基于Gabor与小波的边缘检测理论、快速算法与实时应用研究

摘要

边缘检测是所有基于边界的图像分割方法的第一步.边缘往往携带着一幅图像的大部分信息,而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中,也即存在于信号的奇异点或突变处,这些点给出了图像轮廓的位置,这些轮廓则常常是在图像处理时所需要的非常重要的一些特征条件,这就需要对一幅图像检测和提取出它的边缘.传统的边缘检测方法,如微分算子法和边缘拟合算子法很难在精度与抗噪上达到一个折中,因此,边缘检测的效果并不理想,针对这个问题,该文研究用满足不确定准则下界的Gabor方法来检测边缘.虽然有人已经对这种方法有过阐述,但其只对一维阶跃边缘作了分析,该文在此基础上,提出了二维阶跃边缘的最佳Gabor滤波器设计方法,同时,提出了斜坡边缘模型,给出了一维斜坡边缘的最佳Gabor滤波器设计方法.传统的检测方法对清晰图像的边缘检测效果很好,但对噪声相对敏感,尽管Mallat用多尺度小波变换来压制噪声,可是对于有大量噪声的图像,边缘检测效果并不好.多尺度小波系数由于其相关性而在去噪中得到应用,该文提出利用多尺度小波系数的移位相关的性质来最大限度的抑制噪声,提取边缘.新的方法可以有效去除原图像的噪声,得到清晰鲜明的图像边缘.虽然Gabor和小波的引入能提高边缘检测的效果,但往往因其计算的复杂性而受到限制,该文提出了一种有效的离散Gabor变换算法来计算有限离散实数信号的Gabor系数,同时,也给出了基于FFT的小波变换快速算法,为理论的快速实现提供了可能性.为了将提出的理论(如Gabor和小波边缘检测理论)应用于实时性要求较高的场合,如实时牌照识别,除了提出快速算法外,还可以通过提供更快的器件来实现,硬件实现也是理论推向实时应用的关键,同时希望提供的硬件结构与算法能够很好的匹配,以充分发挥硬件的性能.该文用基于TMS320C6205数字信号处理器的实时图像处理板来实现牌照识别系统以及FFT算法,主要包括:1)自行设计和制作了实时图像处理板2)提出了针对TMS320C6205VLIW结构的手动编码方法以及流水线实现方法,用以提高代码的效率3)提出了针对牌照识别系统和FFT算法的优化方法.最后给出的实验结果是满意的,能够达到实时的性能,显示出其应用的价值.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

§1.1研究背景

§1.2传统边缘检测技术的回顾与不足

§1.3 Gabor与小波多尺度边缘检测概况

§1.4 Gabor与小波多尺度边缘检测存在的问题

§1.5 Gabor与多尺度小波快速算法实现问题

§1.6基于DSP的算法实现概述

§1.6.1 DSP的特征[44-54]

§1.6.2 DSP算法

§1.7基于DSP的图像处理系统

§1.7.1 DSP的应用前景

§1.7.2实时牌照识别系统

§1.8本论文的研究内容和章节安排

第二章基于优化设计Gabor滤波器的边缘检测

§2.1傅立叶信号分析的局限性

§2.2 Gabor变换

§2.3基于优化设计Gabor滤波器的阶跃边缘提取方法

§2.3.1引言

§2.3.2用于边缘提取的优化Gabor滤波器设计

§2.3.3用于边缘提取的奇数Gabor滤波器的性能分析

§2.3.4优化Gabor滤波器边缘检测算法简化

§2.3.5实验结果

§2.3.6结论

§2.4基于优化设计Gabor滤波器的斜坡边缘提取方法

§2.4.1引言

§2.4.2斜坡边缘数学模型

§2.4.3用于斜坡边缘提取的优化奇Gabor滤波器设计

§2.4.4用于斜坡边缘提取的奇数Gabor滤波器的性能分析

§2.4.5实验

§2.4.6结论

§2.5基于Gabor滤波器的纹理车牌照定位算法

§2.5.1纹理分割

§2.5.2 Gabor滤波器时频分析

§2.5.3针对牌照的Gabor滤波器组参数的确定

§2.5.4计算牌照特征图像

§2.5.5牌照的分割

§2.5.6实验结果及结论

§2.6本章小节

第三章基于小波的噪声图像多尺度边缘检测

§3.1小波变换

§3.1.1连续小波变换

§3.1.2离散小波变换

§3.1.3多分辨率分析

§3.1.4 Mallat塔式快速分解

§3.2多尺度边缘检测

§3.3抽样和非抽样的小波变换

§3.4利用小波系数的相关性提取噪声图像边缘概述

§3.5小波系数移位相关边缘检测算法的提出

§3.6小波系数移位相关边缘检测流程

§3.7与其他方法的的比较及结论

§3.7.1与Lee[22]方法的比较

§3.7.2与传统边缘检测方法的比较

§3.8本章小节

第四章小波和Gabor变换快速算法研究

§4.1快速傅立叶变换数学理论及算法

§4.1.1离散傅立叶变换

§4.1.2快速傅立叶变换

§4.2基于FFT的小波变换的快速实现

§4.2.1基于FFT的线性卷积的快速实现

§4.2.2基于FFT的Mallat塔式小波变换的快速实现

§4.2.3基于FFT的Shannon正交小波的快速实现

§4.3快速哈特莱(FHT)变换及算法

§4.3.1离散哈特莱(DHT)变换

§4.3.2基2按时域抽取算法(DIT)

§4.3.3基2按频域抽取算法(DIF)

§4.3.4基4按时域抽取算法(DIT)

§4.3.5基4按频域抽取算法(DIF)

§4.3.6分裂基算法

§4.3.7 FHT算法比较

§4.4基于FHT的Gabor变换的快速实现

§4.4.1引言

§4.4.2有限序列的实数形式离散Gabor变换

§4.4.3图像二维离散Gabor变换

§4.4.4图像二维离散Gabor变换实验论证及计算量比较

§4.4.5结论

§4.5本章小节

第五章基于DSP的图像处理系统的设计

§5.1实时牌照识别系统存在的问题及解决方法

§5.2基于TMS320C6205的实时图像采集处理板硬件设计

§5.2.1系统工作流程

§5.2.2采集模块

§5.2.3 CPLD控制模块

§5.2.4 TMS320C6205模块

§5.3硬件PCB板的制作

§5.3.1 PCB布局

§5.3.2实际布线解决方法

§5.3.3调试

§5.4基于TMS320C6205 VLIW结构的优化编码方法

§5.4.1基于甚长指令字(VLIW)处理器的启发式手写编码方法

§5.4.2资源限制的滚动流水调度算法

§5.5基于TMS320C6205实时图像处理板的牌照识别软件实现

§5.5.1 DSP程序设计

§5.5.2主机程序设计

§5.6基于TMS320C6205实时图像处理板的FFT实现

§5.6.1溢出问题的处理

§5.6.2在32位的TMS320C6205上实现32×32的乘法运算

§5.6.3汇编实现

§5.6.4 FFT在DSP硬件板及PC机上运行比较

§5.7牌照识别调试与结果

§5.8本章小节

第六章总结与展望

参考文献

致谢

攻读博士期间完成的论文和取得的成果