昨天才更新了两篇博客,今天又要更新了,并不是我垃圾产,只不过这些在上个月就已经写好了,只是因为比赛忙,一直腾不出时间整理出来发表而已,但是做完一件事情总感觉不写一博文总结一下就少点什么,所以之后的一段时间里我会把我这学期学到的一些东西陆续整理出来发表,给自己一个总结交代. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度

Atitit 图像处理 灰度图片 灰度化的原理与实现 24位彩色图与8位灰度图 首先要先介绍一下24位彩色图像,在一个24位彩色图像中,每个像素由三个字节表示,通常表示为RGB.通常,许多24位彩色图像存储为32位图像,每个像素多余的字节存储为一个alpha值,表现有特殊影响的信息[1].     在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255[2].这样就得到一幅图片

FPGA图像处理之行缓存(linebuffer)的设计一 作者:OpenS_Lee 1 背景知识 在FPGA数字图像处理中,行缓存的使用非常频繁,例如我们需要图像矩阵操作的时候就需要进行缓存,例如图像的均值滤波,中值滤波,高斯滤波以及sobel边缘查找等都需要行缓存设计.这里的重要性就不在赘述. 2 FPGA实现 图1 行缓存菊花链结构 如图1所示,我们要设计n行同时输出,就串联n行.Line_buffer的大小设置由图像显示行的大小(图像宽度)决定.例如480*272 (480). 2.1 设

我用的是ZYNQ7010的开发板,纯粹是入门学习,对于初学者,使用较多的xlinx入门级的开发板一般是zynq7000系列,淘宝上买的较好的是黑金和米联科,我买的就是黑金的,个人觉得教程很少,学习资料不多,米联客图像处理的教程很多,如果你英语可以,也可以看官方的教程UG902就听详细,要是还不确定买什么板子,我觉得米联客的还是好些.最后分享下我的FPGA学习资料, 链接:https://pan.baidu.com/s/1wJ_lWyBbbk9TujKBM_essg 提取码:otqk 复制这段内容

怎么调?可以让两路sensor的色调一致.

本文主要内容是实现图像的边缘检测功能 目录 mif文件的制作 调用 ip 核生成rom以及在 questasim 仿真注意问题 灰度处理 均值滤波:重点是3*3 像素阵列的生成 sobel边缘检测 图片的显示 结果展示 mif文件的制作 受资源限制,将图片像素定为 160 * 120,将图片数据制成 mif 文件,对 rom ip 核进行初始化.mif文件的制作方法网上有好多办法,因此就不再叙述了,重点说mif文件的格式. 1.mif文件的格式为: WIDTH= ; //数据位宽 DEPTH=

转载:http://blog.csdn.net/maozefa/article/details/7188354 本文对已发布<Delphi图像处理>系列文章进行索引链接,以方便阅读和查找.  <Delphi图像处理 -- 数据类型及公用过程>.提供GDI+位图TGpBitmap和VCL位图TBitmap的转换过程以及几个最基本的通用过程.所有其它文章代码,包括例子代码,对必须包括该文章所介绍的ImageData.pas单元. <Delphi图像处理 -- 平面几何变换类>

实验环境 本实验均在笔记本电脑完成,电脑的配置如表1所示: 系统 Windows 10 家庭版 处理器 英特尔 Core i5-6200 @ 2.30GHz 双核 主板 宏碁 Zoro_SL 内存 16G(金士顿 DDR3 1600MHz) 主硬盘 西数 WDC WD10JPVX-22JC3T0 显卡 NVIDIA GeForce 940M(4G) 显示器 奇美 CMN15C4(15.5英寸) 表1:电脑配置 本实验使用Opencv对图像处理,使用MFC对图像显示,具体介绍如表2所示: Visu

[推荐图书]+ 基于Nios II的嵌入式SoPC系统设计与Verilog开发实例+C#入门经典等 3赞 发表于 2016/7/4 21:14:12 阅读(1921) 评论(3) 初次接触FPGA,到现在也有四年多了,当时读大二,暑假在学校准备光电设计竞赛,指导老师让用单片机做,前期向我们推荐FPGA,希望我们有时间去学学FPGA,记得当时买了块黑金核心板,下载了特权同学的<深入浅出玩转FPGA>视频教程,买了特权同学写的<深入浅出玩转FPGA>和夏宇闻老师编写的<Veril

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中

随着HDTV的普及,以LCD-TV为主的高清数字电视逐渐进入蓬勃发展时期.与传统CRT电视不同的是,这些高清数字电视需要较复杂的视频处理电路来驱动,比如:模数转换(A/D Converter).去隔行(De-interlacer).视频缩放(Scaler)和视频图像增强(Video Enhancement)等等.由于HDTV的带宽较高,720p信号(1280×720@60Hz)的像素速率达到74MHz,因此针对HDTV的视频处理算法需要更高性能的器件.采用大规模高工艺的ASIC芯片是目前这个问题

一.前言 最近学习牟新刚编著<基于FPGA的数字图像处理原理及应用>的第六章直方图操作,由于需要将捕获的图像转换为灰度图像,因此在之前代码的基础上加入了RGB图像转灰度图像的算法实现. 2020-02-29 10:38:40 二.RGB图像转灰度图像算法原理 将彩色图像转换为灰度图像的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等.输出后便可以得到灰度图像,另一种是转换为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图 像的亮度和浓度,所以只输出Y分量,得到图像就是灰度图像.

最近一段时间一直在研究基于FPGA的图像处理,乘着EEPW这个机会和大家交流一下,自己也顺便总结一下.主要是为了大家对用FPGA做图像处理有个感性的认识,如果真要研究的话就得更加深入学习了.本人水平有限,如有错误,欢迎大家批评指正. 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/185312.htm 基于软件的图像处理方法存在着一些局限性,尤其是计算速度和算法效率方面.所以大家很自然的就想到了FPGA作为嵌入式图像应用的平台.许多图像处理本身就是并行计算的,并且FP

重新捡起大学里的图像处理,好像之前什么都没学到,但是我为什么还留着这本书呢?嘿嘿. 看到均衡灰度处理,上来就是积分,概率分布的公式,头微微的有点疼.网上看了点介绍,隔天再拿起书本,总算有了点眉目.简而言之,就是将灰度直方图的概率分布进行面积不变的拉伸,使图像有更好的显示效果. 其实进行的操作也很少 1.计算灰度值的出现概率. 2.将灰度值进行排序,并累进递加. 3.将累进递加的值映射到0-255的范围中.这时就有了一个原灰度与新灰度的一个对应关系.公式是 Y = (int)(C * p + 0.

本文记录了利用FPGA加速图像处理中的卷积计算的设计与实现.实现环境为Altera公司的Cyclone IV型芯片,NIOS II软核+FPGA架构. 由于这是第一次设计硬件加速模块,设计中的瑕疵以及问题欢迎前来讨论. 更新记录: D0423 记录FPGA核心计算模块和控制模块 D0426 记录FPGA核心计算模块的控制驱动,性能与功能测试 Part1 : 卷积相关 软件实现卷积 卷积是将原来矩阵的对应部分与卷积核对位乘法再加起来,形成新的矩阵中的一个位. 图中红色的框是卷积操作当前所在位置,对

1.HDLcoder产品介绍 图像处理分为两个部分: 这里主要讨论第一部分图像处理部分. 一般产品设计流程如下: 适用人群有以下两类: 这里先用一张slider来进行整体概括: 基于模型的设计的好处——算法验证不成功,进行优化会更加方便快捷,对下列的循环过程大大缩短开发时间. 相关演示(在matlab的example中有可以直接打开调用): 1.搭建模型:算法做好了,然后再添加实现的支路,就可以开始产生代码了. 产生代码时,只需要告诉HDL coder,需要将红色的模块变为HDL代码,即可以得到

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像到给出执行指令之间的延时大概只有几毫秒,这就要求图像处理必须很快且延时固定,只有FPGA进行的实时流水线运算才能满足这一要求. 所以要了解FPGA进行图像处理的优势就必须理解FPGA所能进行的实时流水线运算和DSP,GPU等进行的图像处理运算有何不同.DS

最近一段时间一直在研究基于FPGA的图像处理,乘着EEPW这个机会和大家交流一下,自己也顺便总结一下.主要是为了大家对用FPGA做图像处理有个感性的认识,如果真要研究的话就得更加深入学习了.本人水平有限,如有错误,欢迎大家批评指正. 基于软件的图像处理方法存在着一些局限性,尤其是计算速度和算法效率方面.所以大家很自然的就想到了FPGA作为嵌入式图像应用的平台.许多图像处理本身就是并行计算的,并且FPGA的编程硬件,本质上也是并行的.但是利用FPGA硬件进行图像处理存在很多的困难,需要学到很多的技

File:      StudyRGB2Gray.txtName:      彩色转灰度算法彻底学习Author:    zyl910Version:   V1.0Updata:    2006-5-22 一.基础 对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二.整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法. 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法:Gray = (R*2

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说.主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片点运算处理.包含图像灰度线性变换.灰度非线性变换.图像阈值化处理.图像均衡化处理等知识,并结合前一篇论文灰度直方图进行展示 .同一时候文章比較具体基础,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文档切割窗体显示图片