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工业视觉检测系统光源选择与图像增强算法配置
在精密制造领域，工业视觉检测系统的准确率高度依赖光源设计与图像处理算法的协同优化。某汽车零部件厂商实测数据显示，不当的光源配置会导致缺陷检测漏检率高达15%，而合理的光源搭配图像增强算法可使检测准确率提升至99.3%。本文从光源选型与图像增强两个维度，解析工业视觉系统的关键技术路径。
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基于FPGA的CLAHE图像增强算法设计
在图像处理领域，对比度受限自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法因其能够有效提升图像局部对比度同时抑制噪声而备受关注。随着FPGA（现场可编程门阵列）技术的快速发展，将CLAHE算法部署到FPGA平台上，不仅能够实现高速并行处理，还能满足实时图像处理的需求。本文将详细介绍基于FPGA的CLAHE图像增强算法的设计思路、实现步骤以及关键代码。
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CEVA和Immervision结成战略合作伙伴，携手发展先进图像增强技术
合作协议包括CEVA提供1,000万美元技术投资以获得Immervision专利广角相机图像处理和传感器融合软件产品的独家许可权，该产品广泛用于监控、智能手机、汽车、机器人和消费产品应用
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基于FPGA的采集卡的图像增强算法应用研究
本文首先对图像采集卡系统的组成、整体方案和可行性进行了论证，然后给出了图像采集卡的硬件设计。用VHDL和原理图结合的方法对FPGA进行编程，实现了图像采集系统的各个功能模块。接下来提出一种采用设计的FPGA卡实现带修改参数的灰度变换图像增强算法，给出算法的详细表达式及其实现的定点化子程序，并且给出了图像算法在FPGA中采用VHDL语言的具体实现。最后，对算法的有效性进行了测试，比较了采用该算法及不采用该算法2种情况下的图像增强效果。
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指纹图像对比度模糊增强算法
摘 要:指纹图像采集过程常会造成对比度不强等非线性失真,基于模糊逻辑的处理方法常用于改善指纹图像质量。研究了模糊特征平面增强算法和基于广义模糊算子的图像增强算法,将两种算法应用于指纹图像对比度增强,并对增
