【正文】 統(tǒng)布置如圖 21所示。 CCD相機的選用與設(shè)置本系統(tǒng)選用的面陣ＣＣＤ?。耍粒桑埃常矗埃模透咚傧鄼C。當(dāng)相機的分辨率為長春理工大學(xué)畢業(yè)論文7２２８１６４，幀頻為１?。埃埃埃妫颍幔恚澹?，基本滿足高速攝像的應(yīng)用要求。長春理工大學(xué)畢業(yè)論文8第 3章炸點的圖像處理先將 RGB圖轉(zhuǎn)換為灰度圖，再采用低通濾波的方法去除噪音。圖像輸入→圖像預(yù)處理（低通濾波）→圖像分割→特征提取→圖像分類→圖像識別（結(jié)果，類別）。根據(jù)本系統(tǒng)目標(biāo)圖像的特點，只選擇其中之一的去噪處理來對目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理。拍攝得到的圖像傳輸?shù)接嬎銠C進(jìn)行處理。長春理工大學(xué)畢業(yè)論文9濾波。H(u,v)為傳遞函數(shù)。為了辨別和分析目標(biāo)，需要將這些區(qū)域分離提取出來，在此基礎(chǔ)上才有可能對目標(biāo)進(jìn)一步利用。因尚無通用的分割理論，現(xiàn)提出的分割算法大都是針對具體問題的，并沒有一種適合所有圖像的通用分割算法。盡管存在著數(shù)量龐大的各種方式各異的圖像分割算法，但均可以將其分割處理的特點歸結(jié)為以下幾條：分割產(chǎn)生的所有區(qū)域之和包括了原始圖像中原有的所有像素，即分割把原始圖像的每個像素都分到某個區(qū)域；分割后的結(jié)果互不重疊，即原有像素不能同時分割到兩個區(qū)域；分割后的各個區(qū)域有其獨有的特性即同區(qū)域的像素具有某種共性；長春理工大學(xué)畢業(yè)論文10分割后的不同區(qū)域具有不同的特性分割后同一區(qū)域內(nèi)任兩像素在該區(qū)域內(nèi)相互連通，即分割后的區(qū)域是一個連通組元。它計算簡單，而且總能用封閉而且連通邊界定義不交疊的區(qū)域。這兩類像素一般分屬圖像的兩類區(qū)域，從而達(dá)到分割的目的。首先對一副灰度取值在 min和 max之間的圖像確定一個灰度閾值 T(min＜T＜max )，然后將圖像中每個像素的灰度值與閾值 T 相比較，并將對應(yīng)的像素根據(jù)比較結(jié)果劃為兩類:像素的灰度值大于閾值的為 1 類，像素的灰度值小于閾值的為另一類(灰度值等于閾值的像素可歸入這兩類之一)。全面總結(jié)了近 50 多種閾值選取方法，它們分別應(yīng)用于直方圖、類間方差、一維最大熵、模糊、共生矩陣等閾值分割方法。圖像邊緣用于圖像定位。總的說來邊緣提取的步驟包括去噪聲、微分運算、二值化處理、細(xì)化四個步驟，但通常都把微分運算直接稱為邊緣檢測。這些都是模板運算，首先需要定義一個模板，模板的大小長春理工大學(xué)畢業(yè)論文12以 33 的較常見，也有 22，55 或更大尺寸的。圖 33 邊緣檢測后的圖圖 34 邊緣檢測后的圖圖像預(yù)處理和圖像分割只是把圖像分成有意義的區(qū)域和部分。確定炸點的幾何中心，只需掃描整張圖像，尋找顏色是白色點，記錄它們的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，并做累加，同時累加白色點的個數(shù)，最后把累加得到的橫坐標(biāo)的值除以白色點個數(shù)后，得到的值就是物體中心點的橫坐標(biāo)數(shù)值，縱坐標(biāo)也是如此。提取彈丸炸點。得到的質(zhì)心是運動物體在圖像中的像素坐標(biāo)，以（x，y）分別表示運動目標(biāo)在兩張圖像上的像素坐標(biāo)?？紤]到處理速度,圖像處理程序以及前面的測試原理計算程序全部在 Microsoft公司的 VC++。而且，Visual C++強大的調(diào)試功能也為復(fù)雜軟件的開發(fā)提供了有效的排錯手段。Visual C++ 具有以下特點：它不僅是編譯器，而且它還包括了許多有用的組件，通過這些組件的協(xié)同工作，可以輕松的完成創(chuàng)建源文件、編輯資源以及程序的編譯、連接和調(diào)試等各項工作。集成了大量的新技術(shù)，如 ActiveX、COM 等。API 為應(yīng)用程序提供系統(tǒng)的各種特殊函數(shù)及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義，Windows 應(yīng)用程序可以利用上千個標(biāo)準(zhǔn) API 函數(shù)調(diào)用系統(tǒng)功能。MFC(Microsoft Foundation Class)是 Microsoft 公司用 C++語言開發(fā)的一套基礎(chǔ)類庫。MFC 編程的一個特點是系統(tǒng)提供了一個“向?qū)А?Wizard)，利用“向?qū)А笨蛇M(jìn)一步添加必要的實長春理工大學(xué)畢業(yè)論文15現(xiàn)代碼，即可編寫出自己的 Windows 應(yīng)用程序，可以大大地簡化程序員的工作,提高工作效率。圖 35程序運行時的界面開發(fā)使用的語言。C 語言可以進(jìn)行許多機器級函數(shù)控制而不用匯編語言。4）具有將可變的選擇與特殊操作組合在一起的能力，改善了程序的可讀性。8）已編好程序可容易地植入新程序，因為它具有方便的模塊化編程技術(shù)。 像點坐標(biāo)與物點坐標(biāo)之間的變換與攝像機的標(biāo)定和位置有關(guān)。對 l的測量誤差。傾角不大于 10度,傾斜誤差小于 6 mm。長春理工大學(xué)畢業(yè)論文17186。在測量中，影響炸點三維坐標(biāo)參量的因素很多，如兩相機布置的距離，兩相機的高低差，圖像處理中的像素差等，都是引起測量誤差的來源。其中: dl以及兩相機像素的判讀誤差 dDy、dDz、dMy、dMz、dnm 的來源與上述相同。課題所做的工作主要有以下幾點：突破傳統(tǒng)的位置測量模式，成功的將圖像處理技術(shù)引入到自動控制系統(tǒng)中來，實現(xiàn)了位置信號的非接觸式測量；在炸點圖像處理系統(tǒng)中選擇一種快速的濾波算法及實現(xiàn)程序，以減少處理的時間，提高了系統(tǒng)的效率；有待于以后進(jìn)一步改進(jìn)和完善：只能是單個炸點的跟蹤，對距離目標(biāo)較近的運動物體的干擾比較敏感，要求運動目標(biāo)與背景有一定的對比度，所以干擾問題有待于進(jìn)一步解決；目標(biāo)的跟蹤僅利用了目標(biāo)的灰度信息，未能考慮到目標(biāo)的色度信息，從而使背景復(fù)雜情況下目標(biāo)跟蹤性能有所下降；對于圖像存在畸變時，為了增加系統(tǒng)的實時性，沒有對幾何畸變進(jìn)行校正使處理的結(jié)果與實際的目標(biāo)存在差異，嘗試用快速的方法來進(jìn)行畸變的校正；在圖像預(yù)處理中，本論文只進(jìn)行了中值濾波，實際上還可以利用直方圖均衡來改善圖像的對比度，使得系統(tǒng)對光照條件的變化有更強的適應(yīng)性；對運動目標(biāo)的識別，在未來的工作中可以考慮用句法（結(jié)構(gòu)）模式識別的方式進(jìn)行識別，以提高算法的智能化程度和識別的準(zhǔn)確性。正是導(dǎo)師細(xì)心的鼓勵、悉心的指導(dǎo)、嚴(yán)格的要求和富有啟發(fā)性的建議，使論文得以順利的完成。長春理工大學(xué)畢業(yè)論文20參考文獻(xiàn):[1] 李長貴等．線陣 CCD 用于快速實時動態(tài)測量技術(shù)研究．應(yīng)用光學(xué)．1998．[2] 北京微視公司 MVC1000 面陣 CCD 使用說明書．2022．[3] 阮秋琦．?dāng)?shù)字圖像處理學(xué)[M] ．北京：電子工業(yè)出版社，2022，183 一 192.[4] 張旭．?dāng)?shù)字濾波技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像去噪處理中的應(yīng)用研究[碩士論文] ．山西：中北大學(xué)，2022, 9[5] 葛婷．幾種數(shù)字圖像濾波算法[碩士論文] ．南京：南京信息工程大學(xué)，2022, 5[6] 劉立波，圖像分割方法探討．寧夏農(nóng)學(xué)院學(xué)報，2022,4[7] (上冊)圖像處理和分析．（M）北京：清華大學(xué)出版社 [8] 蘇康，關(guān)世義一種實用的歸一化互相關(guān)景象匹配算法．宇航學(xué)報．1997, I8 (3)403407[9] 劉艷玲．采用 MAX232 實現(xiàn)單片機與 PC 的通信．天津理工學(xué)院學(xué)報．1999．[10] [D].哈爾濱：東北林業(yè)大學(xué)，2022.[11] 劉寶廷，[M] ．哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，1997.[12] 劉正林編著．面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計（第 2 版）．武漢：華中理工大學(xué)出版社．2022．68[13] 圖像傳感器降噪技術(shù)的研究[J].光學(xué)精密工程 2022,8(2):140146.[14] 高昕,蘇建剛, CCD像機交匯測量精度分析[J].華北工業(yè)學(xué)院測試技術(shù)學(xué)報,2022,(2).[15] JANESICK J,ELLION CCDs[J].SPIE,1995,24152441.[16] MICHAEL K,KEN P,LEWIS technologies for still imaging system[J].SPIE,1989,1082:157183[17] Siemens Simatic HMI Cable Quick Reference Guide.A5E00091162 Edition 01 [Z].[18] NI公司. Siemens S7 PLC with HMI Adapter [EB/OL] [19] MCCURNIN T W. Signal processing for 、 CCD imaging[J].SPIE,1991,1448:225235.[20] Tian Ze,Luo median filtering. Journal of Northwest Institute of Textile Scienc e andTechnology,1996,10(4):38138