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基于數(shù)字圖像的矩形芯片定位方法研究與實現(xiàn)畢業(yè)設計論文(完整版)

2024-07-30 20:33上一頁面

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【正文】 dinates。輸入的是質量低的圖像,輸出的是改善質量后的圖像。人們已開始研究圖像理解或計算機視覺。隨著技術的發(fā)展,數(shù)字圖像處理主要應用于通訊技術、宇宙探索遙感技術和生物工程等領域。該技術成為一門引人注目、前景遠大的新型學科。本課題是基于數(shù)字圖像的矩形芯片的定位研究,主要通過對芯片在電路板上的掃描圖像,識別圖像的外觀、形態(tài)及坐標,利用正確的算法計算芯片在電路板上放置的正確性,從而達到芯片正確焊接的目的。每當用戶選擇窗口中的選項,程序即對此做出響應?! 、妒录簭乃淖置嬉馑嘉覀兙涂梢悦靼姿暮x,如在程序運行的過程中改變窗口的大小或者移動窗口等,都會觸發(fā)相應的“事件”。 這些組件通過一個名為Developer Studio的組件集成為和諧的開發(fā)環(huán)境。不過,Visual C++本來就是為MFC打造的,Visual C++中的許多特征和語言擴展也是為MFC而設計4的,所以用Visual C++而不用MFC就等于拋棄了Visual C++中很大的一部分功能。數(shù)字圖像由有限的元素組成,每個元素都有一個特定的位置和幅值,這些元素稱為像素(圖像元素或畫面元素)。因此圖像質量不可避免的降低了,輕者表現(xiàn)為圖像不干凈,難于看清細節(jié);重者表現(xiàn)為圖像模糊不清,連概貌也看不出來。數(shù)據(jù)壓縮的目的就是通過去除這些數(shù)據(jù)冗余來減少表示數(shù)據(jù)所需的比特數(shù)。BMP文件存儲數(shù)據(jù)時,圖像的掃描方式是按從左到右、從下到上的順序。兩個具有不同灰度值的相鄰區(qū)域之間總存在邊緣,邊緣是灰度值不連續(xù)的表現(xiàn)。使用這個信息我們能夠在圖像的亮度梯度中搜尋峰值。為了找到這些邊線,我們可以在圖像亮度梯度的二階導數(shù)中尋找過零點。一旦找到了一個開始點,我們在圖像上逐點跟蹤邊緣路徑,當大于門檻下限時一直紀錄邊緣位置,直到數(shù)值小于下限之后才停止紀錄。其中的平方根運算使該處理類似于人類視覺系統(tǒng)中發(fā)生的過程。Gx= and Gy= Sobel邊緣算子圖像的每一個像素的橫向及縱向梯度近似值可用()公式結合,來計算梯度的大小。拉普拉斯算子是對二維函數(shù)進行運算的二階導數(shù)算子,. 0101410109 111181111由于拉普拉斯算子是一個二階導數(shù),他將在邊緣處產(chǎn)生一個陡峭的零交叉,由于噪聲對邊緣檢測有一定得影響,所以拉普拉斯算子是效果較好的邊緣檢測器。它們看起來像一個繪畫者從圖片中做出的線條畫。10第四章 系統(tǒng)功能設計與實現(xiàn) 總體設計本系統(tǒng)主要通過對芯片在電路板上的掃描圖像,識別圖像的外觀、形態(tài)及坐標,利用正確的算法計算芯片在電路板上放置的正確性,從而達到芯片正確焊接的目的?;叶葓D使用比較方便,首先RGB值都一樣,其次圖像數(shù)據(jù)即調色板索引值,也就是實際的RGB的亮度值。//調用函數(shù) }3)圖像信息顯示出來后,在CBmp256View文件中設計一OnMouseMove函數(shù),通過指針*p計算出任一點處的RGB值,并顯示出任一點處的(x, y)坐標及對應的RGB值??v向掃描時的邊緣檢測原理同理于橫向掃描。2)下面為對于不同斜率的直線在橫向掃描時所得的直線上的灰度值之和:for(m=1。i+=1) //橫向的像素點 { float x,r。//灰度值16 if(x10 amp。 //直線上的灰度值之和 } } }最后得到的是不同斜率下,不同截距的直線上的灰度值的和。m++) { for(j=3。此算法同于求最優(yōu)K時的掃描算法。3)最后當掃描的直線恰好經(jīng)過矩形芯片的邊緣時,此時灰度和突然增大,與所設定的閾值比較,得出此時在縱坐標上的截距,并返回此時的截距。 x=float(k*i+j)。 x1 m_width) //保證x1在0和m_width之間 T1 +=(1r)*(*p)。jBW。 for(i=1。//s為lameda T2=0。 y2 m_height) T2 +=s*(*p)。1)在得到矩形邊緣所在直線在縱坐標上的截距點后,根據(jù)已知的斜率,由點斜式公式在OnDraw函數(shù)中畫出矩形的邊。 畫出已知的一條橫向直線,為矩形的一條邊pDCLineTo(m_width,int(m_left(k*m_width)))。3)邊緣檢測后,輸出該位圖的偏角。 H_center=int((k/(k*k+1))*L_ju+(1/(k*k+1))*H_ju)。21第五章 小結與感受 VC++編程感受 通過做畢設這幾個月對VC的學習,對windows編程逐步熟悉起來,同時也認識到學習就是一個循序漸進的過程,所以,堅持最終要,只要堅持住了,就會有收獲,一點一點的積累就好,時間也是很重要的,沒有實踐,只是不會從理論過渡到一個應用的過程,沒有實際的操作,就不可能把知識掌握牢。其實學習就是這樣:看看,記記,然后就掌握了。VC是MS開發(fā)的,所以針對的是windows API,你可以不會C++,也可以在VC下用C語言寫出優(yōu)秀的程序,當然如果你比較熟練C++,并且熟悉開發(fā)包MFC的話,工作可能要輕松不少。 本芯片定位方法的優(yōu)點本芯片在定位時所用的邊緣檢測算法對矩形的特定形狀有很大的優(yōu)點,只要確定一條直線就能確定整個矩形的一個邊緣,而且得到矩形的四條邊所在的直線后,就能很容易的求出矩形的中心坐標。數(shù)字圖像處理學[M].北京:北京電子工業(yè)出版社 2007[6] —Visual C++實現(xiàn)[M].北京:北京希望電子出版社,2002.[7] 劉榴娣,劉明奇,黨長民,[M].北京:北京理工大學出版社,1998[8] Sonka, M., V. Hlavac, R. Boyle: Image Processing, Analysis, and Machine Vision, 2d edition[D], PWS Publ. at BrooksCole Publ. Co, ITP, Pacific Grove, CA, 1998[9]Dimov, ., 2001. Using an Exact Performance of Hough Transform for Image TextSegmentation[C] //Proceedings ICIP’2001, IEEE International Conference on Image Processing, Oct. 710, 2001, Thessaloniki, Greece, , pp. 778781.[10]Rosenfeld A,Kak A [J].余英林,:人民郵電出版社,1982.25。 本研究有待改進的地方本課題雖然實現(xiàn)了矩形的定位,但在邊緣檢測時還是有一定的誤差,在邊緣掃描時設定閾值的方法上還需進一步的改進。在學習的過程中為了給自己增加點挑戰(zhàn),盡量不要使用resource edit,試著自己編碼實現(xiàn)控件的創(chuàng)建,消息的響應。 通過近幾個月的學習VC這個工具,對它的熟悉也不斷提高,對它的方便之處深有體會,在這個過程中,啟發(fā)出了不少的想法,也對大學中學習到的知識或多或少的進行了復習,也不乏是個好的學習的機會。由于畢業(yè)設計的需要我必須從頭學VC界面編程和使用MFC類庫,當然之前C++是必須要有一定基礎的,這樣才能學起來不算太難。 (該矩形芯片的中心坐標 ( %d , %d ).,H_center,L_center)。=k*x+ H_ju =k*y+ L_ju 得出的(x,y)即為中心坐標即(H_center,L_center)2)偽代碼如下int H_ju,L_ju,H_center,L_center。 在離已知縱向直線固定距離處畫平行的另外一條邊pDCLineTo(m_width,int(m_left380(k*m_width)))。m_left=HSUM()。 } }19YU2=m_check2[BH]。//灰度值 if(y10 amp。i++) //橫向的像素點 { float y,s。 } return (f2)。//灰度值 if(x2=0 amp。 x2=int(x)+1。jBW。1)BH和BW的確定:BW為縱向掃描時需要檢測的高度,BH為橫向掃描時需要檢測高度的起點。j++)//利用縱向直線掃描 { d=float(fabs(fabs(check[m][j])fabs(check[m][j1])))。然后根據(jù)差分法求出灰度和變化最大的k值就是最優(yōu)K。 x1 m_width) //保證x1在0和m_width之間 T1 +=(1r)*(*p)。15 x=float(k*i+j)。m++) { k=float(+m*float(DELTA_K))。即:p=m_buffer+((m_heighti)*m_width+x1)*bytes。14p=m_buffer+(()*m_width+)*bytes。(m_buffer,m_InfoHeaderbiWidth*m_InfoHeaderbiHeight)為位圖分配一定空間的緩沖區(qū)。模塊二:設計邊緣檢測算法,得到圖像的邊緣。其它三個算子,都是3*3算子,對灰度漸變和噪聲較多的圖像處理得較好。但二階微分對噪音更為敏感?! ? () 如果以上的角度等于零,即代表圖像該處擁有縱向邊緣,并且左方較右方暗。在技術上,它是一離散性差分算子,用來運算圖像亮度函數(shù)的梯度之近似值。 四種典型邊緣檢測算子如果一個像素落在圖像中某一個物體的邊界上,那么它的鄰域將成為一個灰度級變化的帶。一旦我們計算出導數(shù)之后,下一步要做的就是給出一個閾值來確定哪里是邊緣位置。6其它一些邊緣檢測操作是基于亮度的二階導數(shù)。在計算機視覺和圖像處理過程中,邊緣檢測是捕獲圖像中物體的重要特征的過程。典型的BMP圖像文件由三部分組成:位圖文件頭數(shù)據(jù)結構,它包含BMP圖像文件的類型、顯示內(nèi)容等信息;位圖信息數(shù)據(jù)結構,它包含有BMP圖像的寬、高、壓縮方法,以及定義顏色等信息。模式識別:模式識別是指對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的信息進行處理和分析,以對事物或現(xiàn)象進行描述、辨認、分類和解釋的過程。圖像增強不考慮圖像質量下降的原因,只將圖像中感興趣的特征有選擇的突出,而衰減不需要的特征,它的目的主要是提高圖像的可懂度??偟膩碚f,數(shù)字圖像處理包括以下幾項內(nèi)容:點運算,幾何處理,圖像增強,圖像復原,圖像形態(tài)學處理,圖像編
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