以数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)平台实现图像处理的应用开发一般较复杂,不利于复杂背景下弱小目标的检测。为提高检测程序执行的高效性和稳定性,提出了基于DSP/BIOS图像处理的弱小目标检测方法。该方法以高性能数字媒体处理器DM642为核心,以DSP/BIOS内核和动态调用API函数为辅助,以工业现场复杂镁熔液中弱小目标检测为载体,并通过数字I/O口的输出信号来判断检测的目标。经过不同条件下400次实验结果表明,综合检测率高达90.5%,与单线程DSP检测算法相比,检测率提高了11.04%,检测程序的执行效率和稳定性都得到提高。
针对工业现场复杂背景下镁熔液中弱小目标的检测问题,提出了基于DM642的镁熔液中弱小目标检测算法优化方法,旨在实现检测算法运行的高效性和运算速度的高速性。方法以高性能数字媒体处理器DM642为核心,以DSP集成开发软件Code Composer Studio 3.3为辅助,以工业现场复杂镁熔液中的弱小目标检测为载体,利用C编译器,主要从预处理算法和软件优化两方面对镁熔液中弱小目标的检测算法进行优化研究。结果表明,经过优化的检测算法在速度和稳定性等方面均得到了明显提高,解决了弱小目标检测算法中结构复杂和运算速度慢的问题,为实现工业现场弱小目标的实时检测奠定了基础。
针对复杂背景下弱小目标检测的难题,提出一种基于DSP的自适应背景预测弱小目标检测新方法。该方法在DSP为核心的嵌入式图像处理系统平台上,以自适应背景预测算法为基础,在DSP集成开发软件Code Composer Studio 3.3上采用C语言编写弱小目标检测程序。根据图像的相邻像素的灰度特性选取不同的背景预测模型对连续四帧原始图像进行自适应背景预测得到背景预测图像,背景预测图像与原始图像相减得到残差图像;对残差图像采用交叉差分算法和自适应阈值分割处理得到二值图像;对二值图像采用逻辑与运算和形态学开运算,获得真实弱小目标。实验结果表明,该方法可以有效地检测到弱小目标,且与中值滤波算法相比,该算法预处理时间减少22%,虚警概率降低6%,检测到的目标面积增大2.3倍,更有利于目标点的观察,为工业现场镁合金熔液中弱小目标实时检测奠定了基础。
针对工业现场镁熔液中弱小目标实时检测的难题,提出一种基于DSP的两帧差分和改进半因果支持域相结合的弱小目标检测新方法。该方法以DSP图像处理平台为核心,DSP集成开发软件Code Composer Studio 3.3为辅助,首先采用改进的半因果支持域模型对两帧原始图像进行背景预测,背景预测图像与原始图像相减得到残差图像;其次残差图采用两帧差分和自适应阈值分割处理得到二值图像;最后对二值图像形态学处理,获得真实弱小目标。实验结果表明:在相同实验条件下,该方法对序列图像的检测性能与已有文献进行对比,可以快速有效地检测到弱小目标,同时检测到的目标面积增大1.3倍,预处理时间减少34%,检测总时间减少20%,为工业现场镁熔液弱小目标实时检测奠定了基础。
