LabVIEW使用灰度和邊緣檢測進(jìn)行視頻濾波

數(shù)字圖像處理（DIP）是真實(shí)和連續(xù)世界的離散表示。除此之外，這種數(shù)字圖像在通信、醫(yī)學(xué)、遙感、地震學(xué)、工業(yè)自動(dòng)化、機(jī)器人、航空航天和教育等領(lǐng)域變得非常重要。計(jì)算機(jī)技術(shù)越來越需要視頻圖像的數(shù)字圖像處理，特別是在研究視覺領(lǐng)域。這是因?yàn)樾枰獔D像處理來消除視頻圖像中的噪聲。降噪通常用于顯示來自降級圖像的圖像。這種視頻圖像處理使用了很多過濾器來滿足各自的用戶需求。

數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)是一種對圖像和視頻進(jìn)行多種操作的方法，其中之一就是正確過濾輸入圖像。精銳邊緣檢測是用于處理圖像和視頻的基本功能。這種方法可以產(chǎn)生具有平滑連續(xù)像素和薄邊緣的同樣好的邊緣。這樣做是為了獲得對象段提取的幀線，以便可以更清晰地看到圖像和視頻。

使用LabVIEW和IMAQ視覺工具箱來展示圖形用戶界面，實(shí)時(shí)使用GUI可以提高項(xiàng)目工作效率，并減少編程時(shí)間，從而在更短的時(shí)間內(nèi)獲得更好的結(jié)果。濾光片的使用與NI視覺軟件集成，使用數(shù)字圖像處理和數(shù)字濾波片設(shè)計(jì)來處理圖像。這種檢測算法大大減少了將要處理的數(shù)據(jù)量，然后它可以通過保留要過濾的圖像和視頻的結(jié)構(gòu)性質(zhì)來過濾掉不必要的信息。該檢測器將解釋原始圖像或視頻，然后大大簡化。

使用此邊緣檢測中包含的過濾器指示器將生成適合用戶需求的圖像。邊緣檢測用于查找數(shù)字圖像中圖像亮度沿像素線突然變化的位置。更改指標(biāo)中的值將優(yōu)化生成的圖像和視頻。使用的視頻過濾方法是具有灰度和Canny邊緣檢測器的濾波器，因此顯示了它們之間的差異。

LabVIEW中的IMAQ視覺工具箱提供了一套完整的數(shù)字圖像處理和采集功能。這可以提高項(xiàng)目的效率，減少用戶的編程工作量，在更短的時(shí)間內(nèi)獲得更好的結(jié)果。

項(xiàng)目是在帶有筆記本電腦以及用于拍攝視頻圖像的相機(jī)或網(wǎng)絡(luò)攝像頭的平臺上進(jìn)行的。

經(jīng)過測試，可以知道設(shè)計(jì)的圖形界面可以實(shí)時(shí)顯示視頻，還可以顯示所需的過濾器，即灰度和精銳邊緣檢測。首先使用灰度進(jìn)行過濾，以便以后使用高斯算法時(shí)獲得的視頻結(jié)果會(huì)更平滑。將每個(gè)像素處的灰度光譜分布結(jié)果進(jìn)行比較，以便能夠通過使用精明邊緣檢測算法檢測該過程對象的邊緣，由于灰度差異非常顯著，該對象將被檢測到。

根據(jù)所使用的濾光片，可以清楚地看到產(chǎn)生的色譜差異。這兩個(gè)濾鏡的外觀將與實(shí)際圖像相結(jié)合，以查看不同的色譜顏色。邊緣檢測是數(shù)字圖像處理中的工具之一，可以檢測圖像的邊緣。這可以通過提取圖像灰度級別的輪廓來完成圖像灰度級別在圖像處理完成時(shí)直接確定，因此無法手動(dòng)完成設(shè)置。

根據(jù)對LabVIEW獲得的視頻圖像結(jié)果的研究和分析，可以得出結(jié)論，使用這種濾光片對確定要產(chǎn)生的色譜非常有影響。過濾指標(biāo)的使用在過濾視頻圖像的過程中也非常有影響。隨著指標(biāo)值的差異，它將產(chǎn)生不同的視頻圖像?；叶葹V鏡的使用通常用于識別對象，而不會(huì)影響對象的實(shí)際顏色。而帶有Canny邊緣檢測器的過濾器通常用于找出物體的一般形狀，因此用戶可以知道物體的一般形狀。數(shù)字濾波片設(shè)計(jì)是使用LabVIEW實(shí)時(shí)設(shè)計(jì)視頻圖像濾波器最有趣的主題。通過在視頻的數(shù)字處理中使用灰度和精明的邊緣檢測器，它將獲得適合用戶需求的圖像。

廠家沒有提供LabVIEW的例子。根據(jù)通訊協(xié)議的相關(guān)的說明，編寫了適合項(xiàng)目的程序。程序截圖如下所示。

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相關(guān)資料說明，如下所示。

LabVIEW程序，如下附件所示。