[本科毕业设计] 视频图像动态跟踪算法的设计与实现

中国矿业大学（北京）

本科生毕业设计（论文）

中文题目：视频图像动态跟踪算法的设计与实现

英文题目：The Design and Realization of Dynamic Tracking

Algorithm on Video Image

姓名：林鹏学号：020*******学院：机电与信息工程学院

专业：计算机科学与技术班级：02级2班指导教师：苏红旗职称：副教授

完成日期：２００６年５月３０日

中国矿业大学（北京）本科生毕业设计（论文）任务书

学院机电与信息工程学院专业计算机科学与技术班级02级2班

学号020*******学生姓名林鹏

任务下达日期：２００６年３月１日

任务完成日期：２００６年６月１０日

题目：视频图像动态跟踪算法的设计与实现

专题题目：前景图像动态跟踪算法的设计与实现

主要内容和要求：

设计内容：

１．了解视频图像动态跟踪的应用背景

２．了解视频图像动态跟踪算法的基本原理

３．掌握ｃａｍｓｈｉｆｔ和Ｍｅａｎｓｈｉｆｔ跟踪算法的基本原理

４．编程实现ｃａｍｓｈｉｆｔ算法并进行实验验证

设计要求：

１．掌握ｃａｍｓｈｉｆｔ和Ｍｅａｎｓｈｉｆｔ视频图像动态跟踪算法的数学模型；

２．设计ｃａｍｓｈｉｆｔ算法；

３．利用用ｖｃ＋＋６．０和ｏｐｅｎｃｖ函数类库下编程实现ｃａｍｓｈｉｆｔ算法；

４．实验验证ｃａｍｓｈｉｆｔ算法效果并与Ｍｅａｎｓｈｉｆｔ算法效果进行比较；

院长签字：指导教师签字：

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学院机电与信息工程学院专业计算机科学与技术班级02级2班学生姓名林鹏

题目：视频图像动态跟踪算法的设计与实现

专题题目：前景图像动态跟踪算法的设计与实现

指导教师评语：

本论文利用所学的数据结构、高级语言程序设计、计算机图像处理等本学科知识，在深入了解视频图像动态跟踪应用背景和前景图像动态跟踪原理的基础上，利用ＶＣ＋＋开发工具和ＯＰＥＮＣＶ开源函数类库，实现了基于Ｃａｍｓｈｉｆｔ算法的视频图像动态跟踪。Ｃａｍｓｈｉｆｔ算法是一种运用统计方法来寻找分布概率的模式，这种算法具有实时性好，跟踪人脸、手等部位效果较好的特点。本文还进行了大量的实验验证，证明了算法的有效性，很好地完成了设计任务书要求。

论文设计方法正确，技术路线合理，实验过程完整，实验效果很好，所得结论可信。论文工作显示作者掌握了本学的理论基础和深入的专门知识，具有很强的程序设计和开发能力。

论文结构基本合理，层次较分明，条理较清晰，图表公式较规范。达到学士论文水平。

同意进行论文答辩。

成绩：９５

指导教师签名：

2006年6月6日

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学院机电与信息工程学院专业计算机科学与技术班级02级2班学生姓名林鹏

题目：视频图像动态跟踪算法的设计与实现

专题题目：前景图像动态跟踪算法的设计与实现

评阅教师评语：

随着图像技术的发展，动态目标跟踪成为当前研究的热点，论文选题正确，具有重要的实用价值。论文综合运用计算机图形图像学、数据结构等专业知识，实现了基于彩色跟踪原理的Ｃａｍｓｈｉｆｔ算法，完成了目标跟踪的基本功能。圆满完成了毕业设计的任务要求。

毕业设计工作量大，算法合理，程序功能完备、运行正确稳定。表明作者具有运用本学科专业知识解决实际问题的能力。论文工作表明作者具有本学科坚实的理论基础和系统的专门知识，具有较强的分析和解决问题能力。

论文撰写规范，结构合理，论据充分，文理通顺，图表清晰。达到本科毕业论文的要求。同意参加论文答辩。

成绩：95

评阅教师签名：

2006年6月10日

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中国矿业大学（北京）２００２级本科生

毕业设计（论文）答辩及综合成绩

学院：机电与信息工程学院

学生姓名：林鹏学号：020*******专业：计算机科学与技术班级：02级2班题目：视频图像动态跟踪算法的设计与实现

专题题目：前景图像动态跟踪算法的设计与实现

设计说明书（论文）：57页，图纸:0张,其它材料:无

答辩情况

回答问题

提出问题正

确基本

正确

有一

般性

错误

有原

则性

错误

回答

不清

1.和同组同学的题目有什么区别？

2.列举几个跟踪算法。

3.什么是伪轮廓？

4.直方图的含义？√√

√

√

答辩成绩：94答辩小组长：年月日指导教师评价成绩：95指导教师签字：年月日评阅教师评价成绩：95评阅教师签字：年月日答辩委员会评语及建议成绩：

该生按期圆满完成前景图像动态跟踪算法的设计与实现，能熟练地综合运用所学理论和专业知识，系统分析与设计正确、严密，独立工作能力强，科学作风严谨。设计水平较高。

论文条理清晰，论述充分，逻辑性强，文字流畅，图表整洁，符合论文格式要求。

答辩时论述正确，表达清晰，回答问题有理论根据，概念清楚，问题回答正确、深入。

建议成绩:94分

答辩委员会主任：

年月日

学院领导小组综合评价成绩：

学院领导小组负责人：

年月日

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摘要

近年来，复杂背景下识别和跟踪运动目标，动态目标空间位置的测量和自动跟踪等研究引起国内外厂商和学者的重视并进行了一系列探索性的研究。本论文研究的这种快速、简单的色彩跟踪算法可用于跟踪脸和手等物体的运动。Ｃａｍｓｈｉｆｔ的算法是ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法的修改，是一种灵活的运用统计调查方法来寻找分布概率的模式。这是一个非常简单快捷的跟踪方法，因为Ｃａｍｓｈｉｆｔ算法跟踪物体的中心和大小的概率分布，前提是你提出的目标有良好的概率分布。典型的概率分布是来自直方图，但也可以来自别的各种途径。这种算法充分的体现了目标跟踪及时性的特点，在动态图像中使用它来跟踪运动的物体方便而且快速。

在这篇论文中，只用最典型的方法：１Ｄ直方图，它是取自图像中物体ＨＳＶ彩色空间中Ｈ（色调）分量。我们使用这个直方图来跟踪近似的图像（用直方图中的色调值来映射图像中的像素）。

关键字：CAMSHIFT；彩色图像跟踪；直方图；HSV

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Abstract

With the development of computer technology the image processing is applied more and more extensively in most fields of national economy.Recently, many companies and learned men at home and abroad think highly of tracking the moving objects automatically in multiple scenes.This paper demonstrates a fast,simple color tracking algorithm that can be used to track faces,hands.The CAMSHIFT algorithm is a modification of the Meanshift algorithm which is a robust statistical method of finding the mode(top)of a probability distribution. While it is a very fast and simple method of tracking,because CAMSHIFT tracks the center and size of the probability distribution of an object,it is only as good as the probability distribution that you produce for the object.Typically the probability distribution is derived from color via a histogram,although it could be produced from correlation,recognition scores or bolstered by frame differencing or motion detection schemes,or joint probabilities of different colors/motions etc.

In this paper,we use only the most simplistic approach:A1-D Hue histogram is sampled from the object in an HSV color space version of the image.To produce the probability image to track,histogram"back projection" (we replace image pixels by their histogram hue value)is used.

Ｋｅｙｗｏｒｄ：CAMSHIFT;tracking algorithm;Meanshift;HSV

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目录

1绪论 (1)

１．１概述 (1)

１．２图象 (1)

１．２．１图象基本概念 (2)

１．２．２数字图象 (2)

１．３应用 (3)

１．４工作重点 (4)

１．５本文的安排 (4)

2图象处理 (5)

２．１图像处理技术 (5)

２．１．１图像的增强 (5)

２．１．２图像的平滑 (6)

２．１．３图像的数据编码和传输 (6)

２．１．４边缘锐化 (7)

２．１．５图像的分割 (7)

２．１．６图像的识别 (8)

２．１．７对图象处理可分为四个层次 (9)

２．２动态图像分析 (9)

２．２．１动态图像分析的意义 (9)

２．２．２动态图像含义 (10)

3计算机视觉 (11)

３．１机器视觉 (11)

３．１．１机器视觉的概念 (11)

３．２．２机器视觉的发展及应用 (12)

３．２机器视觉系统 (14)

３．２．１视觉系统概念 (14)

３．２．２图像的获取 (15)

３．２．３机器视觉的系统构成，分类，开发手段及主要供应商 (17)

３．２．４机器视觉的典型应用领域和市场现状 (18)

３．２．５机器视觉与运动控制，网络化等技术的结合 (19)

4CAMSHIFT算法的原理 (20)

４．１视觉目标跟踪 (20)

４．２基于彩色信息的跟踪算法 (20)

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４．３彩色跟踪流程图 (22)

４．４Ｃａｍｓｈｉｆｔ算法原理 (23)

5CAMSHIFT算法的具体实现 (26)

５．１实现环境 (26)

５．２实现目标 (27)

５．３实现过程 (27)

５．３．１ＶＣ工程设置 (27)

５．３．２ＶＣ代码实现 (28)

５．３．３ＢａｃｋＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ (30)

５．３．４ＭｅａｎＳｈｉｆｔ (32)

５．３．５ＣａｍＳｈｉｆｔ (33)

５．３．６程序运行演示 (35)

6算法总结 (38)

６．１理想情况下的跟踪 (38)

６．２复杂背景下的跟踪 (38)

６．３手穿过脸部时的情况 (39)

６．４其他情况 (40)

总结 (41)

参考文献 (42)

致谢 (43)

英文原文 (44)

中文译文 (52)

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1绪论

１．１概述

随着计算机技术的进步，图象处理技术在工农业生产、医疗设备及其他国民经济领域得到越来越广泛的应用，但是由于动态图象（时序列图象）所含的信息量非常大，处理中对处理机的要求非常高，例如通常使用大型计算机进行处理，因此以前的实时处理仅限于图象压缩。近年来，在复杂背景下识别和跟踪动态Ｉｌ标（如人或军事目标等）、动态目标空间位置自动跟踪等研究引起国外厂商和学者的重视，美、日、英有关大学研究所已开始着手有关的基础研究和开发研究，如日本大阪大学工学部的自井良明等人在动态图象的追踪研究中初步实现人物的动态跟踪；英国牛津大学研制了一种活性反应的摄像装置，通过控制云台的转动实现了在室内对一个移动目标的跟踪。由于待处理的信息量太大，一般算法的处理的速度明显不足，因此离实用化还有相当的距离。但是，随着近年来计算机硬件的迅速发展以及研究人员不懈的努力，通过改进识别追踪方法，有多种方法可以用一般个人计算机实现动态目标的跟踪了。

随着科技进步和产业科技化的需求，越来越多的机构和设施采用监控和自动跟踪系统，因此，它在环境监测、交通监控、安全保卫、军事导弹技术、自行机器人以及新闻广播中特定场景的追踪等领域都有着广泛的应用前景。

１．２图象

图象是用个重观测系统以不同形式和手段观测世界而获得的，可以直

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接或接作用与人眼并进而产生视知觉的实体。［１］科学研究和统计说明人类从外界获得的信息约有７５％是从图象获得的。［１］随着计算机的发展，数字图象技术近年来得到极大的重视和长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新手段和新设备，并已在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信等方面得到了广泛的应用，对推动社会发展改善人们生活水平都起到了重要的作用。［１］

１．２．１图象基本概念

什么是图象？图”是物体投射或反射光的分布，象是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反射。图像是两者的结合，是客观景物通过某种系统的一种映射。从广义上说，图像是自然界景物的客观反映。１．２．２数字图象

随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。利用计算机可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理，还可以将它在网上传输，可以多次拷贝而不失真。

图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理。数字图像处理主要利用计算机对图像进行处理，因此也称之为计算机图像处理（ＣｏｍｐｕｔｅｒＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）。将图像的连续（模拟）信号转换为离散（数字）信号的过程称为图像数字化。其转换过程包括两个方面：取样和量化。所谓取样，是指将一幅图像在空间上分割成Ｍ＊Ｎ个网格，，每个网格中的模拟图像的亮度值作为该网格的亮度值。由于取样结果是一个样点值阵列，故又称为点阵取样。对理想取样而言，其取样函数为空间取样函数Ｓ（ｘ，Ｙ），取样使模拟图像在空间上离散化，但取样点上的图像的亮度值还是某

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个幅度区间的连续分布。把取样网格点上对应的亮度连续变换区间转换成为单个特定数字量的过程，称为量化（ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）。量化后的像素点整数值称为灰度值（ｇｒａｙｌｅｖｅ１），灰度层次的多少是常用２ｎ幂表示。ｎ越大，图像的分辨率越高。

１．３应用

(1)通讯

l电视会议电视鉴测（压缩）

(2)宇宙探测、遥感

l火星探测

l地形地质、环境监测、气象、军事、安全

(3)生物医学

l X ray,CT,MRT,3D reconstruction（虚拟人体）

(4)自动化

l inspection（电路板，各种生产线、铝板）

l monitoring（IVHS，ITS，火车号码识别）

(5)军事、公安

l侦察、制导、擎戒（海湾战争）

l安全系统和鉴别系统：入口控制，指纹、人脸、眼纹

(6)文档人脸合成

l OCR

(7)多媒体、视频特技

l阿甘正传（阿甘的腿，迪）

(8)景物理解与机器人视觉

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l军事侦察、危险环境、服务、娱乐、邮政

(9)科学计算可视化（Visualization）

l把计算结果和过程用图象/图形显示，并可处理

(10)虚拟实现（Virtual Reality）

l环境模型、环境重视

１．４工作重点

本论文是研究由视频摄像机获取的图像序列中跟踪手或者脸部的移动。在本论文的研究过程中，视频图像是通过基于ＵＳＢ接口的普通摄像头获得的。从摄像头获取的视频图像转换为图像序列后，将图像彩色空间转换为ＨＳＶ（Ｈｕｅ色度，Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ饱和度，Ｖａｌｕｅ纯度），当需要跟踪的目标选取后，计算目标的１Ｄ－Ｈ直方图，再通过这个直方图在下一帧图像中计算出目标。

１．５本文的安排

论文分为五个部分：

第二章主要介绍了图象处理的原理及应用及动态图像分析；

第三章是介绍了计算机视觉以及机器视觉的原理；

第四章介绍ＣＡＭＳＨＩＦＴ算法的原理；

第五章介绍ＣＡＭＳＨＩＦＴ算法的具体实现；

第六章是对ＣＡＭＳＨＩＦＴ算法的分析和研究。

本论文主要涉及的有图象处理、计算机视觉、机器视觉、色彩基础知识等。

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2图象处理

２．１图像处理技术

机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

２．１．１图像的增强

图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。

图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。

通常，在计算机中表示的一幅二维数字图像可表示为一个矩阵，其矩阵中的元素是位于相应坐标位置的图像灰度值，是离散化的整数，一般取０，１，，２５５。这主要是因为计算机中的一个字节所表示的数值范围是

０￣２５５。另外，人眼也只能分辨３２个左右的灰度级。所以，用一个字节表示灰度即可。

但是，直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率，反映不出该像素在图像中的二维坐标。因此，不同的图像有可能具有相同的直方图。通过灰度直方图的形状，能判断该图像的清晰度和黑白对比度。

如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理

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技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像，实现使图象清晰的目的。

２．１．２图像的平滑

图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。众所周知，实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等，均会使图像变质。因此，去除噪声，恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容。

在本世纪四、五十年代发展起来的线性滤波器以其完善的理论基础，数学处理方便，易于采用ＦＦＴ和硬件实现等优点，一直在图像滤波领域占有重要地位，其中以ＷＩＥＮＥＲ滤波器理论和卡尔曼滤波理论为代表。但是线性滤波器存在着计算复杂度高，不便于实时处理等缺点。虽然它对高斯噪声有良好的平滑作用，但对脉冲信号干扰和其它形式的噪声干扰抑制效果差，信号边缘模糊。为此，１９７１年，著名学者ＴＵＫＥＹ提出非线笥滤波器中值滤波器，即把局部区域中灰度的中值作为输出灰度，并将其与统计学理论结合起来，使用迭代方法，比较理想地将图像从噪声中恢复出来，并且能保护图像的轮廓边界，不使其变模糊。近年来，非线性滤波理论在机器视觉、医学成像、语音处理等领域有了广泛的应用，同时，也反过来促使该理论的研究向纵深方向发展。

２．１．３图像的数据编码和传输

数字图像的数据量是相当庞大的，一幅５１２＊５１２个像素的数字图像的数

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据量为２５６Ｋ字节，若假设每秒传输２５帧图像，则传输的信道速率为５２．４Ｍ比特／秒。高信道速率意味着高投资，也意味着普及难度的增加。因此，传输过程中，对图像数据进行压缩显得非常重要。数据的压缩主要通过图像数据的编码和变换压缩完成。

图像数据编码一般采用预测编码，即将图像数据的空间变化规律和序列变化规律用一个预测公式表示，如果知道了某一像素的前面各相邻像素值之后，可以用公式预测该像素值。采用预测编码，一般只需传输图像数据的起始值和预测误差，因此可将８比特／像素压缩到２比特／像素。

变换压缩方法是将整幅图像分成一个个小的（一秀取８＊８或１６＊１６）数据块，再将这些数据块分类、变换、量化，从而构成自适应的变换压缩系统。该方法可将一幅图像的数据压缩到为数不多的几十个特传输，在接收端再变换回去即可。

２．１．４边缘锐化

图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。它是早期视觉理论和算法中的基本问题，也是中期和后期视觉成败的重要因素之一。

２．１．５图像的分割

图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。某本质是将像素进行分类。分类的依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。图像分割是图像处理技术的基本方法之一，应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。

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图像分割主要有两种方法：一是鉴于度量空间的灰度阈值分割法。它是根据图像灰度直方图来决定图像空间域像素聚类。但它只利用了图像灰度特征，并没有利用图像中的其它有用信息，使得分割结果对噪声十分敏感；二是空间域区域增长分割方法。它是对在某种意义上（如灰度级、组织、梯度等）具有相似性质的像素连通集构成分割区域，该方法有很好的分割效果，但缺点是运算复杂，处理速度慢。其它的方法如边缘追踪法，主要着眼于保持边缘性质，跟踪边缘并形成闭合轮廓，将目标分割出来；锥体图像数据结构法和标记松弛迭代法同样是利用像素空间分布关系，将边邻的像素作合理的归并。而基于知识的分割方法则是利用景物的先验信息和统计特性，首先对图像进行初始分割，抽取区域特征，然后利用领域知识推导区域的解释，最后根据解释对区域进行合并。

２．１．６图像的识别

图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。

按照图像识别从易到难，可分为三类问题。第一类识别问题中，图像中的像素表达了某一物体的某种特定信息。如遥感图像中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光谱波段的反射特性，通过它即可判别出该地物的种类。第二类问题中，待识别物是有形的整体，二维图像信息已经足够识别该物体，如文字识别、某些具有稳定可视表面的三维体识别等。但这类问题不像第一类问题容易表示成特征矢量，在识别过程中，应先将待识别物体正确地从图像的背景中分割出来，再设法将建立起来的图像中物体的属性图与假定模型库的属性图之间匹配。第三类问题是由输入的二维图、要素图、２５维图等，得出被测物体的三维表示。这里存着如何将隐含的

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三维信息提取出来的问题，当是今研究的热点。

目前用于图像识别的方法主要分为决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的；结构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串（或称字符串），通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。这是一种依赖于符号描述被测物体之间关系的方法。

２．１．７对图象处理可分为四个层次

(1)图象输入输出（扫描仪、多媒体视频卡、图象板、监视系统）

(2)图象表示、转换（多媒体各种文件格式、几何、亮度、对比度、剪

贴）给人看

(3)图象处理、分析（特征提出、图象压缩、几何校正2D→3D）给机

器看

(4)图象理解、解释（符号表示，3D建模）2D→3D

２．２动态图像分析

２．２．１动态图像分析的意义

世界是变化的，动态图像为我们提供了比单一图像更丰富的信息。将图像处理的目光从静止图像转移到图像序列上，通过对多帧图像分析，可获得从单一图像中不可能得到的信息。只有在图像序列上我们才可能认识和分析动态过程。硬件技术的迅猛发展使计算机对图像的存储量和速度有了长足的进步，为图像序列分析提供了有力支持。

动态图像的基本任务是从图像序列中检测出运动信息，识别与跟踪运动目标和估计三维运动及结构参数。它是图像处理与计算机视觉领域中的

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一个非常活跃的分支，由于在国民经济和军事领域的许多方面有着广泛的应用，对它的研究受到个国科学家的普遍关注。

２．２．２动态图像含义

与静态图像相比，动态图像的基本特征就是灰度的变化。具体来说，在对某一景物拍摄到的图像序列中，相邻两帧图像间至少有一部分像元的灰度发生了变化，这个图像序列就称之为动态图像序列。

造成灰度变化的原因是多种多样的，主要有以下几类：

（１）景物本身发生了变化：物体发生了变形（扩大或缩小）或运动（旋转、平移）；

（２）相机与景物发生了相对运动：相机的平移、旋转使图像内容发生了改变；

（３）照度变化：照射景物的光源发生变化导致物体亮度改变；

（４）以上几种情况的组合。

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3计算机视觉

３．１机器视觉

计算机视觉是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等；图像处理的主要功能是将获得的低质量图像（反差小，模糊，变形等）用计算机处理成更适合人眼观察或仪器检测的图像。３．１．１机器视觉的概念

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科

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图像检索系统的设计与实现本科生毕业设计论文

毕业设计（论文）说明书 题目：图像检索系统的设计与实现

毕业设计（论文）任务书题目：图像检索系统的设计与实现

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：

一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等。） 随着互联网的飞速发展，网络上的图片信息呈爆炸式增长，这使得人们在网上找到所需的图片越来越困难，图片检索技术成为当今非常热门的研究话题。 图像检索一直是信息检索领域的一个主流问题，涉及到图像处理、图像分割、模式识别及机器学习等多个方面。检索的智能化和自动化是图像检索的目标。 目前主流的图像检索方法大致可以分为两大类,即基于文本的图像检索(TBIR)和基于内容的图像检索(CBIR)。在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。 而搜集图片和建立索引又是实现图像检索技术的非常重要的一个环节。网络爬虫程序就是用来搜集网页和图片的程序。 本文的研究重点在于使用网络爬虫框架Heritrix进行扩展，从网络上下载所需网页及图片并利用HTMLParser进行网页分析和图片相关信息提取。完成上述工作后，再将图片的目录位置和提取的信息存入数据库。并建立一个图片检索系统的Web工程，实现检索功能。开发语言为Java, 开发工具为MyEclipse和MySQL及Tomcat. 二、参考文献 [1]Ritendra Datta, Dhiraj Joshi, Jia Li et al. Image Retrieval: Ideas, Influences, and Trends of the New Age[J].ACM Comput. Surv. 40, 2, Article 5 .April 2008. [2]李晓明，闫宏飞，王继民. 搜索引擎-原理,技术与系统[M].北京：科学出版社,2004. [3]马自萍.形状和颜色特征的混合图像检索[D].银川：北方民族大学,2010.7. [4]陈剑雄，张蓓．简析图像检索中的CBIR技术[J].情报探索（第7期）,2010.7. [5]Rafael C.Gonzalez and Richard E.Woods．Digital Image Processing Second Edition [M]．Prentice Hall, 2003-3． [6]沈兰荪，张箐，李晓光。图像检索与压缩域处理技术的研究[M].北京：人名邮电出版 社,2008.12. [7]周明全，耿国华，韦娜.基于内容图像检索技术[M].北京：清华大学出版社，2007.7. [8]李向阳, 庄越挺, 潘云鹤. 基于内容的图像检索技术与系统[J]. 计算机研究与发展

数字图像处理毕业论文

毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月

关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：

视频显示系统功能及产品介绍

1、会议与演出扩声系统 1.1 美国Peavey（百威）产品工程案例 美国百威公司（Peavey Electronics）创立于1965年，美国PEA VEY是世界最大的乐器和专业音响制造商，它的产品系列化、成套化、专业化，是我国改革开放初期，最早进入我国、最能代表当今美国科技水平的专业音响产品。在世界各地以及中国都占有近60%的专业音响市场，曾在法国、德国、丹麦、荷兰、英国以及美国获得200多项相关电子的设计、制造、专利性大奖。如今，百威公司是美国国家电子工业对外出口60个成员之一，属欧盟成员以及世界贸易组织(WTO)出口商成员之一。 百威品牌有着40年的辉煌历史，深受世界顶级音乐演奏家Nickelback、Slipknot、Kenny Chesney及3 Doors Down等的青睐。百威并且和传奇吉他演奏家Edward VanHalen、Joe Satriani成功设计出世界最顶级签名系列产品。1999年，Peavey Electronics成功收购了业界知名工厂Crest Audio，让Peavey产品技术优势和生产能力大大提高。 百威高科技产品一直为我国各个领域各条战线服务，高品质产品、完善的服务，受到广大用户的青睐。百威专业音响是全系列化产品, 其中包括调音台、均衡器、混响器、延时器、功率放大器、音箱、话筒、连线等整个音响锁链的各个环节，各款系列一应俱全。美国本土的密西西比州(MISSISSIPPI)的30多个百威工厂在技术和品质方面提供了最可行的保证，令用户充满信心，这是百威成功的重要原因之一。 1.2 百威主要成就包括： l 世界驰名品牌Peavey，MediaMatrix，Architectural Acoustics，PVDJ及Crest Audio 2 世界各国颁发的200种乐器设计及音响科技专利 3 提供超过2000款产品 4 畅销于世界上130多个国家 5 每年推出80至100种新产品 6 世界著名音乐演奏家的赞赏 百威的音响和音频通信系统用户遍布世界各地，在各个不同领域发挥着科技先导的作用，美国的白宫、国会、参议院、纽约的证券交易所、美国国家大剧院、

数字图像处理系统毕业设计论文

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月

摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection

电子科技大学-数字图像处理-课程设计报告

电子科技大学 数字图像处理课程设计 课题名称数字图像处理 院（系）通信与信息工程学院 专业通信工程 姓名 学号 起讫日期 指导教师

2015年12月15日 目录 摘要： (03) 课题一：图像的灰度级分辨率调整 (04) 课题二：噪声的叠加与频域低通滤波器应用 (06) 课题三：顶帽变换在图像阴影校正方面的应用 (13) 课题四：利用Hough变换检测图像中的直线 (15) 课题五：图像的阈值分割操作及区域属性 (20) 课题六：基于MATLAB?的GUI程序设计 (23)

结束语： (36) 参考文献： (37)

基于MATLAB?的数字图像处理课题设计 摘要 本文首先对数字图像处理的相关定义、概念、算法与常用变换进行了介绍；并通过七个课题实例，借助MATLAB?的图像处理工具箱（Computer Vision System Toolbox）对这些案例逐一实现，包括图像的灰度值调整、图像噪声的叠加、频域低通滤波器、阈值分割、Hough变换等，常用的图像变化与处理；然后通过MATLAB?的GUI程序设计，对部分功能进行模块化整合，设计出了数字图像处理的简易软件；最后给出了软件的帮助文件以及该简易程序的系统结构和m代码。 关键词：灰度值调整噪声图像变换 MATLAB? GUI设计

课题一：图像的灰度级分辨率调整 设计要求： 128,64,32,16,8,4,2，并在同一个figure窗将图像的灰度级分辨率调整至{} 口上将它们显示出来。 设计思路： 灰度级分辨率又称色阶，是指图像中可分辨的灰度级的数目，它与存储灰度级别所使用的数据类型有关。由于灰度级度量的是投射到传感器上的光辐射值的强度，所以灰度级分辨率又称为辐射计量分辨率。随着图像灰度级分辨率的的逐渐降低，图像中所包含的颜色数目将变得越来越少，从而在颜色维度造成图像信息量的退化。 MATLAB?提供了histeq函数用于图像灰度值的改变，调用格式如下： J = histeq(I,n) 其中J为变换后的图像，I为输入图像，n为变换的灰度值。依次改变n的值为 128、64、32、16、8、4、2 就可以得到灰度值分辨率为128、64、32、16、8、4、2 的输出图像。利用MATLAB?的subplot命令可以将不同灰度的图像放在同一个figure中方便对比。 课题实现： 该思路的MATLAB?源代码如下： in_photo=imread('lena.bmp'); %读入图片“lena.bmp”，位置在matlab当前工作区路径下D:\TempProject\Matlab\Works for i = [128,64,32,16,8,4,2] syms(['out_photo',num2str(i)]); %利用for循环定义7个变量，作为不同灰度值分辨率的输出变量 eval(['out_photo',num2str(i), '=histeq(in_photo,i)',';']); %histeq函数用于改变图像灰度值，用eval函数给变量循环赋值

基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级 ２０１３年６月１６日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，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。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，

视频显示系统工程技术要求规范

视频显示系统工程技术规Code for technical of video display system engineering

目次 总贝[| ...................................... ( 1 ) 术语.......................................... (2 ) 2.1术语 (2) 2.2缩略语 ........................................ （6 ) 视频显示系统工程的分类和分级..................... （7 ) 3.1LED视频显示系统的分类和分级................... （7 ) 3.2投影型视频显示系统的分类和分级.................... （8 ) 3.3电视型视频显示系统的分类和分级.................... (9 ) 视频显示系统工程设计 (10) 4.1一般规定 (10) 4.2视频显示屏系统设计 (11) 4.3传输系统设计 (14) 4.4控制系统设计 (17) 4.5辅助系统设计 (18)

视频显示系统工程施工 (21) 5.1施工准备 (21) 5.2施工 (22) 5.3系统调试 (25) 视频显示系统试运行 (30) 视频显示系统工程验收 (31) 7.1 —般规定 (31) 7.2初步验收 (31) 7.3工程竣工验收条件与验收组织 (32) 7.4工程竣工验收 (33) 附录A工程施工质量控制记录 (35) 附录B工程检测记录 (42) 附录C工程验收记录.................. * ........... (44) 本规用词说明 (5) 附:条文说明 (47)

(完整版)基于matlab的数字图像处理毕业设计论文

优秀论文审核通过 未经允许切勿外传 摘要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像

Abstract Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer in various areas on the processing speed requirement is relatively ），线性量化（liner quantization ），对数量化，MAX 量化，锥形量化（tapered quantization ）等。 3. 采样、量化和图像细节的关系 上面的数字化过程，需要确定数值N 和灰度级的级数K 。在数字图像处理中，一般都取成2的整数幂，即: (2.1) (2.2) 一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b 为: *log(2)**()m N N b N N m bit == (2.3) 例如，灰度级为256级(m=8)的512×512的一幅数字图像，需要大约210万个存储位。随着N 和m 的增加，计算机所需要的存储量也随之迅速增加。 由于数字图像是连续图像的近似，从图像数字化的过程可以看到。这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N 值)以及量化的级数K(或m 值)。N 和K 的值越大，图像越清晰。 2.2 数字图像处理概述 2.2.1 基本概念 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善)；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的

视频显示系统工程技术规范

v1.0可编辑可修改 4 视频显示系统工程技术规范 Code for technical of video display engin eeri ng system

目次 视频显示系统工程技术规范 (1) 术语 (5) 5视频显示系统工程施工 施工准备 (28) 附录B工程检测记录 B (49) 附录C工程验收记录 (44)

本规范用词说明 46 1总则 (52) 2术语 术语 (52)

1. 为规范视频显示系统工程的设计、施工和验收，保证工程质量，促 进技术进步，获得良好的社会效益、经济效益和环境效益，制定本规范。 1.0. 2本规范适用于视频显示系统工程的设计、施工及验收。 1.0. 3视频显示系统工程的设计、施工及验收，应遵循国家有关法律、法规和政策，密切结合自然条件，合理利用资源，兼顾使用和维修，做到技术先进、经济合理、安全适用。 1. 0. 4 视频显示系统工程中应选用技术先进、经济适用的定型和经检 测合格的产品。 1.0. S视频显示系统工程的设计、施工及验收除应执行本规范夕卜，尚

应符合国家现行有关标准的规定。

2 术语 术语 2.1.1 视频显示系统video display system 由视频显示屏系统、传输系统、控制系统和辅助系统组成，可实现一路或多路视频信号苘时、部分或全屏显示。 2.1.2 视频显示屏单元video display screen unit 在视频显示屏系统中可独立完成画面显示功能的基本单位，一般为矩形〈〈 2.1.3 视频拼接显示屏（墙）video display screen together （wall） 由显示屏单元物理拼接而成，是图像显示区域的总称。显示屏单元间依靠适当的电气连接（包括信号传输路径），由控制系统进行控制，可单独显示视频画面，或显示画面的某一部分，还可与系统中的其他单元配合组成完整的画面。? 2.1.4 传输系统transmission system 在视频显示系统中，将需显示的信号传输至各显示屏单元的信号传输部分》

(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文

本科生毕业论文（设计） 题目: 基于数字图像处理的车牌识别设 计 姓 名: 周金鑫 学 院: 数理与信息工程学院 专 业: 电子信息工程 班 级: 111 学

号: 指导教师: 刘纯利职称: 教授 2014 年 12 月 24 日 安徽科技学院教务处制 目录 摘要 ....................................................................关键词 .................................................................. 1、设计目的 ............................................................. 2、设计原理: ............................................................ 3、设计步骤: ............................................................ 4、实行方案 ............................................................. 4.1. 总体实行方案:................................................... 4.2. 各模块的实现:................................................... 4.2.1输入待处理的原始图像: ....................................... 4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................

图像拼接算法及实现.doc

图像拼接算法及实现（一） 来源：中国论文下载中心 [ 09-06-03 16:36:00 ] 作者：陈挺编辑：studa090420 论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract：Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this paper, the algorithm adapted, in the repetitive texture, such as relatively large rotation more difficult to automatically match occasions can still achieve an accurate image registration. Key words: image mosaic, image registration, image fusion, panorama 第一章绪论

室内设计的内容与分类解读

室内设计的内容与分类 摘要：现代室内设计，也称室内环境设计，所包含的内容和传统的室内装饰相比，涉及的面更广，相关的因素更多，内容也更为深入。 关键词：室内设计家庭装修 一、室内环境的内容和感受 室内环境的内容，涉及到由界面围成的空间形状、空间尺度的室内空间环境，室内声、光、热环境，室内空气环境（空气质量、有害气体和粉尘含量、放射剂量……）等室内客观环境因素。由于人是室内环境设计服务的主体，从人们对室内环境身心感受的角度来分析，主要有室内视觉环境、听觉环境、触感环境、嗅觉环境等，即人们对环境的生理和心理的主观感受，其中又以视觉感受最为直接和强烈。客观环境因素和人们对环境的主观感受，是现代室内环境设计需要探讨和研究的主要问题。 室内环境设计需要考虑的方面，随着社会生活发展和科技的进步，还会有许多新的内容，对于从事室内设计的人员来说，虽然不可能对所有涉及的内容全部掌握，但是根据不同功能的室内设计，也应尽可能熟悉相应有关的基本内容，了解与该室内设计项目关系密切、影响最大的环境因素，使设计时能主动和自觉地考虑诸项因素，也能与有关工种专业人员相互协调、密切配合，有效地提高室内环境设计的内在质量。 例如现代影视厅，从室内声环境的质量考虑，对声音清晰度的要求极高。室内声音的清晰与否，主要决定于混响时间的长短，而混响时间与室内空间的大小、界面的表面处理和用材料关系最为密切。室内的混响时间越短，声音的清晰度越高，这就要求在室内设计时合理地降低平顶，包去平面中的隙面，使室内空间适当缩小，对墙面、地面以及座椅面料均选用高吸声的纺织面料，采用穿孔的吸声平顶等措施，以增大界面的吸声效果。上海新建影城中不少的影视厅，即采用了上述手法，室内混响时间400HZ高频仅在0.7S左右，影响演播时的音质效果较好，而音乐厅由于相应要求混响时间较长，因此厅内体积较大，装饰材料的吸声要求及布置方式也与影视厅不同。这说明对影视厅、音乐厅室内的艺术处理，必须要以室内声环境的要求为前提。 又如近年来一些住宅的室内装修，在居室中过多地铺设陶瓷类地砖，也许是从美观和易于清洁的角度考虑而选用，但是从室内热环境来看，由于这类铺地材料的导热系数过大，给较长时间停留于居室中的人体带来不适。 上述的二个例子说明，室内舒适优美环境的创造，一方面需要富有激情，考虑文化的内涵，运用建筑美原理进行创作，同时又需要以相关的客观环境因素作为设计的基础。主观的视觉感受或环境气氛的创造，需要与客观环境因素紧密结合在一起；或者说，上述的客观环境因素是创造优美视觉环境时的“潜台词”，因为通常这些因素需要从理性的角度去分析掌握，尽管它们并不那么显露，但对现代室内设计却是至关重要的。

图像处理毕业设计题目

图像处理毕业设计题目 篇一：数字图像处理论文——各种题目 长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识

别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容： 基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。 要求： 1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑；

智慧城市基础平台视频监控及大屏显示系统建设方案

智慧城市基础平台视频监控及大屏显示系统建设方案 “智慧城市”视频监控系统，是一个的数字化、网络化、智能化视频监控系统，利用运营商的宽带网络和ADSL网络，将分散、独立的图像采集点进行联网，实现跨地域、全范围内的统一监控、统一存储、统一管理、资源共享，是监督与指挥中心了解全市城市市政、环卫、治安状况的重要窗口。能及时准确地掌握所监视路口、路段周围的情况等，为城市管理决策者提供一种全新、直观的管理工具，提高工作效率。 本项目的视频监控系统采用将对XX重点地段实时监控，选择合理方案，调用公安、交通等监控资源，实现监控资源的整合。 XX智慧城市视频监控系统示意图

大屏显示系统建设 在XX智慧城市指挥中心设立了大屏显示系统，便于智慧城市指挥中心和有关领导更加清楚地了解城市的状况和相关信息。 通过大屏幕可直观地掌握城区各个社区或万米单元的城市部件信息、问题处理信息、案卷信息、评价信息等全局情况，了解每个社区、监督员、部件等个体的情况，实现对城市管理全局情况的总体把握。同时，系统还整合“全球眼”、公安和特定区域的视频监控资源，支持和采用视频监控技术，对重点部位进行监控。 系统主要功能： 1)具备案卷信息和地图信息一体化管理功能，并满足大 屏幕管理显示要求； 2)能够实时定位问题和监督员的地理位置； 3)能够实时显示监督员的在岗情况及位置信息； 4)能够实时分类显示问题的当前状态信息； 5)具有查询监督员详细信息功能； 6)具有查询问题的图片、办理过程等详细信息功能； 7)实现地图与属性信息的互动查询； 8)实现图文一体化的综合评价结果大屏幕展示功能； 9)能够显示视频控制系统指定视频终端信息。 本方案中，市级办公场所采用DLP投影显示墙，区级办

本科毕业设计论文--基于matlab数字图像处理gui设计

目录 摘要 (2) 一．数字图像概述 (3) 1.1 数字图像处理的意义 (4) 1.2 数字图像处理技术的发展 (5) 二．matlab图像处理简介 (6) 2.1 matlab简介 (6) 2.2 matlab图像界面GUI简介 (7) 三．数字图像处理软件的设计 (7) 3.1软件的总体设计 (7) 3.1.1整体界面设计 (8) 3.1.2菜单栏设计 (8) 3.2文件的读入与显示 (8) 3.3图像的保存 (9) 3.4图像的灰度处理 (9) 3.5图像二值化 (10) 3.6图像R直方图 (11) 3.7图像G直方图 (11) 3.8图像B直方图 (12) 3.9直方图均衡 (12) 3.10图像的腐蚀 (13) 四．exe文件的生成 (14) 参考文献 (15)

摘要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB的GUI实现图像二值化分析等图像处理。 关键词：MATLAB，数字图像处理，GUI，二值图像

基于比值法图像拼接的等比例改进算法

收稿日期:2009-06-26;修回日期:2009-09-10 作者简介:冉柯柯(1982-),女,河南人,硕士研究生,研究方向为数字图像处理和模式识别;王继成,教授,研究员,研究方向为模式识别与智能系统、数字图像和语音处理。 基于比值法图像拼接的等比例改进算法 冉柯柯,王继成 (同济大学电子与信息工程学院,上海201804) 摘　要:图像拼接技术是通过将一组具有部分重叠的图像或视频图像进行无缝拼接后而得到的具有高分辨率的图像或全景图,是图像处理技术的一个重要内容。主要介绍了图像拼接技术的主要步骤、比值匹配法的基本原理和优缺点,然后针对此算法容易出现误匹配的问题,提出了一种改进的算法。通过引用等比例数列的思想增加区域像素信息,与传统方法相比,这种方法可以更快更准地找到最佳匹配位置,从而提高了算法的准确性。实验结果证明了此算法可以有效的消除误匹配。 关键词:图像拼接;图像匹配;比值匹配法;图像融合 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2010)02-0005-04 An Improved Mosaic Algorithm B ased on R atio Matching Using G eometric Proportion RAN Ke 2ke ,WAN G Ji 2cheng (Department of Electronics and Information Engineering ,Tongji University ,Shanghai 201804,China ) Abstract :Image stitching is normally used to make up a seamless and high resolution with a set of the overlap parts of images and videos.It is one of important technologies for image processing.Presented the main step of the image mosaics ,basic principle and advantages and disadvantages of the ration matching algorithm ,based on the ratio matching algorithm ,an improved algorithm of image stitching is pre 2sented in order to resolve the pseudo https://www.wendangku.net/doc/014851201.html,ing the theory of geometric proportion ,comparing with traditional methods ,the algo 2rithm can find the optimal position more quickly and more exactly.The experiments show that this method can eliminate false matches validly. K ey w ords :image stitching ;image registration ;ratio matching ;image fusion 0　引　言 随着数码照相设备的广泛普及,越来越多的数码图像被应用于各个方面的研究中。在实际的科学研究和工程项目中,经常会用到超过人眼视角的高分辨率图像。为了得到大视角的高分辨率图像,人们往往利用广角镜头和扫描式相机来解决部分问题。但这些设备都有价格昂贵和使用复杂等缺点,另外,在一幅低分辨率的图像中得到超宽视角会损失景物中物体的分辨率,而且,广角镜头的图像边缘会产生难以避免的扭曲变形。所以为了在不降低图像分辨率的条件下获取大视野范围的场景照片,人们采用了图像拼接技术来将多幅照片拼接成一幅大的照片。 研究图像拼接技术的目的就是利用计算机进行自 动匹配,将具有重叠区域的多幅图片合成为一幅宽角度图片,以此来扩大视区的范围。现在图像拼接技术已经成为数字图像处理领域的一个研究热点,被广泛应用于虚拟现实、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学、视频的索引和检索以及数字视频压缩等领域。 图像拼接技术主要包括图像配准和图像融合两个关键环节。图像配准是图像拼接的核心部分,它直接关系到图像拼接算法的成功率和执行速度。图像配准算法大体可分为基于特征的图像配准和基于区域的图像配准两类[1]。基于特征的图像拼接是利用图像的明显特征(角点或轮廓等)来估算图像之间的变换,从而确定匹配位置。基于区域的方法是利用图像的像素值之间的相关性来寻找最佳匹配点的。常用的方法[2]有点匹配法、线匹配法、面积匹配法[3]、网格匹配法[4]和比值匹配法[5]。比值匹配法具有计算速度快等特点,广泛应用于图像拼接技术中。但是这种方法由于其自 第20卷　第2期2010年2月 计算机技术与发展COMPU TER TECHNOLO GY AND DEV ELOPMEN T Vol.20　No.2Feb.　2010