【正文】 衷心感謝通信專(zhuān)業(yè)的全體老師在我求學(xué)生涯中給予我的幫助和支持。洛陽(yáng)理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)論文謝 辭衷心感謝導(dǎo)師姚惠林的指導(dǎo)，一直以來(lái)，姚老師在學(xué)習(xí)和實(shí)踐等方面給予了我諸多幫助與關(guān)懷，為我完成學(xué)業(yè)提供了一個(gè)良好的工作環(huán)境。 從不知道畢業(yè)論文怎么寫(xiě)，到順利如期的完成本次畢業(yè)設(shè)計(jì)，這給了我很大的信心，讓我了解專(zhuān)業(yè)知識(shí)的同時(shí)也對(duì)本專(zhuān)業(yè)的發(fā)展前景充滿(mǎn)信心。 在設(shè)計(jì)過(guò)程中補(bǔ)線(xiàn)設(shè)計(jì)讓我很頭痛，原因是由于本身設(shè)計(jì)受到光照不均勻、反光的影響，這些都影響小車(chē)能否準(zhǔn)確進(jìn)行路徑識(shí)別。各種算法的適用條件，各種設(shè)備的選用標(biāo)準(zhǔn)等，我都是隨著設(shè)計(jì)的不斷深入而不斷熟悉并學(xué)會(huì)應(yīng)用的。這是我們都希望看到的也正是我們進(jìn)行畢業(yè)設(shè)計(jì)的目的所在。對(duì)補(bǔ)線(xiàn)的效果分析：經(jīng)過(guò)小車(chē)的反復(fù)測(cè)試，補(bǔ)線(xiàn)后小車(chē)誤判軌跡的情況大大降低。對(duì)二值化效果分析：采用的雙峰值法，不僅可以把灰度值轉(zhuǎn)換為簡(jiǎn)單的二值數(shù)據(jù)還可以起到初步的去噪，算法簡(jiǎn)單但效果明顯。圖55 直道補(bǔ)線(xiàn)一場(chǎng)的邊界圖圖56 彎道補(bǔ)線(xiàn)一場(chǎng)的邊界圖分析如下：根據(jù)小車(chē)前進(jìn)的趨勢(shì)，可以大致補(bǔ)出出現(xiàn)盲區(qū)的黑線(xiàn)區(qū)域，通過(guò)串口采集回來(lái)的數(shù)據(jù)（如圖55和56）分析后知效果基本理想，滿(mǎn)足設(shè)計(jì)要求。根據(jù)補(bǔ)線(xiàn)的原則進(jìn)行補(bǔ)線(xiàn)，然后根據(jù)兩邊黑線(xiàn)，得出小車(chē)需要沿著中間軌跡前進(jìn)。)。[BW,thresh] = edge(U8date,39。)。BW = edge(U8date, 39。U8date = uint8(CRevDate)。%關(guān)閉文件CRevDate = reshape(RevDate,130,30)。)。 %打開(kāi)第TXTName個(gè)文件[RevDate,DataNum] = fscanf(in,39。 TXTName = strcat(CurrentTXTNum,TXTSuffix)。039。 %文件后綴Auxi = 48。 %記錄數(shù)據(jù)總個(gè)數(shù)TXTSuffix = 39。% figure,imshow(ImageGray)。% figure,imshow(Image)。39。圖51 噪聲處理前仿真結(jié)果 去噪后MATLAB仿真結(jié)果加入去噪算法后相應(yīng)的MATLAB仿真結(jié)果如圖52所示圖52 噪聲處理后仿真結(jié)果 邊界扣取 邊界扣取函數(shù)clcclearclose all。)。 plot(x,y,39。 x = LastNumSum:NumSum。 %計(jì)算個(gè)數(shù) NumSum = NumSum + DataNum。 %讀取數(shù)據(jù) fclose(in)。 %d39。 end in = fopen(TXTName)。 %合并字符串else %超過(guò)十個(gè)文件 CurrentTXTNum = 48 + mod((temp48),10)。 %保持當(dāng)前圖畫(huà)for temp = 49 : (TxTNum + 48)if(temp 58) CurrentTXTNum = temp。039。 %文件后綴Auxi = 48。 %記錄數(shù)據(jù)總個(gè)數(shù)TXTSuffix = 39。42第5 章結(jié)果分析 采集到的灰度值去噪前的MATLAB仿真 去噪前MATLAB函數(shù)和仿真結(jié)果MATLAB仿真函數(shù)如下：%LastNumSum:上次數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)% TXTName:文件名%CurrentTXTNum:當(dāng)前文件名前綴%使用說(shuō)明:只用更改更改TxTNum使之和實(shí)際待讀文件數(shù)目一直clear %清除變量TxTNum = 1。 //Start_Line()。 } } } } } if( == 1) //未找到何時(shí)的中線(xiàn)時(shí)保持上場(chǎng) { Keep()。 [temp_line] != (point 1))//正常 { Middle[temp_line] = ([temp_line] + [temp_line]) / 2。 } else if([temp_line] != 0 amp。amp。 [temp_line] != (point 1))//左邊丟失 { Middle[temp_line]=(int)((Middle[temp_line+1]+(Rate*([temp_line][temp_line+1]))))。temp_line) { if([temp_line] == 0 amp。 } for(temp_line = ( 1)。temp_line = 。 } else //全丟失保持 { Middle[temp_line] = Middle[temp_line+1]。amp。 [temp_line] == (point 1))//右邊丟失 {Middle[temp_line]=(int)((Middle[temp_line+1]+(Rate*([temp_line][temp_line+1]))))。 } else if([temp_line] != 0 amp。amp。temp_line = 0。temp_line)//補(bǔ)出來(lái)的線(xiàn)可能會(huì)有0 或是 point 1 { Middle[temp_line] = ([temp_line] + [temp_line]) / 2。 } } else //通過(guò)近處幾行的補(bǔ)線(xiàn)圖像完整 { if( = ) { for(temp_line = (line 1)。temp_line) { if([temp_line] == (point 1)) Middle[temp_line] = Middle[temp_line + 1]。 for(temp_line = (line 2)。amp。 else Middle[temp_line]=(int)((Middle[temp_line+1]+(Rate*([temp_line][temp_line+1]))))。temp_line = 0。 ( = 22))//只有一邊的線(xiàn)完整 { Middle[line 1] = [line 1] + 50。 } } } else if(( == 0) amp。temp_line ( + 2)。 } else { Middle[temp_line] = Middle[temp_line+1]。amp。 [temp_line] == (point 1)) { Middle[temp_line]=(int)((Middle[temp_line+1]+(Rate*([temp_line][temp_line+1]))))。 } else if([temp_line] != 0 amp。amp。temp_line = 0。temp_line) //近處沒(méi)有線(xiàn)的直接補(bǔ)出來(lái) { Middle[temp_line] = Middle[ + 2]。 } } for(temp_line = (line 1)。 [temp_line] != (point 1)) { Middle[temp_line] = (int)(([temp_line] + [temp_line]) / 2)。 }else if([temp_line] != 0 amp。amp。 [temp_line] != (point 1)) {Middle[temp_line]=(int)((Middle[temp_line+1]+(Rate*([temp_line][temp_line+1]))))。temp_line) { if([temp_line] == 0 amp。 != 0))//左右起始行不在同一行 且無(wú)法先下補(bǔ)線(xiàn) { if( ) { for(temp_line = ( + 2)。 ( != 0 amp。 } } if((( 22) || ( 22)) amp。temp_j line。amp。temp_i++) { [temp_i] = 2 * [temp_i 1] [temp_i 2]。 = 22)//近處幾行丟失補(bǔ)出來(lái) { for(temp_i = ( + 3)。 != 0) //近處丟失后幾行尋到 { if( (line 3) amp。 } } } else if( != 1 amp。 [temp_line] != (point 1))//正常 { Middle[temp_line] = (int)(([temp_line] + [temp_line]) / 2)。 } else if([temp_line] != 0 amp。amp。 [temp_line] != (point 1))//左邊丟失 {Middle[temp_line]=(int)((Middle[temp_line+1]+(Rate*([temp_line][temp_line+1]))))。temp_line) { if([temp_line] == 0 amp。補(bǔ)線(xiàn)代碼如下：void Midline(void){ if( == 0) //尋線(xiàn)正常...... { for(temp_line = (line 1)。 二值化后補(bǔ)線(xiàn)如果在拐彎處出現(xiàn)線(xiàn)丟失等狀況需要補(bǔ)線(xiàn)，則補(bǔ)線(xiàn)的大致原則是：選擇每一場(chǎng)離小車(chē)較近的幾個(gè)連續(xù)點(diǎn)。3．小波函數(shù)的比較選?。╳name）小波函數(shù)可以選取一個(gè)正交小波，如Daubechies（dbN），symlets（symN），coiflets（soifN）等。得到去噪效果對(duì)比圖如圖44所示。作用軟閾值的結(jié)果39。subplot(223),plot(xtsoft)。作用硬閾值的結(jié)果39。subplot(221),plot(xthard)。s39。,thr)。% 作用硬閾值xthard = wthresh(x,39。 [xref,x] = wnoise(3,11,snr,init)。在MATLAB下運(yùn)行如下語(yǔ)句：%軟門(mén)限閾值和硬門(mén)限閾值效果比較snr = 3。當(dāng)SORH=‘h’，則為硬閾值處理。軟閾值的連續(xù)性較好。 2．軟門(mén)限閾值和硬門(mén)限閾值處理比較（SORH的設(shè)置）對(duì)于閾值函數(shù)的確定，Donoho提出了兩種：硬閾值和軟閾值。得到4個(gè)去噪效果圖如圖44所示。sym839。sln39。s39。minimaxi39。)。 [c,l] = wavedec(x,lev,39。 minimaxi 39。subplot(224), plot(xd), axis([1 2048 10 10])。sym839。sln39。s39。minimaxi39。)。 title(39。)。,lev,