基于DSP的視頻圖像特征提取技術(shù).pdf

1、隨著視頻圖像處理技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，特征提取技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用。而對(duì)于視頻圖像中細(xì)節(jié)特征的提取問(wèn)題，由于細(xì)節(jié)特征信息幅度較小，且多疊加于圖像特征信息中的趨勢(shì)項(xiàng)中，又由于圖像數(shù)字化時(shí)是對(duì)整幅圖像進(jìn)行量化，對(duì)于整體圖像而言，圖像細(xì)節(jié)特征的信息量較小，因此要提取的細(xì)節(jié)特征信息在圖像顯示重建時(shí)不能較好的恢復(fù)。 基于上述背景，針對(duì)視頻圖像細(xì)節(jié)特征的提取問(wèn)題，本文提出了一種模擬與數(shù)字相結(jié)合的特征提取方法，其中模擬方法是通過(guò)設(shè)計(jì)模擬視頻處理電路

2、提取出疊加于圖像趨勢(shì)項(xiàng)中的細(xì)節(jié)特征信息，并對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)范圍的拉伸。數(shù)字方法是采用DSP高速圖像處理平臺(tái)對(duì)細(xì)節(jié)特征信息的參數(shù)進(jìn)行快速提取。 按照上述方法，本文設(shè)計(jì)完成了模擬視頻處理電路系統(tǒng)，并基于DSP圖像處理平臺(tái)設(shè)計(jì)了相應(yīng)的特征提取算法。算法設(shè)計(jì)時(shí)，對(duì)基于Otsu的局部遞歸圖像分割方法進(jìn)行了改進(jìn)，在遞歸終止條件上提出一種基于灰度和熵變化的局部遞歸圖像分割算法，然后采用基于區(qū)域灰度差的矩形生長(zhǎng)法對(duì)特征區(qū)域進(jìn)行生長(zhǎng)，并利用細(xì)化迭代算