Реализация однопроходного 8-проходного алгоритма маркировки компонентов и выполнение анализа больших двоичных объектов.

Реализация алгоритма обнаружения разметки полосы для FPGA.

Расширение примера «Создание изображений мультфильмов с использованием двусторонней фильтрации» для включения вычисления центроида и наложения маркера центроида и текстовой метки на обнаруженные выбоины.

Создание многоуровневых потоков пикселей пирамиды изображения из входного потока. Эта модель выводит множество потоков пикселей путем понижающей дискретизации исходного изображения как в горизонтальном, так и в вертикальном направлениях с использованием гауссовой фильтрации. Этот тип фильтра позволяет избежать наложения артефактов. В реализации используется архитектура, подходящая для FPGA.

Используйте алгоритм интерполяции bilinear, bicubic или Lanczos-2. В реализации используется архитектура, подходящая для FPGA.

Вычислите различия между изображениями левой и правой стереокамер с помощью алгоритма сопоставления полуглобальных блоков. Этот алгоритм подходит для реализации на FPGA.

Реализовать исправление стереоизображения для калиброванной пары стереокамер. Примерная модель совместима с оборудованием FPGA и обеспечивает производительность в реальном времени. В этом примере сравниваются результаты с компьютерным видением Toolbox™ rectifyStereoImages функция.

Снимите туман с изображений, снятых в туманных условиях. Алгоритм подходит для FPGA.

Улучшить изображения с низким освещением с помощью алгоритма, подходящего для FPGA.

Реализация алгоритма адаптивного выравнивания гистограмм с ограничением контрастности (CLAHE) с использованием блоков Simulink ®. Примерная модель совместима с FPGA-оборудованием.

Выполните обнаружение углов с использованием алгоритма тестирования из ускоренного сегмента (FAST). Алгоритм подходит для FPGA.

Используйте обнаружение кромок в качестве первого шага при обнаружении углов. Алгоритм подходит для FPGA.

Создайте линии мультфильма и наложите их на изображение.

Для выравнивания гистограммы используется блок библиотеки Vision HDL Toolbox™ Histogram.

Разработка и реализация разделяемого фильтра изображений, который использует меньше аппаратных ресурсов, чем традиционный фильтр изображений 2-D.

Используйте блок «Статистика изображения» для многозонального измерения для извлечения интересующей области (ROI).

Обнаружение и выделение краев объектов в видеопотоке. Поведение пиксельного блока Sobel Edge Detector, выравнивания видеопотока и наложения проверяется путем сравнения результатов с тем же алгоритмом, вычисленным блоками полных кадров из Toolbox™ компьютерного зрения.

Реализация фронтэнд-модуля дизайна обработки изображений. Этот внешний модуль удаляет шум и точит изображение, чтобы обеспечить лучшее начальное условие для последующей обработки.

Модель пиксельной потоковой гамма-коррекции для аппаратных решений. Модель сравнивает результаты, полученные в блоке Vision HDL Toolbox™ Gamma Corrector, с результатами, полученными в полнокадровом блоке Gamma из Computer Vision Toolbox™.