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数字图像处理 ( Digital Image Processing )

数字图像处理 ( Digital Image Processing ). 数字图像处理与模式识别研究所 山东科技大学信息与电气工程学院. 第八章 数字图像技术应用系统设计. 8.1 引言 8.2 数字图像技术应用系统 8.3 在线玻璃瓶口缺陷检测系统设计 8.3.1 基于视频的图像获取 8.3.2 缺陷检测识别 8.4 指纹识别系统设计 8.4.1 指纹图像获取 8.4.2 指纹分类 8.4.3 指纹识别 8.5 无线视频监控系统设计 8.5.1 图像通信系统的基本构成 8.5.2 无线视频监控系统的设计 8.5.3 系统实现.

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数字图像处理 ( Digital Image Processing )

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Presentation Transcript


  1. 数字图像处理(Digital Image Processing) 数字图像处理与模式识别研究所 山东科技大学信息与电气工程学院

  2. 第八章 数字图像技术应用系统设计 8.1 引言 8.2 数字图像技术应用系统 8.3 在线玻璃瓶口缺陷检测系统设计 8.3.1 基于视频的图像获取 8.3.2 缺陷检测识别 8.4 指纹识别系统设计 8.4.1 指纹图像获取 8.4.2 指纹分类 8.4.3 指纹识别 8.5 无线视频监控系统设计 8.5.1 图像通信系统的基本构成 8.5.2 无线视频监控系统的设计 8.5.3 系统实现

  3. 8.2 数字图像技术应用系统 • 数字图像应用系统设计要结合应用要求,综合考虑图像获取、图像处理、图像识别、系统控制等技术。从系统结构设计考虑,主要流程包括:(1)图像获取设备的选取,包括多个成像设备的组网(如图8.1)、光照系统的设置等;(2)图像处理,包括去噪、增强、压缩、传输等;(3)图像识别,包括特征提取与模式分类;(4)系统控制,包括报警、筛选等。在算法的选择上,还要考虑系统对时间和精度的要求。

  4. 16路多传感器视频监控系统结构图

  5. 在线玻璃瓶口缺陷检测系统组成图 8.3 在线玻璃瓶口缺陷检测系统设计 • 在线检测广泛用于草莓、大米、火腿肠塑料包装、玻璃瓶等的在线检测。玻璃瓶生产过程中,玻璃瓶会出现裂纹、缺损、气泡等缺陷。玻璃瓶生产流水线最大生产速率为200瓶/分钟,玻璃瓶在生产线上无旋转,呈近似匀速直线运动,瓶间距基本相等,允许有空缺位置(如倒瓶等)。

  6. 系统结构示意图 8.3.1 基于视频的图像获取 • 系统由位于流水线两端的两个顶拍摄像机(4)和遮光箱内的六个俯拍摄像机(1,2,3),两个剃瓶器和一个旋转电机构成,如下图所示。

  7. 俯拍照明灯箱示意图 顶拍照明灯箱示意图

  8. 8.3.2 缺陷检测识别 玻璃瓶口缺陷识别包括俯拍图像识别、顶拍图像识别两个部分,识别算法主要包括三部分:图像定位、缺陷提取和缺陷识别。

  9. (a)好瓶    (b)封锁环横裂纹  (c)封锁环斜裂纹 俯拍图像缺陷检测 封锁环横裂纹及处理后图像

  10. 去直线后瓶口图像       缺陷识别结果 瓶口极坐标图像 (a)原始图像    (b)梯度二值化图像 顶拍图像缺陷检测

  11. 8.4  指纹识别系统设计 • 8.4.1 指纹图像获取 • 8.4.2 指纹分类 • 8.4.3 指纹识别

  12. 生物识别技术比较

  13. 预处理(增强) 指纹输入 特征提取 特征匹配 手工确认 指纹数据库 自动指纹识别系统处理框图 • 常用的指纹识别系统主要包括指纹图像获取、指纹图像增强、指纹特征提取、指纹匹配四个部分。

  14. 8.4.1 指纹图像获取 • 获取指纹图像的途径有两种:印泥按捺、活体扫描。 • 按捺指纹是一种早期的获取指纹的方式:在手指上均匀地涂抹印泥,然后在白纸上滚动,就可以得到比较清晰的滚动指纹图像。传统的指纹卡,就包括了全部十指的滚动指纹图。滚动指纹图像经扫描仪或视频相机录入、数字化后,存储在磁盘或光盘中。 • 活体扫描指纹是直接从个体获得指纹图像。它采用传感机制感知指纹的脊和沟的纹理,无须经过中间数字化过程,速度快且容易控制。目前得到应用的方法有:1)光全反射;2)超声全反射;3)温差感应;4)电容感应等。活体扫描指纹与滚动指纹图不同,它仅仅获得与传感器表面接触的那一部分脊和沟的图像。

  15. 8.4.2 指纹分类 • 传统上,依据指纹图的全局模式信息,可以将指纹分为五类:旋,左箕,右箕,弓,尖弓。指纹分类方法必须具备旋转、平移不变性并对指纹变形等不敏感。 • 分类算法一般都是基于奇异点的分布形态,这种算法容易用计算机程序描述,比较容易实现。奇异点有两种:中心点和三角区,用来标识指纹的宏特征。基于奇异点的分类算法本质是把指纹的“宏特征”用寻找奇异点的方法找出来,并用奇异点表示。

  16.  (a)中心点         (b)三角区 • 所谓“宏特征”,是指脊线的一种特定结构,如下图所示:

  17. (a)弓       (b)尖弓     (c)左箕 (d)右箕     (e)斗 奇异点分布与指纹类别的关系

  18. (a)细节举例    (b)细节特征 一般来说,要判断两枚指纹是否采自同一个手指,必须经过下面三个过程: (1) 首先进行全局模式比对,即判断这两枚指纹是否属于同一个类别。 (2) 接着做模式校准,通过定位参考点找出两枚指纹的平移和旋转关系。 (3) 最后进行细节的匹配,在两枚指纹的有效区内,根据细节点的特征和相互关系找出对应细节点的数目,计算匹配分数并做出判决。其细节点特征提取一般采用基于二值细化图像的方法,先将增强后指纹图像二值化提取出脊线轮廓,然后用形态学方法将其细化,得到脊骨架,最后在细化后的图像上寻找脊末梢和脊分叉点。

  19. 指纹特征提取算法流程图

  20. 算法步骤如下: • (1) 方向场估计:将指纹纹理看作是一种有向的流场,即指纹的方向场,可以很容易地确定出有着明确脊结构的指纹图像区域(感兴趣区域)。 • (2) 脊线提取:指纹灰度图像中,在沿着垂直于局部方向场的方向,脊结构有局部极值,依据此特性,相应的像素就可以被标定为脊线或沟线,进行二值化处理。 • (3) 细节提取:二值指纹图像经细化后,得到单像素的脊线骨架。考察每个像素的八邻域,如果满足一定的条件就可以判断是细节点。一种细节提取算法作用于NIST.4。 • (4) 细节点后处理:从上面步骤提取出的指纹细节特征往往包含了很多的伪特征,还需一定的后处理,对特征进行过滤筛选。事实上,指纹细节的出现往往都遵循一定的规则,人们可以利用这些启发性规则来纠正错误细节。

  21. (a)输入增强图 (b)脊线图 (c)脊线骨架和细节 指纹特征点的局部细节信息

  22. 8.5 无线视频监控系统设计 • 8.5.1 图像通信系统的基本构成 • 8.5.2 无线视频监控系统的设计 • 8.5.3 系统实现

  23. 目前的压缩传输技术已有飞速的发展,产生了许多新的应用,如(1)数字电视:演播、传输、接收,制作、存档、检索、编辑、交换全数字化,交互式(ITV,VOD),多媒体,能在有限带宽内提供更多的电视节目、提供更高的图像质量(HDTV)、提供上网等新的业务;(2)电视会议:提供更高的图像质量;(3)可视电话:(4)网络多媒体:多媒体信息浏览、检索;(5)移动多媒体:低码率,低功耗,小体积、低成本。目前的压缩传输技术已有飞速的发展,产生了许多新的应用,如(1)数字电视:演播、传输、接收,制作、存档、检索、编辑、交换全数字化,交互式(ITV,VOD),多媒体,能在有限带宽内提供更多的电视节目、提供更高的图像质量(HDTV)、提供上网等新的业务;(2)电视会议:提供更高的图像质量;(3)可视电话:(4)网络多媒体:多媒体信息浏览、检索;(5)移动多媒体:低码率,低功耗,小体积、低成本。 • 关键问题主要有:摄像机、显示器;视频信号的有效存储和传输;传输体制;传输带宽和比特率要求。

  24. 图像通信系统的几种模型图 8.5.1 图像通信系统的基本构成

  25. 终端机 视频采集 视频 处理、压缩 无线数传模块 显示模块 视频 处理、解压 无线数传模块 主控机 传统的无线视频监控系统硬件结构 8.5.2 无线视频监控系统的设计

  26. 系统硬件结构框图

  27. 8.5.3 系统实现 • 1. 视频采集模块 • 2. 主处理器模块 • 3. 协处理器模块 • 4. 存储器 • 5. 无线传输模块

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