机器视觉图像采集设计与研究

论文摘要

机器视觉是一门新兴的发展迅速的学科,八十年代以来,机器视觉的研究已经历了从实验室走向实际应用的发展阶段。目前,机器视觉系统正在广泛地应用于图像监控、视觉检测、机器人导航及视觉伺服等系统中[1]。一般来说,机器视觉系统是以计算机技术为中心,主要由视觉传感器、高速图像采集系统及专用图像处理系统等部分构成的一个智能系统[2]。本文从嵌入式系统和嵌入式操作系统入手,开发设计出一个融合嵌入式技术和人脸检测的智能视频监控系统。该系统以ARM9微处理器为核心,扩展相应的外围设备,搭建了一个嵌入式系统平台。然后使用USB摄像头和无线网卡实现了实时视频的采集和传输功能,并在此基础上实现了运动检测,人脸检测等功能。本文首先探讨了嵌入式系统的特点,分类和前景,然后介绍了基于ARM的视频图像采集和传输的嵌入式系统的总体结构,介绍了所构建的嵌入式系统的硬件设计,包括嵌入式系统主控制器和外部器件的选型,并给出了相应器件的设计电路。接着在考虑系统硬件结构和软件平台的基础上,文中重点阐述了图像采集传输系统的软件设计与实现,详细介绍了视频图像采集和无线传输过程。随后本文结合运动检测、肤色建模和构建多级分类器的方法实现了视频图像的实时人脸检测。首先根据运动检测模块确定监控系统出现运动行为并大致确定运动范围,启动人脸检测模块;然后建立人脸的肤色模型并根据此模型进行人脸的预定位,缩小图像中待识别的范围,并勾勒出人脸的候选区域;最后系统采用了基于AdaBoost算法,挑选特征并构建多级分类器的方法完成了对人脸的精确检测定位,进一步对结果进行验证。这种技术非常适合于象实时视频监控系统这样的场合,较好地解决了实时视频图像中对人脸检测的问题,取得了一定的效果。

论文目录

摘要

ABSTRACT

前言

第一章绪论

1.1 机器视觉介绍

1.2 人脸检测介绍

1.2.1 人脸检测的意义

1.2.2 人脸检测的现状

1.3 嵌入式系统概述

1.3.1 嵌入式系统

1.3.2 嵌入式系统的特点

1.3.3 嵌入式系统发展现状

1.4 嵌入式操作系统

1.4.1 嵌入式操作系统的概念和特点

1.4.2 嵌入式操作系统的分类

1.5 ARM 概述

1.5.1 ARM 简介

1.5.2 ARM 微处理器的特点

1.5.3 ARM 微处理器系列

1.6 本文的主要工作

第二章系统总体设计

2.1 功能需求

2.1.1 嵌入式处理器

2.1.2 输入设备

2.1.3 输出设备

2.1.4 存储器及其它外围设备

2.1.5 软件部分

2.2 功能规划

2.2.1 嵌入式处理器及扩展部分

2.2.2 输入设备

2.2.3 输出设备

2.2.4 软件部分

2.3 本章小结

第三章系统硬件设计

3.1 系统主要硬件选型

3.1.1 微处理器的选型

3.1.2 Flash 选型

3.1.3 SDRAM 选型

3.1.4 输入输出设备选型

3.2 电路设计

3.2.1 电源电路设计

3.2.2 复位电路设计

3.2.3 存储系统电路设计

3.2.4 usb 接口电路设计

3.3 本章小结

第四章系统软件设计

4.1 嵌入式系统的程序设计方法

4.1.1 嵌入式软件开发与PC 机软件开发间的差异

4.1.2 嵌入式系统开发过程

4.2 软件开发环境

4.2.1 嵌入式操作系统wince 简介

4.2.2 Platform Builder 和Embedded Visual C++简介

4.3 操作系统的定制

4.4 视频图像采集

4.4.1 Windows CE 编程要点

4.4.2 摄像头驱动

4.4.3 图像采集程序

4.5 视频传输部分

4.5.1 配置无线网卡

4.5.2 RTP 协议和RTCP 协议介绍

4.5.3 建立RTP 的数据发送和接收

4.6 本章小结

第五章人脸检测的实例研究

5.1 运动检测模块

5.1.1 视频图像

5.1.2 运动检测

5.2 人脸粗略定位模块

5.2.1 基于肤色特征的人脸检测

5.2.2 人脸检测常用的几种色彩空间

5.2.3 光线补偿

5.2.4 非线性转换

5.2.5 人脸肤色建模

5.2.6 闭运算

5.2.7 过滤掉非人脸区域

5.2.8 匀勒出人脸区域

5.3 人脸检测算法

5.3.1 AdaBoost 基本算法描述

5.3.2 类Harr 特征

5.3.3 分类器的构造

5.4 实验结果及分析

5.5 本章小结

第六章总结

参考文献

发表文章目录

致谢

详细摘要

机器视觉图像采集设计与研究

论文摘要

论文目录

相关论文文献

猜你喜欢