调试的目的是使摄像头的机械和电气参数在满足系统要求下能产生质量最高的图像数据...4.1.1基于串口通讯的图像显示软件。 图24:图像显示软件     以上软件的主要作用是:在小车静止时利用串口通讯将摄像头所见在PC机上直观呈现出来,而且能导出数据供用户分析。...不同位置的矩形块颜色对应着不同位置的数字图像矩阵数据,这样就能将数据还原成图像直观再现。 3.利用CFile类,将接收到的图片灰度数据以矩阵式排列导出保存为文本文件。...可以观测小车的动态信息。而且一些图像处理算法可以在此仿真,比如:图像分割阈值的选取,图像中心线的提取等等。...此显示方法,可以用来先对摄像头镜头调焦,使成像清晰,也可以用来测量摄像头的视野参数,为图像校正提供计算依据。 4.2.2基于HCS12芯片SPI读写FLASH存储图像数据。

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    图像的滤波与图像增强的Matlab实现

    空间噪声滤波器 C.用滤波器祛除图象噪声 目的 了解 MATLAB 工具箱中的滤波器。 掌握空间滤波 学会对图像的空间变换 内容 A....用滤波器祛除图象噪声 在数字图像处理中,常常会遇到图像中混杂有许多的噪声。因此,在进行图像处理中,有时要先进行祛除噪声的工作。最常用的祛除噪声的方法是用滤波器进行滤波处理。...MATLAB 的图像处理工具箱里也设计了许多的滤波器。如均值滤波器、中值滤波器、维纳滤波器等。...空间噪声滤波器 %用函数imnoise2 生成具有表5.1 中的CDF 的随机数 function R=imnoise2(type,M,N,a,b) if nargin ==1 a=0;b=1; M...数字图像处理(MATLAB版)[M]. 北京:电子工业出版社, 2014. [3] 冈萨雷斯. 数字图像处理(第三版)[M]. 北京:电子工业出版社, 2011.

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    图像分割的原则_常用的图像分割方法

    在对处理后的图像数据进行分析之前,图像分割是最重要的步骤之一。它的主要目标是将图像化分为与其中含有的真实世界的物体或区域有枪相关性的组成部分。...这种方法是基于图像的边缘幅度由合适的阈值处理实现。 (二)边缘松弛法 由于边缘图像阈值化方法得到边界受图像噪声的影响很大,经常会遗漏重要的部分。...这种评价是基于指定局部邻域内的边缘强度进行的,每个边缘的信度可能被增加 or 被减小。 (三)边缘跟踪 如果区域的边界未知,单区域本身在图像中已经定义了,那么边界可以唯一地检测出来。...算法如下: 还有一些其他的搜索方法,eg.基于图的边缘跟踪、作为动态规划的边缘跟踪、Hough变换、使用边界未知信息的边界检测等方法。...三、基于区域的分割 以区域的边界构造区域以及检测存在的区域的边界是容易做到的。但是,通过基于边缘的方法和由区域增长方法得到的分割,通常并不总是相同的。因此引入了基于区域的分割方法。

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    【CCD图像检测】4:图像的简单校正

    CCD图像检测 作者:一点一滴的Beer  指导教师:Chen Zheng  单位:WHU 五、 图像的校正。 5.1.纵向校正 5.1.1纵向理论校正。...如果采用等间距采样,则在2m的前瞻视野时,会出现近处20cm就占了40行图像数据中的绝大部分,近处AD行极度稠密,而远处两个AD行之间又极为稀疏。...采用校正后的结果进行采样,在对用黑线贴成的由一定大小的正方形组成的网格板进行拍摄,还原的数字图片因镜头有一定程度上的球面失真,仍会造成近处的图像密度更大,这个基本无法利用现有的技术进行理论分析。...图29:图像的横向校正原理图 5.2.2横向实际校正。    ...因为镜头的失真和采样行本身的不等间距,在对网格线进行拍摄时,实际结果仍然不满足要求,通过对校正系数调整,使校正后,网格板纵向黑线应都在校正后图像的竖直方向上,得到的最后校正系数即为工程上和实际比较吻合的系数

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    【图像处理】图像去雾的前世今生

    前言 其实之前对图像去雾也没有什么深入的理解,只是了解,实现过一些传统的图像去雾方法而已。...基于图像增强的去雾算法。基于图像增强的去雾算法出发点是尽量去除图像噪声,提高图像对比度,从而恢复出无雾清晰图像。...首先求取输入图像RGB三通道中的最小值,即求取暗原色通道图像,然后对暗原色通道图像进行均值滤波,然后求取其中灰度值最大的点,接着求取输入图像RGB三通道中值最大的通道图像,然后求取出灰度值最大的点,然后将两个点的灰度值的平均值作为全局大气光...Smoothed Dilated Convolution 在上图中,上面这部分表示的是原始的空洞卷积,从图中色块可以看出,经过空洞率大于的空洞卷积后,输出的特征图中相邻的特征值与输入特征图是完全独立的,...而基于CNN的去雾需要训练集是成对的,即同时有有雾图像与无雾图像。而一个有效的去雾模型应该能够学习无雾图像到有雾图像的映射,无需使用成对监督。

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    图像分割的评价指标_图像实例分割

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈 图像分割可分为:语义分割,实例分割,全景分割 1、语义分割(semantic segmentation):标注方法通常是给每个像素加上标签;常用来识别天空、草地...3、全景分割(Panoptic Segmentation):结合前面两者,生成统一的、全局的分割图像,既识别事物,也识别物体。...图像分割评价指标: 1、IoU: 交并比,两个区域重叠的部分除以两个区域的集合部分, IOU算出的值score > 0.5 就可以被认为一个不错的结果了 2、mIoU(mean IoU):均交并比,识别或者分割图像一般都有好几个类别...标记正确的像素占总像素的比例):表示检测物体的准确度,重点判断标准为是否检测到了物体 IoU只是用于评价一幅图的标准,如果我们要评价一套算法,并不能只从一张图片的标准中得出结论。...评价的标准通常来说遍历所有图像中各种类型、各种大小(size)还有标准中设定阈值.论文中得出的结论数据,就是从这些规则中得出的。

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    图像的卷积(滤波)运算(一)——图像梯度

    图像梯度图 4. 参考资料 1. 卷积/滤波原理 首先要明确的一点是图像的卷积/滤波运算,是针对原图像每一个像素进行处理,得到一个新的图像的过程。那么进行怎么样的运算呢?...要知道图像能够被人所识别,是因为图像中每个像素并不完全是离散而独立的,每个像素都跟周围的像素相关。因此,对每一个像素,选定其周围一定范围内的像素值进行运算,得到新的图像的像素值也一定是相关的。...最后,将窗口内覆盖的像素值和卷积核值相乘并相加,就得到新的像素值填充到新的图像中。对每个像素值都这样做,就是卷积/滤波运算后新的图像了。 2....最后还用compare函数比较两者的差异,纯白(像素值255)色表示两者无差异。其运行结果如下: ? 3. 图像梯度图 这里的卷积核(-1,0,1)其实是从图像的梯度推导出来的。...除此之外,也可以在Y方向上进行卷积,得到Y方向上的卷积图,只不过卷积核需要转置。 4. 参考资料 1.图像梯度的基本原理 2.图像梯度计算

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