分析总结了嵌入式linux系统、视频图像采集以及无线传输领域的研究现状和发展趋势,并结合嵌入式系统所具有的性能稳定、功耗低、体积小等优势,设计开发了一种视频图像数据采集与无线传输的系统。在视频图像采集端搭建了服务器,用于视频图像采集、处理以及控制其传输的工作。客户端可使用手机或电脑通过有线或无线的方式接收视频图像数据。本文内容包括硬件设备的选型与平台搭建、嵌入式linux的裁剪与移植、USB摄像头与USB无线网卡驱动程序的开发测试以及视频流服务器mjpg_streamer的移植应用。硬件方面,选用三星的S3C2440作为处理器,并结合USB摄像头和USB无线网卡等外设,进行系统的设计开发。

labview的视频图像采集代码合集，基于imaq的编程

适合在视频和图像领域进行算法研究的开发者，经典算法有参考意义。

MATLAB 实时视频图像处理模板，思路可延伸至转炉自动出钢之下渣检测功能。

基于块的运动估计 将图像分成一个个规则的图像块，对每个块进行运动估计。 广泛应用于各种视频压缩编码标准中。 块运动模型 块平移模型 假定每个块只做平移运动 优点：实现简单 缺点：1、不能表征旋转、缩放和局部变形；2、物体边界和块边界通常不一致，导致块失真；3、同一块可能包含多个运动物体。 可变形块模型 可以对物体的旋转、缩放、变形建模 三种模型：投影运动、仿射运动、双线性运动

第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究 (c)07：35：24 (d)07：55：24 图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图 由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结 果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。 为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比 较，进一步验证算法可行性和准确性。由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪 来检测能见度，费用太过昂贵。我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际 测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。 根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转 换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。从早上06：30：02到07：55：24，由天 气图像的变化过程，可以看到能见度在逐渐变大。由实验数据的变化可以看出，实验结 果与实际情况变化也相符。 表4—1能见度检测结果 图像 a b C d 目测能见度(m) 53．0 55．0 59．0 67 检测能见度(m) 45．2 46．8 50．6 59．7 绝对误差(m) 7．8 8．2 8．4 7．3 相对误差 14．7％ 14．9％ 14．2％ 10．9％ 对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。实 验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。对于非雾天的最远可视点 的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点 作为最远可视点。由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。 47

MATLAB视频去雾，多算法去雾实现，暗通道，直方图，Retinex算法等

基于FPGA的视频图像目标检测系统

ContentProvider之通过ContentResolver获取图像、视频、音频举例

一种基于运动补偿的3D视频降噪算法，龙红梅，田逢春，在视频图像降噪中，时域滤波比空域滤波在保护边缘和细节，提高PSNR方面更具有优势。根据此原理, 本文中提出了一种基于运动补偿的3D�