Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded

Licență
9/10 (1 vot)
Conține 1 fișier: doc
Pagini : 72 în total
Cuvinte : 13920
Mărime: 4.04MB (arhivat)
Cost: 11 puncte

Cuprins

CAPITOLUL 1 - INTRODUCERE 3

CAPITOLUL 2 - ASPECTE TEORETICE 4

2.1. Prelucrări de imagini 4

2.1.1. Operaţii morfologice - Erodarea şi Dilatarea 4

2.1.2. Filtrări 6

2.1.2.1. Filtrarea spaţială 7

2.1.2.1.1. Filtre liniare 7

2.1.2.1.1.1. Filtrarea trece jos – Filtrul Gaussian 8

2.1.2.1.1.2. Filtrarea trece sus – Operatorul Sobel 10

2.1.2.1.2. Filtre neliniare – Filtrul median 12

2.1.2.2. Filtrarea temporală 13

2.1.3. Segmentarea 14

2.1.4. Etichetarea 17

2.2. Procesoare 19

2.2.1. Procesorul ADSP-BF533 20

2.2.2. PPI – Parallel Peripheral Interface 21

2.2.3. UART - Universal Asynchronous Receiver Transmitter 24

2.2.4. DMA – Direct Memory Access 28

2.2.5. Date de tip Fract 34

2.2.6. Standardul ITU-R656 35

2.2.7. JTAG – Joint Test Action Group 37

2.3. Platforma de dezvoltare ADSP-BF533 EZ-KIT LITE 37

CAPITOLUL 3 – CONTRIBUŢII, REZULTATE ŞI CONCLUZII 40

3.1. Operaţii morfologice - Erodarea şi dilatarea 40

3.2. Filtrarea trece jos cu filtru Gaussian 41

3.3. Accentuarea muchiilor utilizând operatorul Sobel 45

3.4. Filtrarea temporală 47

3.5. Segmentarea 48

3.6. Etichetarea 50

3.7. Detecţia contururilor 52

3.8. Aplicaţie de recunoaştere şi urmărire 53

3.8.1. Achizitie imagine 53

3.8.2. Prelucrari 56

3.8.3. Comanda servomotoarelor 59

3.9. Optimizări 61

3.10. Concluzii 63

CAPITOLUL 4 – CALCUL ECONOMIC 64

Extras din document

CAPITOLUL 1 - INTRODUCERE

Proiectul de faţă îşi propune să investigheze posibilitatea de implementare a unor operaţii de prelucrare a imaginilor pe sisteme embedded, pentru ca apoi o parte dintre acestea să se utilizeze în realizarea unei aplicaţii de recunoaştere şi urmărire a unui obiect cu anumite caracteristici dintr-o imagine captată în timp real.

Sistemul descris se bazează pe algoritmi tradiţionali de detecţie de contur, segmentare şi etichetare, iar pentru testarea lui s-a utilizat platforma de dezvoltare EZ-KIT LITE ADSP-BF533 de la Analog Devices.

După optimizări s-au obţinut timpi de procesare de aproximativ 0.2 secunde pentru o imagine, ceea ce înseamnă că se prelucrează 5 cadre pe secundă.

Lucrarea s-a structurat in 4 capitole, dupa cum urmeaza:

Capitolul 2 include aspectele teoretice care au stat la baza realizării practice. Se prezintă atât informaţii generale, cât şi rezultate obţinute în Matlab referitoare la operaţii morfologice pe imagini, metode de filtrare, segmentare şi etichetare. Tot aici se prezintă procesorul şi placa de dezvoltare - insistând doar pe acele informaţii şi caracteristici care au fost necesare în implementarea cerinţelor.

În capitolul 3 se detaliază algoritmii utilizaţi pentru implementarea diferitor prelucrări de imagini, precum şi o serie de optimizări de cod ce au dus la micşorarea timpului de procesare. Rezultatele obţinute, cât şi concluziile proiectului se găsesc tot în cadrul acestui capitol.

Capitolul 4 cuprinde un calcul economic al proiectului, incluzând atât costul orelor de munca alocate pentru documentare şi implementare, cât şi a softului şi părţilor fizice utilizate în dezvoltarea lui.

În anexe se găseşte codul implementat in VisualDSP++ si explicat detaliat pentru prelucrările realizate.

CAPITOLUL 2 - ASPECTE TEORETICE

2.1. Prelucrări de imagini

Procesarea imaginilor este un domeniu al inteligenţei artificiale ce se ocupă cu modul de reprezentare, reconstituire, clasificare, recunoaştere şi analiză a imaginilor cu ajutorul calculatorului.

Principalele motive pentru care se apelează la procesarea imaginilor sunt:

Ø Îmbunătăţirea calităţii imaginii pentru a se scoate în evidenţă anumite detalii din cadrul ei. În acest scop se apelează la reducerea zgomotului, evidenţierea unor zone de interes prin modificarea scării de gri (sau de culoare), a contrastului, accentuarea muchiilor, etc.

Ø Extragerea de informaţii dintr-o imagine în vederea identificării şi/sau clasificării conţinutului imaginii respective. Se prelucrează imaginea pentru a se produce diverşi parametri numerici (diferite distanţe şi relaţii dintre obiectele prezente în imagine, momente statistice, parametri geometrici, coeficienţi Fourier,etc), iar pe baza valorilor obţinute şi a unei scheme de decizie se clasifică datele de intrare.

Exemple clasice de aplicaţii pentru procesarea imaginilor (şi recunoaşterea formelor) includ: recunoaşterea caracterelor, recunoaşterea amprentelor, prelucrarea imaginilor medicale, a imaginilor satelit, etc.

2.1.1. Operaţii morfologice - Erodarea şi Dilatarea

Ideea de bază a oricărei prelucrări morfologice constă în considerarea imaginii ca un ansamblu (mulţime, reuniune de părţi) asupra căruia se aplică transformări a căror esenţă este comparaţia cu mulţimi (ansambluri mai simple), numite elemente structurante. Aceste transformări conduc la simplificarea structurii imaginii, păstrând doar caracteristicile esenţiale de formă.

Bibliografie

http://www.generation5.org/content/2002/im01.asp

http://www.actrus.ro/buletin/2_2004/a16.pdf

http://apollo.eed.usv.ro/~remus/arhive/PID/Curs9/Curs_9.pdf

ADSP-BF533 Blackfin Processor Hardware Reference, Revision 3.3, September 2008

http://docs.blackfin.uclinux.org/doku.php?id=ppi

Universitatea Tehnica din Cluj-Napoca, Catedra de Calculatoare, Procesarea Imaginilor – Laborator 4: Etichetarea obiectelor din imagini binare.

VisualDSP++ 4.5 Compiler and Library Manual for Blackfin Processors.

Laurentiu Frangu – Recunoasterea Formelor si Prelucrarea Imaginilor, Academica, 2001.

Image Analysis and Image Processing Algorithms for the ADSP-BF5XX

Preview document

Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 1
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 2
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 3
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 4
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 5
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 6
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 7
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 8
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 9
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 10
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 11
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 12
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 13
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 14
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 15
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 16
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 17
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 18
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 19
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 20
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 21
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 22
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 23
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 24
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 25
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 26
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 27
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 28
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 29
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 30
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 31
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 32
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 33
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 34
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 35
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 36
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 37
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 38
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 39
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 40
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 41
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 42
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 43
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 44
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 45
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 46
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 47
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 48
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 49
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 50
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 51
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 52
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 53
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 54
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 55
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 56
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 57
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 58
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 59
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 60
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 61
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 62
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 63
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 64
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 65
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 66
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 67
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 68
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 69
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 70
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 71
Procesarea Imaginilor în Sisteme Embedded - Pagina 72

Conținut arhivă zip

  • Procesarea Imaginilor in Sisteme Embedded.doc

Alții au mai descărcat și

Prelucrarea Imaginilor Blurring

1. Titlul referatului Netezirea imaginilor – compararea filtrelor definite în Matlab. 2. Scopul referatului Scopul netezirii imaginilor este...

Hackeri

Hackerii sunt pasionati ai informaticii, care, de obicei au ca scop „spargerea” anumitor coduri, baze de date, pagini web etc. Ei sunt considerati...

Te-ar putea interesa și

Clădire inteligentă

ABSTRACT O cladire inteligenta este o cladire care isi adapteaza comportamentul in functie de necesitatile si preferintele locatarilor acesteia....

Modelarea unui Scaun de Camion

PREZENTAREA GENERALA A SISTEMULUI In acest exemplu vom considera un scaun cu suspensie atasat la un camion cu suspensie proprie. Modelul...

PHP

I. NOTA INTRODUCTIVA Disciplina PROGRAMARE WEB AVANSATA asigura pregatirea studentilor pentru proiectarea si realizarea de pagini WEB si...

Comunicații în Sisteme de Conducere

Comunicaţii în sisteme de conducere Introducere Una dintre principalele căi de creştere a productivităţii muncii în întreprinderile moderne...

Prezentarea Principiului unor Structuri Distribuite și Ierarhizate de Achiziție de Date și Control

Cap.1. Prezentarea principiului unor structuri distribuite şi ierarhizate de achiziţie de date şi control 1.1.Noţiuni generale În tehnica...

Curs 1 - PHP

1. INTRODUCERE - Ce este PHP ? PHP este abrevierea de la PHP – Hypertext Preprocessor (similar cu GNU ce reprezinta abrevierea de la GNU’s Not...

Sisteme SCADA

Partea I - Modele, componente şi mecanisme specifice comunicaţiilor în sistemele de conducere Capitolul 1 Comunicaţii de date în structurile...

Ai nevoie de altceva?