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关键词： 自动导引车   数字图像处理   图像特征识别   最优-模糊控制器  

摘要： 自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）是一种无人驾驶的智能化搬运设备，属于移动式机器人。20世纪50年代AGV技术在美国开始得到研究，而后在世界各地都得到了深入地研究与广泛地应用，目前已经成为自动化搬运装卸所必须的工具。 目前，AGV有多种导引方式，其中，磁导引方式是商业方面应用最为广泛的导引方式，但是其缺点也很明显，例如导引路径成本高、道路的维护与改造困难并且在电磁干扰严重的地方无法正常工作。视觉导引方式不但可以很好地解决上述问题，而且目前国内外对于图像处理技术的研究相当成熟，为AGV的导引奠定了良好的基础。 本文在数字图像处理方面的研究主要包括图像预处理和图像特征识别，其中，图像特征识别主要包括路径和路标的识别，路径的识别主要是完成导航参数的提取，本文采用最小二乘法计算其值;对于路标的识别，本文比较了LED数字字符识别与特殊字符识别的优缺点，经过实验分析，验证出特殊字符识别方法更加准确可靠，并最终采用该方法识别路标。 本文分析了视觉AGV的运动特点进行，在此基础上建立了AGV的运动学模型，并对其各运动状态进行了matlab仿真，验证了所建模型的可靠性。最后，在前期工作的基础上，本文设计了最优-模糊控制器，经过仿真对比出此算法较单一的最优控制算法与模糊控制算法可以更加实时准确地跟踪输入信号。

ISBN: (纸本)9787030328595

关键词： FPGA   边缘检测   验证平台  

摘要： 图像边缘的提取已成为数字图像处理中的一条基本途径。本论文是在前人相关研究的基础上,通过比较不同算法的特点选择一种典型的边缘检测算法作为研究对象,详细分析其算法的原理和数字电路的具体实现(FPGA),用硬件描述语言Verilog HDL实现其功能。这一边缘检测算法的核心模块是基于FPGA开发平台进行设计的,基于FPGA开发平台的设计可以使设计者集中精力设计电路的具体功能,以方便进一步改进算法的实现和电路的性能。 本论文实现的数字图像处理系统,即边缘检测算法的验证系统,此系统主要是基于Altera公司的Cyclone II FPGA开发平台,通过Matlab, QuartusII, ModelSim等软硬件相结合实现的。论文将分析系统的结构,设计和实现各功能模块(控制模块,边缘检测模块,数据的存储模块),以及对算法进行验证。系统主要分为两个部分,一是外围设备,主要作用是原始图像的预处理,图像数据的收发装置和显示边缘检测的结果,二是FPGA开发平台,实现边缘检测的算法(即边缘检测算法实现的核心模块),实现数据的接收和发送装置(UART),实现数据的读写的控制模块,并控制UART发送或接收数据。外围设备和FPGA开发平台之间数据的传输将通过串口方式进行。 和传统的采用软件或其它处理器实现的数字图像处理系统相比,本系统采用的是UART的传输方式,这决定了系统的非实时性。但本系统的优点是通过人机互动能更好地观测数据,分析数据,对算法进行更正和改进,以期得到正确的和更好的结果。

关键词： 数字图像处理   变形图像校正   Visual C  

摘要： 在侦查办案工作中，经常遇到变形、模糊、噪声污染和反差弱等痕迹物证图像，这些劣质图像给检验鉴定工作带来了巨大的影响，有时甚至无法进行检验鉴定。使用先进的计算机处理系统，采用和开发先进的图象处理技术对这些劣质图像进行处理，使之达到检验鉴定的需要，是打击刑事犯罪的有力举措之一。 本文利用优秀的软件开发平台Visual C++6.0和以Win32SDK DIB函数为基础设计构造的DIB类，采用面向对象的方法处理位图开发了一个基于个人计算机的图像处理软件。该软件具有很多独创性的优点。 本软件的基本功能包括文件处理、画图、编辑、图像变换、颜色处理、图像处理和变形校正等几方面。根据微分几何和光学成像理论推导的变形图像校正算法在校正变形痕迹物证图像方面具有独特的优势和显著的效果。对于要在法庭上作为证据使用的图像，为了在处理过程中保证图像的科学性与合法性，本文利用数据链表类CQueue Class实现了记录具体处理过程及操作步骤，为侦查破案和法庭审理提供依据。根据该记录数字图像处理人员可以按照法庭的要求,现场演示原始图像被处理的全过程,说明每个处理步骤的科学性和真实性，证明图像证据的合法性。

关键词： MATLAB   GUI数字图像处  

摘要： 随着信息技术的不断发展，数字图像处理技术越来越多地被应用在航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、军事制导和文化艺术等各个领域。图像处理日益成为一门引人注目、前景远大的学科，而MATLAB语言以强大的科学运算、灵活程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、与其他程序和语言便捷的接口功能，成为当今国际上科学界最具影响力、最有活力的软件。MATLAB又称矩阵实验室，其强大的矩阵运算能力是其它语言无法比拟的，而矩阵运算正是图像处理的根本所在。因此，本文以MATLAB提供的图形用户界面（GUI）为平台对图像处理系统进行设计。依据软件开发的设计原则，确定了设计的一般步骤，具体如下： （1）明确系统所要实现的主要功能，应该具有哪些模块。 （2）绘出基本的用户界面草图，并对其进行修改，最终确定一个方案。 （3）根据最终确定的方案，利用MATLAB GUI制作用户操作界面以及其他菜单项目。 （4）编写界面及其菜单里的每个功能的回调程序，并且逐项进行功能检测。 根据以上的步骤，首先利用MATLAB图形用户界面设计了该系统的静态界面。当静态界面设计完成之后，GUI将自动生成.FIG和.M文件。其中.FIG文件保存了关于静态窗口界面的所有对象的属性值，.M文件包括GUI设计、控制函数以及为子函数的用户控件回调函数，主要用于控制GUI展开时的各种特征。这个.M文件可以分为GUI初始化和回调函数两个部分，用户控件的回调函数根据用户与GUI的具体交互方式分别调用。回调函数就是在调用对象时，该对象所要回应的动作。因此，如何编写对象的回调函数是该系统的一大难点。在为编写回调函数时，获得该函数的句柄是实现对象动作功能的关键所在。句柄实际上就是分配给每个对象的数字标识，每次创建对象时，MATLAB就会自动为它创建一个唯一的句柄，这样只要我们能找到该句柄，就能对该对象进行操作。 本文首先简单的介绍了MATLAB GUI的基本知识，为系统的界面的设计提供了理论基础；接着系统的介绍了数字图像的一些基础，主要包括图像文件格式，图像的类型以及颜色空间模型，在系统中这些都有所体现；然后详细的介绍了数字图像处理的一些常用技术，这些技术和方法在系统中大都很好的实现了。 本系统实现了图像处理技术中比较实用的若干功能，而且操作简单，容易上手。该系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG等图像文件格式的读，写和显示。并具有很多图像处理功能，例如图像类型转换功能实现了色彩图像、索引图像和二值图像之间的相互转换；编辑功能实现了对图像的旋转和添加噪声操作；图像滤波部分包括中值滤波、巴特沃斯滤波器、邻域平均滤波；图像变换模块主要是傅里叶变换、离散余弦变换、Hough变换和Radon变换；在边缘检测功能中，主要用到了Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、LoG算子、Canny算子和零交叉法。其他的模块主要是颜色空间的转换和显示当前的时间和日期。以上这些功能的实现都是在MATLAB语言的基础上，编写M文件程序代码实现的。之所以选择这些功能，是因为这些技术在我们日常的生活中有很强的的应用价值，并且对于一些算法运算量大、算术复杂、处理速度低的技术，可以利用MATLAB简单快捷的得到数据结果，又能够得到直观的图示。

关键词： 车桥耦合振动   非接触测量   振动测试   数字图像   边缘检测   多项式拟合   振动响应  

摘要： 在桥梁结构安全评估和健康监测系统中,结构振动测试是一个十分重要的环节。本文借鉴目前国内外已有的关于光测力学与数字图像处理技术的研究成果，针对车桥耦合振动分析中的数字图像测量方法作出了理论研究、计算机数字计算及实验室模型试验。论文查阅了国内外有关结构动力参数识别技术及数字图像测量技术等方面的科学著作和相关文献，在此基础上，对车桥耦合振动响应的识别方法的研究应用背景、理论意义、已有成果和存在的问题作了较为全面的论述。 本文主要工作及成果如下： 1．介绍了利用视频图像振动测试技术的测试流程，提出将边缘检测中的多项式拟合法作为视频图像测振技术中的图像算法，采用普通USB摄像头和PC机作为硬件采集设备，利用Matlab编制了包括视频采集及分解、图像预处理、图像处理与位移识别、信号分析四个模块的软件程序，进行了简支梁模型的车桥耦合振动试验，识别了简支梁模型的振动响应，得出数据。同时采用Matlab求解车桥耦合振动系统的微分方程组，对比两者结果，验证了数字图像振动检测技术在车桥耦合振动研究的可行性。 2．总结分析了当前图像测量技术中的数字图像相关方法和数字图像边缘检测方法，利用图像边缘检测方法中的多项式拟合法进行了静变形识别的计算机仿真实验与实验室模型试验，并利用实测数据进行了验证，测量的精度较高。

关键词： LabVIEW   Matlab   混合编程   数字图像处理  

摘要： 图像是一种很重要的信息载体，是人类交换和传递信息不可缺少的来源，因此图像处理无论是在工业生产还是日常生活中不可或缺。计算机科学和图像技术的高速发展，使得数字图像采集在电子通信与信息处理领域得到了广泛的应用，而对采集到的图像进行增强处理是得到正确清晰的采图像不可缺少的。图像增强是图像处理的预处理阶段，它是图像处理的一个重要环节，在整个的图像处理中决定着图像处理的成败。 本文基于LabVIEW、FPGA以及Matlab工具箱开发了一款数字图像处理系统，系统包括了图像的实时采集、储存、增强处理和显示的功能。系统基于灰度均衡化图像增强技术，使用FPGA作为下位机完成图像的采集转换，然后在LabVIEW平台上接收来自下位机的图形信息，并调用Matlab实现图像的增强处理。论文首先对图像增强系统的组成、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。在此部分结合整体设计方案，设计硬件电路和芯片选择。根据所选芯片的本身特点，分模块地对图像采集部分的硬件设计原理进行了详细的阐述。接下来是图像采集模块的软件设计部分。通过嵌入式软核对FPGA进行编程，实现了系统的采集模块、图像与处理模块、USB通信模块以及储存模块。最后是用FPGA实现了带修改参数的硬件嵌入式图像处理算法一图像增强。 在实现FPGA硬件设计之后通过对目前主要的图像增强算法频率域法和空间域法进行分析论证，选择合适的增强算法。根据选择的增强算法设计Matlab图像增强算法程序，然后在Matlab里面进行仿真实验，从而达到图像二次增强的目的。最后运用LabVIEW图像化编程工具实现FPGA与PC机的串口通信，以及LabVIEW与Matlab的混合编程实现系统的整体功能。 本文的主要研究工作包括：1、在FPGA开发板上采用SOPC Build编程方法设计Nios Ⅱ嵌入式系统，实现原始像的采集、储存和图像的预处理；2、通过学习数字图像增强算法中的灰度均衡化算法，对图像增强算法的均衡化算法进行改进，对图像进行中值滤波处理，然后在Matlab对算法进行仿真验证；3、在LabVIEW平台上编写串口通信程序实现FPGA与PC机的通信读取串口图像数据信息，使用LabVIEW与Matlab混合编程的方法实现数字图像增强处理并显示。

关键词： 数字图像处理   焊点缺陷   模式识别  

摘要： 电路板焊点的缺陷检测在现代化生产线上通常是通过自动光学检测(AOI)系统来实现的。然而军品电路板的研制和生产往往有小批量、多品种甚至是单件生产的特点,这些特点恰恰限制了AOI系统在军品检测中的应用,再加之AOI设备成本较高,不适合大规模列装部队。 本文针对军品电路板生产规模小的特点,将数字图像处理和模式识别算法应用到军品电路板的焊点缺陷检测中,实现了对焊点缺陷的提取和识别。主要完成的工作如下： 1、图像预处理。针对CCD数码相机采集电路板图像的对比度低、噪声干扰和模糊的特点,选用适当的图像预处理方法,改善了图像的对比度,.抑制了噪声,并对图像进行了锐化处理;2、图像对准。根据霍夫变换的结果,对待测图像进行平移和旋转,完成了待测图像和标准图像的对准;3、图像处理。对预处理过的焊点图像进行阈值分割和特征提取,为缺陷模式识别做好了准备;4、缺陷模式识别。针对不同类型的焊点缺陷选择不同的特征进行缺陷模式识别,实现了电路板焊点缺陷的提取和自动鉴别。

关键词： 沥青混合料   数字图像处理   红外成像   矿料级配  

摘要： 本文在深入分析当前沥青混合料级配检测技术的基础上，对图像处理技术在这一领域的应用进行了深入探讨，分析了当前检测技术的不足，确立了本文的研究内容以及需要重点解决的关键技术。确立了通过红外激光器作为辅助光源搭配线阵相机进行矿质混合料图像采集的方案，针对确立的采集方案给出了系统的硬件和软件设计与实现。最后通过试验室和施工现场的试验数据验证了系统的可行性。 本文提出利用沥青混合料拌合之前所拍摄的图像进行矿质混合料级配检测的方案，针对系统成像对象的特点引入了可以适应不同矿质混合料流量要求的矿料分料系统，并设计了可以架设在沥青混合料拌合楼传送带上方的集料图像采集硬件系统、实现集料图像采集和硬件系统控制的软件系统。利用本系统进行了试验室内矿料级配检测的大量试验，针对试验中出现的问题，设计了集料图像质量改善提升方案。 研究中对线阵CCD相机与LCD光源搭配所拍摄的图像效果进行分析，综合考虑施工现场光线照度不恒定的因素，引入了激光光源作为辅助照明光源，搭配线阵相机进行图像采集，并对两种不同附加光源和附加光源不同照射方式下所得到的图像效果进行了比较分析，最终确立采用线阵激光器施加直射式照射进行图像采集的方案。完成了系统的硬件模块选型与优化、软件功能的设计与实现。利用光电转换模块将相机的电信号转化为光信号进行传输，延长了相机数据的传输距离。建立了由二维图像数据监测矿料级配质量信息的数学模型，通过试验室和施工现场的大量试验验证了模型的有效性。最后，分析了本研究成果在实际推广应用中需要考虑的一些因素，为下一步研究提供了借鉴经验。

关键词： 数字图像处理   OpenCV   背景建模   车牌定位   车牌识别  

摘要： 随着经济的发展，城市中车辆数量越来越大，交通问题日益突出，这使得发展智能交通系统成为了需要迫切解决的问题。车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，广泛应用于违章车辆稽查、城市监控系统、停车场、高速公路收费站等需要认证车牌的相关场合。然而，目前城市使用的车牌识别系统大都属于固定式系统，安装在各主要路口，背景相对简单，受干扰较小，虽然识别率较高但缺乏灵活性。 流动式交通监察车可以停留在任何地方，对过往车辆进行车牌检测，并通过查询数据库获知通过车辆的相关信息，因此，该车内的车牌识别系统需要在复杂多变的背景下完成车牌识别，本文就是对复杂背景下车牌识别系统算法进行深入研究。 首先，利用码本建模法对视频图像建立背景模型，根据模型检测出运动车辆位置；其次，结合车牌纹理特征及几何特征，利用数学形态学方法对车牌进行快速准确的定位，并根据车牌字符的几何特征利用投影法对字符进行分割；最后，针对常见的字符识别方法具有运算量大，速度慢，不能满足实时要求的缺点，采用特征分类的模板匹配字符识别方法识别车牌字符。 本文以模拟摄像头、大恒图像采集卡和PC机为硬件实验平台，基于VC++6.0并结合OpenCV视觉函数库设计了车牌识别系统软件。实验结果表明，该系统能够正确的定位和识别复杂背景下的车牌字符，稳定性好，识别率高，有一定的理论意义和应用价值。