CN111031240A - 基于fpga的多模式图像处理方法及装置 - Google Patents
基于fpga的多模式图像处理方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111031240A CN111031240A CN201911243851.8A CN201911243851A CN111031240A CN 111031240 A CN111031240 A CN 111031240A CN 201911243851 A CN201911243851 A CN 201911243851A CN 111031240 A CN111031240 A CN 111031240A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mode
- image
- line data
- new
- register
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/95—Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems
- H04N23/951—Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems by using two or more images to influence resolution, frame rate or aspect ratio
Abstract
本申请公开了基于FPGA的多模式图像处理方法及装置,方法包括:获取线阵相机采集的多模式目标图像对应的行数据;将多模式目标图像对应的所有行数据按照模式周期数进行编号排序;将行编号相同的所有行数据进行组合,得到多模式新图像。本申请中,线阵相机同时采集多模式目标图像对应的行数据,FPGA利用模式周期数对行数据进行重排,得到多模式新图像,降低了重排得到多模式新图像的耗时,提高多模式图像处理的运算效率。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及基于FPGA的多模式图像处理方法及装置。
背景技术
多模式成像是机器视觉检测系统的一项重要技术,即检测目标在相机视场内运动单位分辨率的位移内,有多种打光模式的光源按照预定制式进行频闪,相机获取检测目标的多模式成像结果。根据该多模式成像技术,只有得到检测目标在各个打光模式下的成像结果,才能够对目标在各个模式下的成像特征进行分析,从而对目标进行表面缺陷检测。
当前多模式图像处理方法是在CPU中按照串行方式实现图像的模式重排,根据模式顺序,完成各模式图像行数据的拷贝,将相同模式的图像行数据组成一幅新的图像,从而得到各个模式的成像结果。
当处理的图像尺寸较大时,由于涉及到图像大块数据拷贝和频繁的内存交互,当前多模式图像处理方法进行模式重排时,耗时较多。因此,降低多模式图像重排的耗时是提高表面缺陷检测技术性能的一项关键技术。
发明内容
本申请提供了基于FPGA的多模式图像处理方法及装置,以解决当前多模式图像处理方法的重排耗时较多的技术问题。
为了解决上述问题,本申请提供以下的技术方案:
基于FPGA的多模式图像处理方法,方法包括:获取线阵相机采集的多模式目标图像对应的行数据;将多模式目标图像对应的所有行数据按照模式周期数进行编号排序;将行编号相同的所有行数据进行组合,得到多模式新图像。
可选地,将多模式目标图像对应的所有行数据按照模式周期数进行编号排序之前,方法还包括第一矫正过程,第一矫正过程包括:读取多模式目标图像的当前行数据;将当前行数据的灰度平均值进行二值化处理,并将二值化处理结果存储于第一寄存器;判断第二寄存器从第一寄存器获取的数据是否为0;若是,则将第二寄存器中的数据置为0;若否,则第二寄存器中的数据不变;判断第二寄存器的数据是否为1;若是,则当前行数据不符合第一模式图像的特征,移除当前行数据;若否,则当前行数据符合第一模式图像的特征,保留当前行数据。
当前行数据的灰度平均值进行二值化处理,并将二值化处理结果存储于第一寄存器,包括:判断当前行数据的灰度平均值是否小于二值化阈值,二值化阈值是根据第一模式图像灰度值统计特征得到;若是,则二值化处理结果为1,并保存于第一寄存器;若否,则二值化处理结果为0,并保存于第一寄存器。
可选地,将行编号相同的多个行数据进行组合,得到多模式新图像之后,方法还包括第二矫正过程,第二矫正过程包括:选择多模式新图像中的一幅模式新图像,计算模式新图像的灰度平均值,模式新图像为多模式新图像中与剩余的模式新图像的图像特征对比度最大的模式新图像;判断模式新图像的灰度平均值是否符合第一模式图像的特征;若是,则输出多模式新图像;若否,则删除当前获取的多模式新图像,并重新第一矫正过程。
可选地,第一模式图像为多模式图像中与剩余的模式图像的图像特征对比度最大的模式图像。
可选地,获取线阵相机采集的多模式目标图像对应的行数据之前,方法还包括:线阵相机每接收一次触发信号,采集目标图像的一行数据,得到多模式目标图像,其中,多模式目标图像为同一个目标的多个模式图像。
基于FPGA的多模式图像处理装置,多模式图像处理装置包括:数据获取模块,用于获取线阵相机采集的多模式目标图像对应的行数据;排序模块,用于将多模式目标图像对应的所有行数据按照模式周期数进行编号排序;组合模块,用于将行编号相同的所有行数据进行组合,得到多模式新图像。
可选地,多模式图像处理装置还包括:第一矫正模块,用于FPGA读取多模式目标图像的当前行数据;计算当前行数据的灰度平均值;将当前行数据的灰度平均值进行二值化处理,并将二值化处理结果存储于第一寄存器;判断第二寄存器从第一寄存器获取的数据是否为0;若是,则将第二寄存器中的数据置为0;若否,则第二寄存器中的数据不变;判断第二寄存器的数据是否为1;若是,则当前行数据不符合第一模式图像的特征,移除当前行数据;若否,则当前行数据符合第一模式图像的特征,保留当前行数据。
可选地,多模式图像处理装置还包括:第二矫正模块,用于选择多模式新图像中的一幅模式新图像,计算模式新图像的灰度平均值,模式新图像为多模式新图像中与剩余的模式新图像的图像特征对比度最大的模式新图像;判断模式新图像的灰度平均值是否符合第一模式图像的特征;若是,则输出多模式新图像;若否,则删除当前获取的多模式新图像,并重新第一矫正过程。
有益效果:本申请公开了基于FPGA的多模式图像处理方法,首先,FPGA获取线阵相机采集的多模式目标图像对应的行数据。其次,将多模式目标图像对应的所有所述行数据按照模式周期数进行编号排序。最后,将行编号相同的所有行数据进行组合,得到多模式新图像。本申请中,线阵相机同时采集多模式目标图像对应的行数据,FPGA利用模式周期数对行数据进行重排,得到多模式新图像,降低了重排得到多模式新图像的耗时,提高多模式图像处理的运算效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为申请提供的基于FPGA的多模式图像处理方法的流程图;
图2为申请提供的基于FPGA的多模式图像处理装置的结构示意图;
图3为申请提供的第一矫正过程的流程图;
图4为申请提供的第二矫正过程的流程图。
具体实施方式
参见图1,为本申请提供的基于FPGA的多模式图像处理方法的流程图,可知,本申请提供了基于FPGA的多模式图像处理方法,该方法包括:
线阵相机工作在外触发模式,在检测目标运动单位分辨率的位移内,线阵相机接收到外部触发信号的数量为N,线阵相机每接收一次触发信号,采集目标图像的一行数据,得到多模式目标图像,其中,多模式目标图像为同一个目标的多个模式图像。线阵相机将采集到的多模式目标图像对应的行数据存储于线阵相机中。
S01:获取线阵相机采集的多模式目标图像对应的行数据。
FPGA读取线阵相机采集的多模式目标图像对应的行数据。多模式目标图像对应的行数据包括每个模式目标图像的所有行数据。
S02:第一矫正过程。
在多模式成像技术中,由于成像系统启动时硬件设备驱动电压不足导致外部触发信号波形失真,导致外部触发信号减少,造成图像模式顺序混乱。为了解决混乱情况进行处理,设计第一矫正过程。参见图3,为本申请提供的第一矫正过程的流程示意图,可知,第一矫正过程包括:
S021:读取多模式目标图像的当前行数据。
S022:计算当前行数据的灰度平均值。
S023:将当前行数据的灰度平均值进行二值化处理,并将二值化处理结果存储于第一寄存器。
第一寄存器的初始值为0。
S0231:判断当前行数据的灰度平均值是否小于二值化阈值,二值化阈值是根据第一模式图像灰度值统计特征得到,二值化阈值作为二值化处理的输入值。
二值化阈值设为T0,当前行数据的灰度平均值设为M。
第一模式图像为多模式图像中与剩余的模式图像的图像特征对比度最大的模式图像。
S0232:若是,则二值化结果为1,并保存于第一寄存器。
当M<T0时,当前行数据的二值化结果为1。
S0233:若否,则二值化结果为0,并保存于第一寄存器。
当M>T0时,当前行数据的二值化结果为0。
S024:判断第二寄存器从第一寄存器获取的数据是否为0。
第二寄存器的初始值为1。
S025:若是,则将第二寄存器中的数据置为0。
S026:若否,则第二寄存器中的数据不变。
S026中,第二寄存器中的数据为第二寄存器的初始值,即第二寄存器的数据为1。
S027:判断第二寄存器的数据是否为1。
S028:若是,则当前行数据不符合第一模式图像的特征,移除当前行数据。
S029:若否,则当前行数据符合第一模式图像的特征,保留当前行数据。
当前行数据符合第一模式图像的特征时,保留当前行数据,并将该当前行数据作为起始行数据,连续输出后续图像,后续图像行数据对应第二寄存器的输出值为0。
第一矫正过程利用第一模式图像的特征,移除第一模式图像行数据到来前的干扰行数据,实现了对混乱情况下模式顺序混乱的矫正,保证图像从所设计第一模式的图像行数据开始输出。
S03:将多模式目标图像对应的所有行数据按照模式周期数进行编号排序。
编号结果为1、2、3、4、5、…、N、1、2、3、4、5、…、N、1……。
S04:将行编号相同的所有行数据进行组合,得到多模式新图像。
由于PFGA能够进行并行运算,可以同时获取模式1图像、模式2图像、模式3图像、…、模式N图像,所有模式图像的高度是相同的。
根据编号结果,将行编号为1的所有行数据组成一幅新图像,即模式1图像。将行编号为2的所有行数据组成一幅新图像,即模式2图像。将行编号为3的所有行数据组成一幅新图像,即模式3图像。依次类推,将行编号为N的行数据组成一幅新图像,即模式N图像。最终得到模式1图像、模式2图像、模式3图像、…、模式N图像。
本申请中,N≥2。
S05:第二矫正过程。
在多模式成像系统运行过程中,设备长时间的运转会不可避免地给外部触发信号带来电磁干扰,导致外部触发信号增多或者减少,从而使得采集图像模式顺序发生混乱,多模式成像系统的各模式图像发生变化。为保证多模式成像系统输出各模式图像顺序的稳定性,设计第二矫正过程。参见图4,为本申请提供的第二矫正过程的流程图,可知,第二矫正过程包括:
S051:选择多模式新图像中的一幅模式新图像,计算模式新图像的灰度平均值,模式新图像为多模式新图像中与剩余的模式新图像的图像特征对比度最大的模式新图像。
S052:判断模式新图像的灰度平均值是否符合第一模式图像的特征。
S053:若是,则输出多模式新图像。
S054:若否,则删除当前获取的多模式新图像,并重新第一矫正过程。
第二矫正过程,通过对多模式新图像中特征最明显的模式新图像按照第一模式图像的特征进行验证,实现对该种情况下图像模式顺序混乱的矫正,保证多模式成像系统的稳定性。其中,多模式新图像中特征最明显的模式新图像为多模式新图像中与剩余的模式新图像的图像特征对比度最大的模式新图像。
本申请公开了基于FPGA的多模式图像处理方法,首先,FPGA获取线阵相机采集的多模式目标图像对应的行数据。其次,将多模式目标图像对应的所有所述行数据按照模式周期数进行编号排序。最后,将行编号相同的所有行数据进行组合,得到多模式新图像。本申请中,线阵相机同时采集多模式目标图像对应的行数据,FPGA利用模式周期数对行数据进行重排,得到多模式新图像,降低了重排得到多模式新图像的耗时,提高多模式图像处理的运算效率。
本申请除了提供了基于FPGA的多模式图像处理方法外,还提供了基于FPGA的多模式图像处理装置,参见图2,为本申请提供的基于FPGA的多模式图像处理装置的结构示意图。多模式图像处理装置包括:
数据获取模块,用于获取线阵相机采集的多模式目标图像对应的行数据。
第一矫正模块,用于FPGA读取多模式目标图像的当前行数据;计算当前行数据的灰度平均值;将当前行数据的灰度平均值进行二值化处理,并将二值化处理结果存储于第一寄存器;判断第二寄存器从第一寄存器获取的数据是否为0;若是,则将第二寄存器中的数据置为0;若否,则第二寄存器中的数据不变;判断第二寄存器的数据是否为1;若是,则当前行数据不符合第一模式图像的特征,移除当前行数据;若否,则当前行数据符合第一模式图像的特征,保留当前行数据。
排序模块,用于将多模式目标图像对应的所有行数据按照模式周期数进行编号排序。
组合模块,用于将行编号相同的所有行数据进行组合,得到多模式新图像。
第二矫正模块,用于选择多模式新图像中图像特征与剩余的模式新图像对比度最大的模式新图像,计算模式新图像的灰度平均值;判断模式新图像的灰度平均值是否符合第一模式图像的特征;若是,则输出多模式新图像;若否,则删除当前获取的多模式新图像,并重新第一矫正过程。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后,将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (9)
1.基于FPGA的多模式图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取线阵相机采集的多模式目标图像对应的行数据;
将多模式目标图像对应的所有所述行数据按照模式周期数进行编号排序;
将行编号相同的所有行数据进行组合,得到多模式新图像。
2.根据权利要求1所述的多模式图像处理方法,其特征在于,所述将多模式目标图像对应的所有所述行数据按照模式周期数进行编号排序之前,所述方法还包括第一矫正过程,所述第一矫正过程包括:
读取多模式目标图像的当前行数据;
计算所述当前行数据的灰度平均值;
将所述当前行数据的灰度平均值进行二值化处理,并将二值化处理结果存储于第一寄存器;
判断第二寄存器从第一寄存器获取的数据是否为0;
若是,则将第二寄存器中的数据置为0;若否,则第二寄存器中的数据不变;
判断第二寄存器的数据是否为1;
若是,则所述当前行数据不符合第一模式图像的特征,移除所述当前行数据;
若否,则所述当前行数据符合第一模式图像的特征,保留所述当前行数据。
3.根据权利要求2所述的多模式图像处理方法,其特征在于,将所述当前行数据的灰度平均值进行二值化处理,并将二值化处理结果存储于第一寄存器,包括:
判断所述当前行数据的灰度平均值是否小于二值化阈值,所述二值化阈值是根据第一模式图像灰度值统计特征得到;
若是,则二值化处理结果为1,并保存于第一寄存器;
若否,则二值化处理结果为0,并保存于第一寄存器。
4.根据权利要求2所述的多模式图像处理方法,其特征在于,所述将行编号相同的多个行数据进行组合,得到多模式新图像之后,所述方法还包括第二矫正过程,所述第二矫正过程包括:
选择多模式新图像中的一幅模式新图像,计算所述模式新图像的灰度平均值,所述模式新图像为多模式新图像中与剩余的模式新图像的图像特征对比度最大的模式新图像;
判断所述模式新图像的灰度平均值是否符合所述第一模式图像的特征;
若是,则输出多模式新图像;
若否,则删除当前获取的所述多模式新图像,并重新第一矫正过程。
5.根据权利要求2所述的多模式图像处理方法,其特征在于,所述第一模式图像为多模式图像中与剩余的模式图像的图像特征对比度最大的模式图像。
6.根据权利要求1所述的多模式图像处理方法,其特征在于,获取线阵相机采集的多模式目标图像对应的行数据之前,所述方法还包括:
线阵相机每接收一次触发信号,采集目标图像的一行数据,得到多模式目标图像,其中,多模式目标图像为同一个目标的多个模式图像。
7.基于FPGA的多模式图像处理装置,其特征在于,应用于权利要求1-6中任一所述的多模式图像处理方法,所述多模式图像处理装置包括:
数据获取模块,用于获取线阵相机采集的多模式目标图像对应的行数据;
排序模块,用于将多模式目标图像对应的所有所述行数据按照模式周期数进行编号排序;
组合模块,用于将行编号相同的所有行数据进行组合,得到多模式新图像。
8.根据权利要求7所述的多模式图像处理装置,其特征在于,所述多模式图像处理装置还包括:
第一矫正模块,用于读取多模式目标图像的当前行数据;计算所述当前行数据的灰度平均值;将所述当前行数据的灰度平均值进行二值化处理,并将二值化处理结果存储于第一寄存器;判断第二寄存器从第一寄存器获取的数据是否为0;若是,则将第二寄存器中的数据置为0;若否,则第二寄存器中的数据不变;判断第二寄存器的数据是否为1;若是,则所述当前行数据不符合第一模式图像的特征,移除所述当前行数据;若否,则所述当前行数据符合第一模式图像的特征,保留所述当前行数据。
9.根据权利要求8所述的多模式图像处理装置,其特征在于,所述多模式图像处理装置还包括:
第二矫正模块,用于选择多模式新图像中的一幅模式新图像,计算模式新图像的灰度平均值,模式新图像为多模式新图像中与剩余的模式新图像的图像特征对比度最大的模式新图像;判断所述模式新图像的灰度平均值是否符合所述第一模式图像的特征;若是,则输出多模式新图像;若否,则删除当前获取的所述多模式新图像,并重新第一矫正过程。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911243851.8A CN111031240B (zh) | 2019-12-06 | 2019-12-06 | 基于fpga的多模式图像处理方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911243851.8A CN111031240B (zh) | 2019-12-06 | 2019-12-06 | 基于fpga的多模式图像处理方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111031240A true CN111031240A (zh) | 2020-04-17 |
CN111031240B CN111031240B (zh) | 2021-08-03 |
Family
ID=70208087
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911243851.8A Active CN111031240B (zh) | 2019-12-06 | 2019-12-06 | 基于fpga的多模式图像处理方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111031240B (zh) |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101065061A (zh) * | 2004-10-29 | 2007-10-31 | 强生消费者公司 | 拍摄并观看皮肤的图像的装置和方法 |
US20080001067A1 (en) * | 2004-02-27 | 2008-01-03 | Tetsuo Asaba | Driving an image sensor with reduced area and high image quality |
CN101216892A (zh) * | 2008-01-11 | 2008-07-09 | 长安大学 | 线阵ccd摄像机序列图像灰度特征识别车辆存在的方法 |
CN103750814A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-30 | 苏州微清医疗器械有限公司 | 一种眼底扫描成像装置 |
CN103884650A (zh) * | 2014-03-28 | 2014-06-25 | 北京大恒图像视觉有限公司 | 一种多光源线阵成像系统及方法 |
CN104104825A (zh) * | 2014-07-03 | 2014-10-15 | 宁波术有电子科技有限公司 | 基于fpga的双面扫描仪采集系统及其扫描和校正方法 |
CN104202513A (zh) * | 2014-06-30 | 2014-12-10 | 北京控制工程研究所 | 一种基于fpga的星敏感器多模式图像预处理方法 |
CN105044126A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-11-11 | 瑞安市质量技术监督检测院 | 宽幅连续表面缺陷视觉检测系统 |
CN105259189A (zh) * | 2015-10-21 | 2016-01-20 | 凌云光技术集团有限责任公司 | 玻璃的缺陷成像系统和方法 |
CN105812620A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-07-27 | 豪威科技(上海)有限公司 | 数据转换器及其工作方法 |
CN107766846A (zh) * | 2017-11-21 | 2018-03-06 | 同方威视技术股份有限公司 | 车辆识别方法和装置、检查系统、存储介质、电子设备 |
CN109451214A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-03-08 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 一种高速运动目标成像设备及方法 |
CN110365912A (zh) * | 2015-04-20 | 2019-10-22 | 三星电子株式会社 | 成像单元、系统以及图像传感器单元 |
-
2019
- 2019-12-06 CN CN201911243851.8A patent/CN111031240B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080001067A1 (en) * | 2004-02-27 | 2008-01-03 | Tetsuo Asaba | Driving an image sensor with reduced area and high image quality |
CN101065061A (zh) * | 2004-10-29 | 2007-10-31 | 强生消费者公司 | 拍摄并观看皮肤的图像的装置和方法 |
CN101216892A (zh) * | 2008-01-11 | 2008-07-09 | 长安大学 | 线阵ccd摄像机序列图像灰度特征识别车辆存在的方法 |
CN103750814A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-30 | 苏州微清医疗器械有限公司 | 一种眼底扫描成像装置 |
CN103884650A (zh) * | 2014-03-28 | 2014-06-25 | 北京大恒图像视觉有限公司 | 一种多光源线阵成像系统及方法 |
CN104202513A (zh) * | 2014-06-30 | 2014-12-10 | 北京控制工程研究所 | 一种基于fpga的星敏感器多模式图像预处理方法 |
CN104104825A (zh) * | 2014-07-03 | 2014-10-15 | 宁波术有电子科技有限公司 | 基于fpga的双面扫描仪采集系统及其扫描和校正方法 |
CN110365912A (zh) * | 2015-04-20 | 2019-10-22 | 三星电子株式会社 | 成像单元、系统以及图像传感器单元 |
CN105044126A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-11-11 | 瑞安市质量技术监督检测院 | 宽幅连续表面缺陷视觉检测系统 |
CN105259189A (zh) * | 2015-10-21 | 2016-01-20 | 凌云光技术集团有限责任公司 | 玻璃的缺陷成像系统和方法 |
CN105812620A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-07-27 | 豪威科技(上海)有限公司 | 数据转换器及其工作方法 |
CN107766846A (zh) * | 2017-11-21 | 2018-03-06 | 同方威视技术股份有限公司 | 车辆识别方法和装置、检查系统、存储介质、电子设备 |
CN109451214A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-03-08 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 一种高速运动目标成像设备及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111031240B (zh) | 2021-08-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101042735A (zh) | 图像二值化方法和装置 | |
CN104008401B (zh) | 一种图像文字识别的方法及装置 | |
JP2001092919A (ja) | 2次元バーコードのねじれ角決定法 | |
RU2012145349A (ru) | Способ и устройство обработки изображений для устранения артефактов глубины | |
JPS61214072A (ja) | 画像処理装置 | |
JP2000132690A (ja) | ト―クン化によるイメ―ジ分割を用いたイメ―ジ処理方法および装置 | |
US8396261B2 (en) | Method for red-eye detection | |
CN1401106A (zh) | 图像处理器和使用这种图像处理器的图案识别装置 | |
CN113888536B (zh) | 一种基于计算机视觉的印刷品重影检测方法及系统 | |
CN111598076B (zh) | 一种标签图像中日期检测处理方法及装置 | |
CN108280818B (zh) | 一种基于压缩感知的快速目标成像方法和系统 | |
US20020154831A1 (en) | Method for retouching screened binary image data redigitized in pixels | |
JP4497574B2 (ja) | 正規化されたグレースケール画像の分類駆動型閾値処理 | |
CN106709393B (zh) | 一种qr二维码二值化方法和系统 | |
CN1363911A (zh) | 图象处理设备和由一个多级图象产生二进制图象的方法 | |
CN111031240B (zh) | 基于fpga的多模式图像处理方法及装置 | |
Pavlidis | Threshold selection using second derivatives of the gray scale image | |
US20170178351A1 (en) | Method for determining missing values in a depth map, corresponding device, computer program product and non-transitory computer-readable carrier medium | |
CN108876701B (zh) | 一种基于游程的单次扫描连通域标记方法及其硬件结构 | |
JP3537616B2 (ja) | ビデオシーケンスの時間的に順次連続する画像の画素に対する、計算機による動き予測方法 | |
CN1296865C (zh) | 单色文字增强方法 | |
US6795592B2 (en) | Architecture for processing fingerprint images | |
Andrushchak et al. | Development and implementation of image processing technique for laser-based 3D scanner | |
CN115880290B (zh) | 基于轻量化语义分割网络的oled湿膜缺陷检测方法 | |
JP2019128798A (ja) | 付着物検出装置および付着物検出方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: 100094 Beijing city Haidian District Cui Hunan loop 13 Hospital No. 7 Building 7 room 701 Applicant after: Lingyunguang Technology Co., Ltd Address before: 100094 Beijing city Haidian District Cui Hunan loop 13 Hospital No. 7 Building 7 room 701 Applicant before: LUSTER LIGHTTECH GROUP Co.,Ltd. |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |