嵌入式图像处理技术在水厂矾花检测中的应用研究

摘要

近年来，随着计算机硬件和软件技术的飞速发展，数字图像处理技术和嵌入式技术进入了不同层次的工业领域，并走向更加深入的应用。但在实际的工程实践应用中，仍存在着一定的限制，对具体问题没有固定统一的算法来解决。目前，对具体问题的具体研究仍然是一个具有挑战性的课题。 本文基于数字图像处理和嵌入式技术，根据目前自动加矾系统的发展现状及趋势，结合本实验室以往的研究成果，提出一种新型的嵌入式技术和图像处理技术相结合的系统设计方案，文中给出了该系统的设计思想、设计框图、详细设计和图像处理的具体算法。 与现有的矾花识别系统不同，新方案充分利用了嵌入式系统的使用方便，功能强大的特点将图像的采集、处理、识别功能集中到前端的ARM芯片上。并且在矾花图像识别算法做了分析与改进，包括大津算法、简化的纹理分析识别方法等，用来得到一套高性能、低运算量、适合嵌入式系统的矾花识别方法。最后介绍了本矾花识别系统的软硬件开发，系统硬件开发主要包括电源电路、复位电路、时钟电路等的开发；系统软件开发主要是对内核移植，编译环境实现，驱动加载，图像分析与识别应用程序实现等进行了详细的说明。 经过实验测试，该系统可以进行有效的进行矾花识别，可满足水厂自动化的实用要求。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题背景

1.2嵌入式系统概述

1.3数字图像处理技术概述

1.3.1数字图像处理技术的产生和发展

1.3.2数字图像处理技术的主要内容和特点

1.3.3数字图像处理技术的应用

1.3.4国内外在图像处理技术领域的研究热点和发展趋势

1.4嵌入式图像处理技术产生的客观要求

1.5本文的结构安排

1.6本章小结

第二章嵌入式技术

2.1嵌入式系统的发展

2.2嵌入式系统的构成特点

2.3嵌入式系统的设计流程

2.4嵌入式系统设计的基本要求

2.5 ARM处理器的介绍

2.5.1 ARM处理器的概述

2.5.2 ARM微处理器结构

2.5.3 ARM微处理器的各种类型

2.6嵌入式技术与图像处理结合的意义

2.7本章小结

第三章矾花的数字图像处理

3.1图像的采集

3.2图像处理流程及预处理

3.2.1大小截取

3.2.2彩色图像的灰度化及灰度平滑处理

3.2.3灰度均衡

3.2.4图像的平滑

3.3图像阈值分割

3.3.1阈值分割介绍

3.3.2一些常用的阈值分割方法

3.3.3大津法的具体实现

3.3.4矾花密度的统计和计算

3.4图像纹理分析的实现

3.4.1纹理分析的概念

3.4.2纹理分析的一般统计方法

3.4.3一种简化的图像纹理分析方法

3.5本章小结

第四章基于嵌入式技术的矾花图像处理平台的应用设计

4.1水厂自动化系统构成

4.2基于嵌入式的矾花图像处理平台的硬件设计

4.2.1 ARM处理器及外围电路

4.2.2电源电路

4.2.3复位电路

4.2.4时钟电路

4.2.5存储系统设计

4.2.6 SDRAM接口电路

4.2.7 USB接口电路与JTAG调试接口设计

4.3基于嵌入式的矾花图像处理平台的软件设计

4.3.1定制系统的内核

4.3.2 USB摄像头驱动的加载

4.3.3建立交叉编译环境

4.3.4图像采集的应用程序

4.3.5主应用程序开发

4.3.6图像数据存储的程序实现

4.4本章小结

第五章总结与展望

参考文献

致谢

硕士期间发表的论文