这次我们的测评最终是一个视频追踪系统,并将数据处理上传制作运动路径。
首先我们来说基础算法,由于摄像头存储的图像会有噪声,噪声会造成处理的错误。为了使处理正确图像,我们要通过图像算法除去。
1平滑滤波
相邻两帧数据从DDR取出后,为了平滑噪声,进行中值滤波。中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊。这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。 对于中值滤波,首先需要再模板大小的范围内找到中值,再用这个值去代替一个位置的像素值,本设计中采取3*3的模板,在这个模板中,一共有9个像素,以一个3*3的模板划过一幅图像,以像素1到像素9的中位数代替像素5的值。这种滤波的比较适合椒盐噪声这种情况。 图2.6 中值滤波中的矩阵 2腐蚀用结构元素B腐蚀X,过程如下: 1.用结构元素B扫描图像X的所有像素点(以B的原点为坐标,对应A的各个像素点进行扫描),用结构元素B与X覆盖的二值X图像做 “与”操作(也就是B覆盖X的这一区域每个相对应的点做与操作)。 2.如果结构元素B为黑色的点,图像A相对应的点都为黑色,则该点的像素为黑色,否则为白色。腐蚀的结果使得原来的图像缩小一圈 图像腐蚀示例:X为原图像,B为结构元素
图 2.7 腐蚀图示 B腐蚀A的结果如下所示 图2.8 腐蚀后图 以上过程大致是使用B扫描X的每一个像素点,如果B覆盖A的区域相对应的黑色像素点都为黑色,则该扫描点为黑色,否则为白色。 3 膨胀用结构元素B膨胀X 1.用结构元素B,扫描图像X的每一个像素点。 2.如果B覆盖A的区域有一个点A为黑色对应的点B也为黑色,则该扫描点为黑色,否则为白色。 图2.9 膨胀图示 图2.10 膨胀结果图
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