FPGA-based FPGA Digital Voltmeter for Motion Detection with Nois...

本资源主要探讨了基于FPGA的数字电压表设计中，针对运动检测图像去噪和物体定位的技术。首先，通过中值滤波（MedianBlur）方法去除运动检测后的图像噪声，如图8.37所示的GMG算法实现结果经过滤波后，噪声得到了明显减少，如图8.38所示。中值滤波是通过计算像素周围像素值的中位数来替换当前像素值，有效地保留了图像的边缘信息，同时削弱了噪声。 接下来，文章介绍了EmguCv库在运动物体定位方面的应用。EmguCv是一个针对.NET平台的OpenCV接口，提供了丰富的计算机视觉功能。在运动定位方面，作者推荐使用EmguCv中的MotionHistory类，这个类是专门为了运动物体跟踪和定位优化设计的。它可能包含了历史帧信息，有助于更准确地识别和追踪运动目标。 资源详细讲解了EmguCv的数据结构类型，包括点、线段、圆形、三角形、矩形等几何形状，以及颜色空间和数组的处理。此外，还涵盖了图像基础处理，如图片的创建、保存、显示、绘图、ROI操作、线性叠加、白平衡调整、通道分离和合成等。图像处理部分深入讨论了阈值处理、滤波（中值、均值、高斯、双边和方框滤波）、形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、形态学梯度、高帽和低帽）以及边缘检测（Sobel、Laplace和Canny）。 图像轮廓处理部分讲解了边缘检测技术，如Sobel算子、拉普拉斯算子和Canny算子，以及轮廓提取、优化和多边形包围等方法。图像变换部分涉及尺寸变换、图像金字塔、旋转、仿射变换、透视变换和霍夫变换，其中霍夫变换用于检测直线和圆等特定形状。 最后，介绍了直方图分析，包括灰度直方图的生成和EmguCv的实现，这对于理解图像的像素分布和特征提取具有重要作用。 这个资源提供了从基本的图像处理技术到高级图像分析和计算机视觉应用的全面指导，特别适合那些想要在FPGA平台上进行运动检测和定位，并使用EmguCv进行图像处理和分析的开发者。