LabVIEW使用灰度和边缘检测进行视频滤波

LabVIEW使用灰度和边缘检测进行视频滤波

数字图像处理（DIP）是真实和连续世界的离散表示。除此之外，这种数字图像在通信、医学、遥感、地震学、工业自动化、机器人、航空航天和教育等领域变得非常重要。计算机技术越来越需要视频图像的数字图像处理，特别是在研究视觉领域。这是因为需要图像处理来消除视频图像中的噪声。降噪通常用于显示来自降级图像的图像。这种视频图像处理使用了很多过滤器来满足各自的用户需求。

数字滤波器设计是一种对图像和视频进行多种操作的方法，其中之一就是正确过滤输入图像。精锐边缘检测是用于处理图像和视频的基本功能。这种方法可以产生具有平滑连续像素和薄边缘的同样好的边缘。这样做是为了获得对象段提取的帧线，以便可以更清晰地看到图像和视频。

使用LabVIEW和IMAQ视觉工具箱来展示图形用户界面，实时使用GUI可以提高项目工作效率，并减少编程时间，从而在更短的时间内获得更好的结果。滤光片的使用与NI视觉软件集成，使用数字图像处理和数字滤波片设计来处理图像。这种检测算法大大减少了将要处理的数据量，然后它可以通过保留要过滤的图像和视频的结构性质来过滤掉不必要的信息。该检测器将解释原始图像或视频，然后大大简化。

使用此边缘检测中包含的过滤器指示器将生成适合用户需求的图像。边缘检测用于查找数字图像中图像亮度沿像素线突然变化的位置。更改指标中的值将优化生成的图像和视频。使用的视频过滤方法是具有灰度和Canny边缘检测器的滤波器，因此显示了它们之间的差异。

LabVIEW中的IMAQ视觉工具箱提供了一套完整的数字图像处理和采集功能。这可以提高项目的效率，减少用户的编程工作量，在更短的时间内获得更好的结果。

项目是在带有笔记本电脑以及用于拍摄视频图像的相机或网络摄像头的平台上进行的。

经过测试，可以知道设计的图形界面可以实时显示视频，还可以显示所需的过滤器，即灰度和精锐边缘检测。首先使用灰度进行过滤，以便以后使用高斯算法时获得的视频结果会更平滑。将每个像素处的灰度光谱分布结果进行比较，以便能够通过使用精明边缘检测算法检测该过程对象的边缘，由于灰度差异非常显着，该对象将被检测到。

根据所使用的滤光片，可以清楚地看到产生的色谱差异。这两个滤镜的外观将与实际图像相结合，以查看不同的色谱颜色。边缘检测是数字图像处理中的工具之一，可以检测图像的边缘。这可以通过提取图像灰度级别的轮廓来完成图像灰度级别在图像处理完成时直接确定，因此无法手动完成设置。

​

根据对LabVIEW获得的视频图像结果的研究和分析，可以得出结论，使用这种滤光片对确定要产生的色谱非常有影响。过滤指标的使用在过滤视频图像的过程中也非常有影响。随着指标值的差异，它将产生不同的视频图像。灰度滤镜的使用通常用于识别对象，而不会影响对象的实际颜色。而带有Canny边缘检测器的过滤器通常用于找出物体的一般形状，因此用户可以知道物体的一般形状。数字滤波片设计是使用LabVIEW实时设计视频图像滤波器最有趣的主题。通过在视频的数字处理中使用灰度和精明的边缘检测器，它将获得适合用户需求的图像。

厂家没有提供LabVIEW的例子。根据通讯协议的相关的说明，编写了适合项目的程序。程序截图如下所示。

相关资料说明，如下所示。

LabVIEW程序，如下附件所示。