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数字图像处理论文去雾研究

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数字图像处理论文去雾研究

哈哈 我也是大一的 支持哈 为什么要有作业呀

数字图像处理OK,帮你处理。

数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为,应用广泛,多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目,希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

摘 要本文详细介绍了多变量预测控制算法及其在环境试验设备控制中的应用。由于环境试验设备的温度和湿度控制系统具有较大的时间滞后,而且系统间存在比较严重的耦合现象,用常规的PID控制不能取得满意的控制效果。针对这种系统,本文采用了多变量预测控制算法对其进行了控制仿真。预测控制算法是一种基于系统输入输出描述的控制算法,其三项基本原理是预测模型、滚动优化、反馈校正。它选择单位阶跃响应作为它的“预测模型”。这种算法除了能简化建模过程外,还可以通过选择合适的设计参数,获得较好的控制效果和解耦效果。本文先对环境试验设备作了简介,对控制中存在的问题进行了说明;而后对多变量预测控制算法进行了详细的推导,包括多变量自衡系统预测制算法和多变量非自衡系统预测控制算法;然后给出了系统的建模过程及相应的系统模型,在此基础上采用多变量预测控制算法对环境试验设备进行了控制仿真,并对仿真效果进行了比较。仿真结果表明,对于和环境试验设备的温度湿度控制系统具有类似特性的多变量系统,应用多变量预测控制算法进行控制能够取得比常规PID控制更加令人满意的效果。关键词:多变量系统;预测控制;环境试验设备【中文摘要共100—300个字,关键词3—7个词中文摘要和关键词占一页】【英文全部用Times New Roman字体】Abstract 【三号字体,加粗,居中上下空一行】【正文小四号字体,行距为固定值20磅】In this paper, multivariable predictive control algorithm and its application to the control of the environmental test device are introduced particularly. The temperature and humidity control system of the environmental test device is characterized as long time delay and severe coupling. Therefore, the routine PID control effect is unsatisfactory. In this case, the simulation of the temperature and humidity control of the environmental test device based on multivariable predictive control algorithm is made.Predictive control algorithm is one of control algorithm based on description of system’s input-output. Its three basic principles are predictive model, rolling optimization and feedback correction. It chooses unit step response as its predictive model, so that the modeling process is simplified. In addition, good control and decoupling effects could be possessed by means of selection suitable parameters.In this paper, the environmental test device is introduced briefly and the existing problems are showed. Then multivariable predictive control algorithm is presented particularly, including multivariable auto-balance system predictive control algorithm and multivariable auto-unbalance system predictive control algorithm. Next, system modeling process and corresponding system model are proposed. Further, the multivariable predictive control algorithm is applied to the temperature and humidity control system of the environmental test device. Finally, the simulation results are compared.Results of the simulation show that multivariable predictive control algorithm could be used in those multivariable system like the temperature and humidity control system of the environmental test device and the control result would be more satisfactory than that of the routine PID control.Keyword: Multivariable system; Predictive control; Environmental test device【英文摘要和关键词应该是中文摘要和关键词的翻译英文摘要和关键词占一页】【目录范例,word自动生成】目 录第一章 绪 论 11.1 引言 11.2 数字图像技术的应用与发展 11.3 问题的提出 31.4 论文各章节的安排 4第二章 数字图像处理方法与研究 52.1 灰度直方图 52.1.1 定义 52.1.2 直方图的性质和用途 52.2 几何变换 82.2.1 空间变换 82.2.2 灰度级插值 82.2.3 几何运算的应用 102.3 空间滤波增强 102.3.1 空间滤波原理 102.3.2 拉普拉斯算子 112.3.3 中值滤波 122.4 图像分割处理 132.4.1 直方图门限化的二值分割 142.4.2 直方图的最佳门限分割 142.4.3 区域生长 16第三章 图像处理软件设计 183.1 图像处理软件开发工具的选择 183.1.1 BMP图像格式的结构 183.1.2 软件开发工具的选择 193.2 EAN-13码简介 203.2.1 EAN-13条码的结构 203.2.2 条码的编码方法 213.1 系统界面设计 22第四章 条码图像测试 244.1 条码图像处理的主要方法 244.2 条码图像测试结果 25第五章 总结与展望 28参考文献 29当先验概率相等,即 时,则(2.33)恰为二者均值。以上分析可知,只要 和 已知以及 和 为正态,容易计算其最佳门限值T。实际密度函数的参数常用拟合法来求出 参数的估值。如最小均方误差拟合估计来会计 参量,并使拟合的均方误差为最小。例如,设想理想分布的密度为正态 ,实际图像直方图为 ,用离散方式其拟合误差为(2.34)式中N为直方图横坐标。通常这种拟合求密度函数的几个参数很难解,只能用计算机求数值解,但若 为正态分布时只需求均值和标准差二参数即可。2.4.3 区域生长区域生长是一种典型的串行区域分割技术,在人工智能领域的计算机视觉研究中是一种非常重要的图像分割方法,其主要思想是将事先选中的种子点周围符合某种相似性判断的像素点集合起来以构成区域。在具体处理时,是从把一幅图像分成许多小区域开始的,这些初始小区域一般是小的邻域,甚至是单个的像素点。然后通过定义适当的区域内部隶属规则而对周围像素进行检验,对于那些符合前述隶属规则的像素点就将其合并在内,否则将其据弃,经过若干次迭代最终可形成待分割的区域。在此提到的“内部隶属规则”可根据图像的灰度特性、纹理特性以及颜色特性等多种因素来作出决断。从这段文字可以看出,区域生长成功与否的关键在于选择合适的内部隶属规则(生长准则)。对于基于图像灰度特性的生长准则,可以用下面的流程对其区域生长过程进行表述,如图2.6所示。图 2. 6 区域生长流程图第三章 图像处理软件设计3.1 图像处理软件开发工具的选择3.1.1 BMP图像格式的结构数字图像存储的格式有很多种,如BMP、GIF、JPEG、TIFF等,数字图像处理中最常用的当属BMP,本课题采集到的图片也是用BMP格式存储的,要对这种格式的图片进行处理,那么首先就要了解它的文件结构。(1)BMP文件格式简介BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图像文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。Windows 3.0以前的BMP位图文件格式与显示设备有关,因此把这种BMP图像文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP图像文件与显示设备无关,因此把这种BMP图像文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式,目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图像。BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp(有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名)。(2)BMP文件构成BMP文件由位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、颜色信息(color table)和图形数据四部分组成。它具有如表3.1所示的形式。表 3. 1 BMP位图结构位图文件的组成 结构名称 符号位图文件头(bitmap-file header) BITMAPFILEHEADER bmfh位图信息头(bitmap-information header) BITMAPINFOHEADER bmih颜色信息(color table) RGBQUAD aColors[]图形数据 BYTE aBitmapBits[]3.1.2 软件开发工具的选择(1)Win32 APIMicrosoft Win32 API(Application Programming Interface)是Windows的应用编程接口,包括窗口信息、窗口管理函数、图形设备接口函数、系统服务函数、应用程序资源等。Win32 API是Microsoft 32位Windows操作系统的基础,所有32位Windows应用程序都运行在Win32 API之上,其功能是由系统的动态链接库提供的。(2)Visual C++Visual C++是Microsoft公司出品的可视化编程产品,具有面向对象开发,与Windows API紧密结合以及丰富的技术资源和强大的辅助工具。Visual C++自诞生以来,一直是Windows环境下最主要的应用开发系统之一,Visual C++不仅是C++语言的集成开发环境,而且与Win32紧密相连,所以利用Visual C++可以完成各种各样的应用程序的开发,从底层软件直到上层直接面向用户的软件。Visual C++是一个很好的可视化编程环境,它界面友好,便于程序员操作。Visual C++可以充分利用MFC的优势。在MFC中具有许多的基本库类,特别是MFC中的一些,利用它们可以编写出各种各样的Windows应用程序,并可节省大量重复性的工作时间,缩短应用程序的开发周期。使用MFC的基本类库,在开发应用程序时会起到事半功倍的效果。Visual C++具有以下这些特点:简单性:Visual C++中提供了MFC类库、ATL模板类以及AppWizard、ClassWizard等一系列的Wizard工具用于帮助用户快速的建立自己的应用程序,大大简化了应用程序的设计。使用这些技术,可以使开发者编写很少的代码或不需编写代码就可以开发一个Windows应用程序。灵活性:Visual C++提供的开发环境可以使开发者根据自己的需要设计应用程序的界面和功能,而且,Visual C++提供了丰富的类库和方法,可以使开发者根据自己的应用特点进行选择。可扩展性:Visual C++提供了OLE技术和ActiveX技术,这种技术可以增强应用程序的能力。使用OLE技术和ActiveX技术可以使开发者利用Visual C++中提供的各种组件、控件以及第三方开发者提供的组件来创建自己的程序,从而实现应用程序的组件化。使用这种技术可以使应用程序具有良好的可扩展性。(3)MFCMFC(Microsoft Foundation Class)是Microsoft公司用C++语言开发的一套基础类库。直接利用Win32 API进行编程是比较复杂的,且Win32 API不是面向对象的。MFC封装了Win32 API的大部分内容,并提供了一个应用程序框架用于简化和标准化Windows程序的设计。MFC是Visual C++的重要组成部分,并且以最理想的方式与其集成为一体。主要包括以下各部分:Win32 API的封装、应用程序框架、OLE支持、数据库支持、通用类等。3.2 EAN-13码简介人们日常见到的印刷在商品包装上的条码,自本世纪70年代初期问世以来,很快得到了普及并广泛应用到工业、商业、国防、交通运输、金融、医疗卫生、邮电及办公室自动化等领域。条码按照不同的分类方法,不同的编码规则可以分成许多种,现在已知的世界上正在使用的条码就有250种之多。本章以EAN条码中的标准版EAN-13为例说明基于数字图像处理技术,对EAN条码图像识别的软件开发方法。EAN码是国际物品编码协会在全球推广应用的商品条码,是定长的纯数字型条码,它表示的字符集为数字0~9。由前缀码、厂商识别代码、商品项目代码和校验码组成。前缀码是国际EAN组织标识各会员组织的代码,我国为690~695;厂商识别代码是EAN会员组织在EAN前缀码的基础上分配给厂商的代码;商品项目代码由厂商自行编码;校验码上为了校验前面12位或7位代码的正确性。3.2.1 EAN-13条码的结构EAN-13码是按照“模块组合法”进行编码的。它的符号结构由八大部分组成:左侧空白区、 起始符、左侧数据符、中间分隔符、右侧数据符、校验符、终止符及右侧空白区,见表3.2。尺寸:37.29mm ×26.26mm ;条码:31.35mm ;起始符/分隔符/终止符:24.50mm ;放大系数取值范围是0.80~2.00;间隔为0.05。表 3. 2 EAN-13码结构左侧空白区 起始符 左侧数据符 中间间隔符 右侧数据符 校验符 终止符右侧空白区9个模块 3个模块 42个模块 5个模块 35个模块 7个模块 3个模块 9个模块EAN-13码所表示的代码由13位数字组成,其结构如下:结构一:X13X12X11X10X9X8X7X6X5X4X3X2X1其中:X13~X11为表示国家或地区代码的前缀码;X10~X7为制造厂商代码;X6~X2为商品的代码;X1为校验码。结构二:X13X12X11X10X9X8X7X6X5X4X3X2X1其中:X13~X11为表示国家或地区代码的前缀码;X10~X6为制造厂商代码;X5~X2为商品的代码;X1为校验码。在我国,当X13X12X11为690、691时其代码结构同结构一;当X13X12X11为692时其代码结构为同结构二。EAN条码的编码规则,见表3.3:起始符:101;中间分隔符:01010;终止符:101。A、B、C中的“0”和“1”分别表示具有一个模块宽度的“空”和“条”。表 3. 3 EAN条码的编码规则数据符 左侧数据符 右侧数据符A B C0 0001101 0100111 11100101 0011001 0110011 11001102 0010011 0011011 11011003 011101 0100001 10000104 0100011 0011101 10111005 0110001 0111001 10011106 0101111 000101 10100007 0111011 0010001 10001008 0110111 0001001 10010009 0001011 0010111 11101003.2.2 条码的编码方法条码的编码方法是指条码中条空的编码规则以及二进制的逻辑表示的设置。众所周知,计算机设备只能识读二进制数据(数据只有“0”和“1”两种逻辑表示),条码符号作为一种为计算机信息处理而提供的光电扫描信息图形符号,也应满足计算机二进制的要求。条码的编码方法就是通过设计条码中条与空的排列组合来表示不同的二进制数据。一般来说,条码的编码有两种:模块组合和宽度调节法。模块组合法是指条码符号中,条与空是由标准宽度的模块组合而成。一个标准宽度的条表示二进制的“1”而一个标准的空模块表示二进制的“0”。商品条码模块的标准宽度是0.33mm ,它的一个字符由两个条和两个空构成,每一个条或空由1~4个标准宽度模块组成。宽度调节法是指条码中,条与空的宽窄设置不同,用宽单元表示二进制的“1” ,而用窄单元表示二进制的“0”,宽窄单元之比一般控制在2~3之间。3.1 系统界面设计本文图像处理软件基本功能包括读取图像、保存图像、对图像进行处理等。图3.1所示为本图像处理软件的界面。图 3. 1 软件主界面软件设计流程图如图3.2所示。图 3. 2 程序设计流程图第四章 条码图像测试4.1 条码图像处理的主要方法(1)256色位图转换成灰度图运用点处理中的灰度处理为实现数字图像的阈值变换提供前提条件。要将256色位图转变为灰度图,首先必须计算每种颜色对应的灰度值。灰度与RGB颜色的对应关系如下:Y=0.299R+0.587G+0.114B (4.1)这样,按照上式我们可以方便地将256色调色板转换成为灰度调色板。由于灰度图调色板一般是按照灰度逐渐上升循序排列的,因此我们还必须将图像每个像素值(即调色板颜色的索引值)进行调整。实际编程中只要定义一个颜色值到灰度值的映射表bMap[256](长为256的一维数组,保存256色调色板中各个颜色对应的灰度值),将每个像素值p(即原256色调色板中颜色索引值)替换成bMap[p]。(2)灰度的阈值变换利用点运算中的阈值变换理论将灰度图像变为二值图像,为图像分析做准备工作。灰度的阈值变换可以将一幅灰度图像转变为黑白二值图像。它的操作是先由用户指定一个阈值,如果图像中某像素的灰度值小于该阈值,则将该像素的灰度值设置为0,否则灰度值设置为255。(3)中值滤波运用变换域法中的空域滤波法对图像进行降噪处理。中值滤波是一种非线性的信号处理方法,与其对应的滤波器当然也是一种非线性的滤波器。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口,将窗口中各点灰度值的中值来替代指定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。对于奇数个元素,中值是指按大小排序后,中间的数值,对于偶数个元素,中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。(4)垂直投影利用图像分析中的垂直投影法实现对二值图像的重建,为条码识别提供前提条件。垂直投影是利用投影法对黑白二值图像进行变换。变换后的图像中黑色线条的高度代表了该列上黑色点的个数。(5)几何运算几何运算可以改变图像中各物体之间的空间关系。几何运算的一个重要应用是消除摄像机导致的数字图像的几何畸变。当需要从数字图像中得到定量的空间测量数据时,几何校正被证明是十分重要的。另外,一些图像系统使用非矩形的像素坐标。在用普通的显示设备观察这些图像时,必须先对它们进行校直,也就是说,将其转换为矩形像素坐标。4.2 条码图像测试结果本软件的处理对象为EAN-13码的256色BMP位图,应用数字图像处理技术中的灰度处理、阈值分割、空域滤波、区域生长、投影等方法,对有噪声的条码图像进行了相应处理,其结果如下:图4. 1 原始条码图 图4. 2 灰度窗口变换图4. 3 原条码直方图 图4. 4 灰度窗口变换直方图图4. 5灰度直方图规定化界面 图4. 6灰度直方图规定化直方图图4. 7 中值滤波的界面图4. 8 区域生长 图4. 9 阈值面积消除图4. 10 垂直投影从以上处理结果可以看出,对原始条码图像进行灰度变换、中值滤波、二值化以及小面积阈值消除后得到条码的投影图像,下一步就可以通过图像模式识别的方法将条码读取出来,该部分工作还有待进一步研究。第五章 总结与展望数字图像处理技术起源于20世纪20年代,当时由于受技术手段的限制,使图像处理技术发展缓慢。直到第三代计算机问世以后,数字图像处理才得到迅速的发展并得到普遍应用。今天,已经几乎不存在与数字图像处理无关的技术领域。本论文主要研究了数字图像处理的相关知识,然后通过Visual C++这一编程工具来实现图像处理算法;对文中所提到的各种算法都进行了处理,并得出结论。所做工作如下:(1)运用点处理法中的灰度处理为实现数字图像的阈值变换提供前提条件。(2)运用变换域法中的空域滤波法对图像进行降噪处理。(3)利用点运算中的阈值变换理论将灰度图像变为二值图像,为图像分析做准备工作。(4)利用图像分析中的垂直投影法实现对二值图像的重建,为条码识别提供前提条件。在论文的最后一章,给出了各种算法处理的结果。结果表明通过数字图像处理可以把有噪声的条码处理成无噪声的条码。数字图像处理技术的应用领域多种多样,不仅可以用在像本文的图像处理方面,还可以用于模式识别,还有机器视觉等方面。近年来在形态学和拓扑学基础上发展起来的图像处理方法,使图像处理的领域出现了新的局面,相信在未来图像处理的应用将会更加广泛。参考文献[1] 阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社,2001.[2] 黄贤武,王加俊,李家华.数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:科技大学出版社,2000.[3] 容观澳.计算机图像处理[M].北京:清华大学出版社,2000.[4] 胡学钢.数据结构-算法设计指导[M].北京:清华大学出版社,1999.[5] 黄维通.Visual C++面向对象与可视化程序设计[M].北京:清华大学出版社,2001.[6] 夏良正.数字图像处理[M].南京:东南大学出版社,1999.[7] 费振原.条码技术及应用[M].上海:上海科学技术文献出版社,1992.[8] 李金哲.条形码自动识别技术[M].北京:国防工业出版社,1991.[9] 何斌.Visual C++数字图像处理[M].北京:人民邮电出版社,2001.[10] 李长江. C++使用手册[M].北京:电子工业出版社,1995.[11] 席庆,张春林. Visual C++ 6.0.实用编程技术[M].北京:中国水利水电出版社,1999.[12] 胡学钢.数据结构-算法设计指导[M].北京:清华大学出版社,1999.[13] Kenneth R.Castleman著,朱志刚等译.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,1998.[14] Davis. Chapman.Visual C++ 6.0[M].北京:清华大学出版社,1999.[15] Richard C.Leinecker.Visual C++ 5 Power Toolkit[M].北京:机械工业出版社,1999.

图像去雾毕业论文

姓名:张昊楠    学号:21021210691    学院:电子工程学院 【嵌牛导读】简要介绍暗通道先验理论基础 【嵌牛鼻子】图像处理 图像去雾 【嵌牛正文】:         暗通道先验理论是何凯明基于对大量户外无雾图像的观察所得到的统计规律:在大多数不包含天空区域的图像中,存在一些像素点,这些像素点中至少有一个通道的值有非常低的值。如果将无雾图像用J表示,那么图像的暗通道可以表示为: 式中Ω(x)表示以像素点x为中心的方形窗口。暗通道图像即为对原图作最小值滤波。     根据暗通道先验理论,在没有雾的户外图像中,除天空区域外,其暗通道趋向于零,即: 造成暗通道图像亮度低的原因一般包括图像中的阴影区域,颜色鲜艳的物体以及本身就比较暗的物体。         一般来说,一张含雾霾的图片往往比没有雾霾的图片更亮。在雾霾越厚的地方,其暗通道像素值越高。根据暗通道先验理论,我们可以认为,含雾图片中暗通道的亮度大致接近雾霾的厚度。        图1是一幅无雾图和它的暗通道图像,图2是一幅有雾图和它的暗通道图像。通过对比可以发现,图1的暗通道图几乎全部是黑色,图2的有雾图像白色区域明显较多,且原图中雾越浓,暗通道图像对应的区域越亮。雾天图像的暗通道图像亮度值可以很好地反映雾的浓度。根据这一点,我们可以通过暗通道图像来估计雾的浓度。         下面介绍如何利用暗通道先验理论对图像进行去雾:         在一些关于图像去雾的方法中,一般将图像中像素的最大值作为大气光的估计值。但在实际的图片中,最亮的像素点可能是白色的背景墙或者白色的汽车。所以利用原图最亮的像素点作为大气光的强度有时会产生较大误差。         如第1节介绍的那样,雾霾图像暗通道亮度近似等同于雾霾厚度,所以可以利用图像的暗通道的亮度来更准确估计整体大气光。整体大气光的估计方法如下:         首先取暗通道图像中千分之一个最亮的像素点;然后找到这些像素点对应在原彩色图像中的位置;最后,在原彩色图像中的这些位置里面找到亮度最大的点,作为大气光强的估计值。实际操作中,这种方法比“最亮像素法”更具有更高的稳定性。         对大气散射模型变形,有        假设在区域 中,透射率t(x)是一个常数,记为 。对上式两端作两次最小值滤波,第一次对等式两端R,G,B三个通道取最小值,第二次滤波对以目标像素点为中心的方形区域内取最小值作为该像素点的值,公式表示如下所示: 根据暗通道先验理论: 将2-3式代入2-2式,可以求得透射率 实际生活中,即使是在晴朗的天气下也会不可避免地在空气中存在一些杂质分子。而且,雾的存在可以帮助我们更好获取景深信息,这种现象就是我们所说的空间透视。如果将雾完全除掉的话,景深信息也会丢失,这样一来,复原出的图像会显得不自然。所以在实际操作时,我们会选择保留一部分覆盖远景的雾。为此,引入参数,对2-4式作出调整,得到修正后透射率的表达式: w越大,表示去雾效果越好。当w=0时,透射率恒为1,复原结果图即为原图;当w=1时,表示雾霾全部去除。这里,为保留一定的景深信息,令w=0.95。         根据上述方法,我们已经求出了大气光强和透射率信息,对大气散射模型作恒等变形,利用(2-6)式在图像的R,G,B三个通道分别进行计算即可得到复原后的无雾图像。         透射率t(x)是一个介于0和1之间的值,当t(x)的某个值为0时,根据上述公式,所得到的图像对应点的像素值则趋向于无穷大,这是我们不希望看到的。所以,为了避免这种情况的发生,我们引入限制透射率阈值的参数 ,以此来控制透射率的下限,则修正后的表达式为:复原效果图:        从图中可以看出,虽然利用上述方法实现了去雾的效果,但效果并不理想。在天安门与天空连接的边缘部分,会有明显的带状区域产生,这种现象我们称之为光晕效应。经过对比发现,滤波窗口的半径越大,光晕效应越明显。这是因为,我们最初的假设是透射率 在以某一像素点为中心的 为半径的区域内是常数,这种假设在图像的平滑区域是成立的,但在景深突变的边缘处,这种假设并不成立。在边缘部分的透射率信息和实际有一定的误差,我们称这个透射率是粗糙的。因此,为取得更加理想的去雾效果,需要进一步对计算出的透射率 进行细化处理。         在后续的文章中,我们将会介绍一些方法对透射率进行细化,用以抑制光晕效果的产生。      K. He, J. Sun and X. Tang, "Guided Image Filtering,"in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 35, no.6, pp. 1397-1409, June 2013, doi: 10.1109/TPAMI.2012.213.

蔡自兴教授已在国内外发表论文和科技报告等860多篇。2010年:1.Cai Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26- 28, 2010.2.Cai Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26-28, 2010.3. Chen Baifan,Zi-Xing Cai, Zhi-Rong Zou. A Hybrid Data Association Approach for Mobile Robot SLAM. International Conference on Control, Automation and Systems, October 27-30, 2010, KINTEX, Gyeonggi-do, KOREA (Accepted).4. Guo Fan,Cai Zixing, Xie Bin, Tang Jin. Automatic Image Haze Removal Based on Luminance Component. The International conference on Signal and Image Processing (SIP 2010).May 2010 (Accepted).5. Linai. Kuang,Zixing. Cai.Immune System based Redeployment Scheme for Wireless Sensor Networks[C].In proceeding of 1st IET International Conference on Wireless Sensor Network. Beijing, China, November,2010.6. Lingli YU,Zixing CAI, A Study of Multi-Robot Stochastic Increment Exploration Mission Planning [J]. Frontiers of Electrical and Electronic Engineering in China, (Received).7. Liu Hui,Cai Zixing, and Wang Yong. Hybridizing particle swarm optimization with differential evolution for constrained numerical and engineering optimization. Applied Soft Computing, 2010,10(2): 629–640.8. LIU Xian-ru,CAI Zi-xing. Advanced obstacles detection and tracking by using fusing radar and image sensor data. International Conference on Control, Automation and Systems,2010/10/27,Korea.9. Liu Xianru,Cai zixing. Advanced obstacles detection and tracking by using fusing Radar and Image Sensor Data[C]. International Conference on Control, Automation and Systems. (October 27-30,2010, KINTEX, Gyeonggi-do, KOREA).10. 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书名:基于MATLAB的数字图像处理研究

出版年份:2010-12

页数:168

内容简介:

《基于MATLAB的数字图像处理研究》在概述数字图像处理和MATLAB编程基础知识的基础上,主要围绕数字图像处理的主要内容图像增强、图像复原、图像编码与压缩、图像分割、图像形态学以及图像特征分析,系统阐述了数字图像处理技术的知识内容。

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整合这过程以及形成一束观众之间的情况,提出了不同βt =经验(∫β(r(s)ds),(1)在一个arc-length parametrization r的光线。 t分数被称为传输和表达相对的光的部分设法生存整个路径的观测器以及表面之间点的场景,跳到r(d),而不会被分散。在缺乏black-body辐射光散射过程中保留的能量,这意味着散射光的一小部分任何特定方向取而代之的是相同的分数散射光的所有其他方向。等式上守恒律表现被称为辐射传输方程Rossum和Nieuwenhuizen[1999]。 假设这个添加浅充斥着光,经历了多次散射事件,使我们能够近似它作为各向同性和统一的空间。这永恒不变的光芒,称为airlight[Koschmieder 1924年]或的veiling光,可以用来近似真正的in-scattering术语在充分辐射传输方程来实现以下简单的成像模型我(x)= t(x)J(x)+(1-t(x)),(2)在定义在该方程的三个RGB颜色通道。我主张,一个是观测图像的颜色airlight向量,J是表面的光芒矢量交界处的场面和真实世界的射线相应的到象素上x =(x,y),t(x)发射,在光线。这一般退化模型用于描述成像在他面前站立得住;Nayar阴霾[查韦斯1988年和1999年;Narasimhan Narasimhan和Nayar 2000;Schechner孙俐。2001年;Narasimhan和Nayar 2003;Shwartz孙俐。2006]。 类似于这些任务的目标在这里我们对恢复J是一种通过现场所显示的图象清晰haze-free介质。那我们不排除其他的影响时,烟气可能来到现场,如改变涵盖了所有的照明反过来影响辐射通量密度。同时,我们假设输入的图像中,我得到了真正的场景的光芒的价值观。这些光辉的地图可恢复相机提取原始数据或者将总体采集曲线所描述的[Debevec和马里克- 1997]。该模型(2)解释由于的损失雾霭出现的对比的结果以不变的形象平均答:如果我们衡量的颜色对比的大小以及图像的梯度领域,一场J看穿了一个统一的介质与t(x)= t < 1给了我们▽| | | =我不▽J(x)+(1-t)▽| = t |一▽J(x)| < |▽J(x)|;(3)

摘 要本文详细介绍了多变量预测控制算法及其在环境试验设备控制中的应用。由于环境试验设备的温度和湿度控制系统具有较大的时间滞后,而且系统间存在比较严重的耦合现象,用常规的PID控制不能取得满意的控制效果。针对这种系统,本文采用了多变量预测控制算法对其进行了控制仿真。预测控制算法是一种基于系统输入输出描述的控制算法,其三项基本原理是预测模型、滚动优化、反馈校正。它选择单位阶跃响应作为它的“预测模型”。这种算法除了能简化建模过程外,还可以通过选择合适的设计参数,获得较好的控制效果和解耦效果。本文先对环境试验设备作了简介,对控制中存在的问题进行了说明;而后对多变量预测控制算法进行了详细的推导,包括多变量自衡系统预测制算法和多变量非自衡系统预测控制算法;然后给出了系统的建模过程及相应的系统模型,在此基础上采用多变量预测控制算法对环境试验设备进行了控制仿真,并对仿真效果进行了比较。仿真结果表明,对于和环境试验设备的温度湿度控制系统具有类似特性的多变量系统,应用多变量预测控制算法进行控制能够取得比常规PID控制更加令人满意的效果。关键词:多变量系统;预测控制;环境试验设备【中文摘要共100—300个字,关键词3—7个词中文摘要和关键词占一页】【英文全部用Times New Roman字体】Abstract 【三号字体,加粗,居中上下空一行】【正文小四号字体,行距为固定值20磅】In this paper, multivariable predictive control algorithm and its application to the control of the environmental test device are introduced particularly. The temperature and humidity control system of the environmental test device is characterized as long time delay and severe coupling. Therefore, the routine PID control effect is unsatisfactory. In this case, the simulation of the temperature and humidity control of the environmental test device based on multivariable predictive control algorithm is made.Predictive control algorithm is one of control algorithm based on description of system’s input-output. Its three basic principles are predictive model, rolling optimization and feedback correction. It chooses unit step response as its predictive model, so that the modeling process is simplified. In addition, good control and decoupling effects could be possessed by means of selection suitable parameters.In this paper, the environmental test device is introduced briefly and the existing problems are showed. Then multivariable predictive control algorithm is presented particularly, including multivariable auto-balance system predictive control algorithm and multivariable auto-unbalance system predictive control algorithm. Next, system modeling process and corresponding system model are proposed. Further, the multivariable predictive control algorithm is applied to the temperature and humidity control system of the environmental test device. Finally, the simulation results are compared.Results of the simulation show that multivariable predictive control algorithm could be used in those multivariable system like the temperature and humidity control system of the environmental test device and the control result would be more satisfactory than that of the routine PID control.Keyword: Multivariable system; Predictive control; Environmental test device【英文摘要和关键词应该是中文摘要和关键词的翻译英文摘要和关键词占一页】【目录范例,word自动生成】目 录第一章 绪 论 11.1 引言 11.2 数字图像技术的应用与发展 11.3 问题的提出 31.4 论文各章节的安排 4第二章 数字图像处理方法与研究 52.1 灰度直方图 52.1.1 定义 52.1.2 直方图的性质和用途 52.2 几何变换 82.2.1 空间变换 82.2.2 灰度级插值 82.2.3 几何运算的应用 102.3 空间滤波增强 102.3.1 空间滤波原理 102.3.2 拉普拉斯算子 112.3.3 中值滤波 122.4 图像分割处理 132.4.1 直方图门限化的二值分割 142.4.2 直方图的最佳门限分割 142.4.3 区域生长 16第三章 图像处理软件设计 183.1 图像处理软件开发工具的选择 183.1.1 BMP图像格式的结构 183.1.2 软件开发工具的选择 193.2 EAN-13码简介 203.2.1 EAN-13条码的结构 203.2.2 条码的编码方法 213.1 系统界面设计 22第四章 条码图像测试 244.1 条码图像处理的主要方法 244.2 条码图像测试结果 25第五章 总结与展望 28参考文献 29当先验概率相等,即 时,则(2.33)恰为二者均值。以上分析可知,只要 和 已知以及 和 为正态,容易计算其最佳门限值T。实际密度函数的参数常用拟合法来求出 参数的估值。如最小均方误差拟合估计来会计 参量,并使拟合的均方误差为最小。例如,设想理想分布的密度为正态 ,实际图像直方图为 ,用离散方式其拟合误差为(2.34)式中N为直方图横坐标。通常这种拟合求密度函数的几个参数很难解,只能用计算机求数值解,但若 为正态分布时只需求均值和标准差二参数即可。2.4.3 区域生长区域生长是一种典型的串行区域分割技术,在人工智能领域的计算机视觉研究中是一种非常重要的图像分割方法,其主要思想是将事先选中的种子点周围符合某种相似性判断的像素点集合起来以构成区域。在具体处理时,是从把一幅图像分成许多小区域开始的,这些初始小区域一般是小的邻域,甚至是单个的像素点。然后通过定义适当的区域内部隶属规则而对周围像素进行检验,对于那些符合前述隶属规则的像素点就将其合并在内,否则将其据弃,经过若干次迭代最终可形成待分割的区域。在此提到的“内部隶属规则”可根据图像的灰度特性、纹理特性以及颜色特性等多种因素来作出决断。从这段文字可以看出,区域生长成功与否的关键在于选择合适的内部隶属规则(生长准则)。对于基于图像灰度特性的生长准则,可以用下面的流程对其区域生长过程进行表述,如图2.6所示。图 2. 6 区域生长流程图第三章 图像处理软件设计3.1 图像处理软件开发工具的选择3.1.1 BMP图像格式的结构数字图像存储的格式有很多种,如BMP、GIF、JPEG、TIFF等,数字图像处理中最常用的当属BMP,本课题采集到的图片也是用BMP格式存储的,要对这种格式的图片进行处理,那么首先就要了解它的文件结构。(1)BMP文件格式简介BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图像文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。Windows 3.0以前的BMP位图文件格式与显示设备有关,因此把这种BMP图像文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP图像文件与显示设备无关,因此把这种BMP图像文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式,目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图像。BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp(有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名)。(2)BMP文件构成BMP文件由位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、颜色信息(color table)和图形数据四部分组成。它具有如表3.1所示的形式。表 3. 1 BMP位图结构位图文件的组成 结构名称 符号位图文件头(bitmap-file header) BITMAPFILEHEADER bmfh位图信息头(bitmap-information header) BITMAPINFOHEADER bmih颜色信息(color table) RGBQUAD aColors[]图形数据 BYTE aBitmapBits[]3.1.2 软件开发工具的选择(1)Win32 APIMicrosoft Win32 API(Application Programming Interface)是Windows的应用编程接口,包括窗口信息、窗口管理函数、图形设备接口函数、系统服务函数、应用程序资源等。Win32 API是Microsoft 32位Windows操作系统的基础,所有32位Windows应用程序都运行在Win32 API之上,其功能是由系统的动态链接库提供的。(2)Visual C++Visual C++是Microsoft公司出品的可视化编程产品,具有面向对象开发,与Windows API紧密结合以及丰富的技术资源和强大的辅助工具。Visual C++自诞生以来,一直是Windows环境下最主要的应用开发系统之一,Visual C++不仅是C++语言的集成开发环境,而且与Win32紧密相连,所以利用Visual C++可以完成各种各样的应用程序的开发,从底层软件直到上层直接面向用户的软件。Visual C++是一个很好的可视化编程环境,它界面友好,便于程序员操作。Visual C++可以充分利用MFC的优势。在MFC中具有许多的基本库类,特别是MFC中的一些,利用它们可以编写出各种各样的Windows应用程序,并可节省大量重复性的工作时间,缩短应用程序的开发周期。使用MFC的基本类库,在开发应用程序时会起到事半功倍的效果。Visual C++具有以下这些特点:简单性:Visual C++中提供了MFC类库、ATL模板类以及AppWizard、ClassWizard等一系列的Wizard工具用于帮助用户快速的建立自己的应用程序,大大简化了应用程序的设计。使用这些技术,可以使开发者编写很少的代码或不需编写代码就可以开发一个Windows应用程序。灵活性:Visual C++提供的开发环境可以使开发者根据自己的需要设计应用程序的界面和功能,而且,Visual C++提供了丰富的类库和方法,可以使开发者根据自己的应用特点进行选择。可扩展性:Visual C++提供了OLE技术和ActiveX技术,这种技术可以增强应用程序的能力。使用OLE技术和ActiveX技术可以使开发者利用Visual C++中提供的各种组件、控件以及第三方开发者提供的组件来创建自己的程序,从而实现应用程序的组件化。使用这种技术可以使应用程序具有良好的可扩展性。(3)MFCMFC(Microsoft Foundation Class)是Microsoft公司用C++语言开发的一套基础类库。直接利用Win32 API进行编程是比较复杂的,且Win32 API不是面向对象的。MFC封装了Win32 API的大部分内容,并提供了一个应用程序框架用于简化和标准化Windows程序的设计。MFC是Visual C++的重要组成部分,并且以最理想的方式与其集成为一体。主要包括以下各部分:Win32 API的封装、应用程序框架、OLE支持、数据库支持、通用类等。3.2 EAN-13码简介人们日常见到的印刷在商品包装上的条码,自本世纪70年代初期问世以来,很快得到了普及并广泛应用到工业、商业、国防、交通运输、金融、医疗卫生、邮电及办公室自动化等领域。条码按照不同的分类方法,不同的编码规则可以分成许多种,现在已知的世界上正在使用的条码就有250种之多。本章以EAN条码中的标准版EAN-13为例说明基于数字图像处理技术,对EAN条码图像识别的软件开发方法。EAN码是国际物品编码协会在全球推广应用的商品条码,是定长的纯数字型条码,它表示的字符集为数字0~9。由前缀码、厂商识别代码、商品项目代码和校验码组成。前缀码是国际EAN组织标识各会员组织的代码,我国为690~695;厂商识别代码是EAN会员组织在EAN前缀码的基础上分配给厂商的代码;商品项目代码由厂商自行编码;校验码上为了校验前面12位或7位代码的正确性。3.2.1 EAN-13条码的结构EAN-13码是按照“模块组合法”进行编码的。它的符号结构由八大部分组成:左侧空白区、 起始符、左侧数据符、中间分隔符、右侧数据符、校验符、终止符及右侧空白区,见表3.2。尺寸:37.29mm ×26.26mm ;条码:31.35mm ;起始符/分隔符/终止符:24.50mm ;放大系数取值范围是0.80~2.00;间隔为0.05。表 3. 2 EAN-13码结构左侧空白区 起始符 左侧数据符 中间间隔符 右侧数据符 校验符 终止符右侧空白区9个模块 3个模块 42个模块 5个模块 35个模块 7个模块 3个模块 9个模块EAN-13码所表示的代码由13位数字组成,其结构如下:结构一:X13X12X11X10X9X8X7X6X5X4X3X2X1其中:X13~X11为表示国家或地区代码的前缀码;X10~X7为制造厂商代码;X6~X2为商品的代码;X1为校验码。结构二:X13X12X11X10X9X8X7X6X5X4X3X2X1其中:X13~X11为表示国家或地区代码的前缀码;X10~X6为制造厂商代码;X5~X2为商品的代码;X1为校验码。在我国,当X13X12X11为690、691时其代码结构同结构一;当X13X12X11为692时其代码结构为同结构二。EAN条码的编码规则,见表3.3:起始符:101;中间分隔符:01010;终止符:101。A、B、C中的“0”和“1”分别表示具有一个模块宽度的“空”和“条”。表 3. 3 EAN条码的编码规则数据符 左侧数据符 右侧数据符A B C0 0001101 0100111 11100101 0011001 0110011 11001102 0010011 0011011 11011003 011101 0100001 10000104 0100011 0011101 10111005 0110001 0111001 10011106 0101111 000101 10100007 0111011 0010001 10001008 0110111 0001001 10010009 0001011 0010111 11101003.2.2 条码的编码方法条码的编码方法是指条码中条空的编码规则以及二进制的逻辑表示的设置。众所周知,计算机设备只能识读二进制数据(数据只有“0”和“1”两种逻辑表示),条码符号作为一种为计算机信息处理而提供的光电扫描信息图形符号,也应满足计算机二进制的要求。条码的编码方法就是通过设计条码中条与空的排列组合来表示不同的二进制数据。一般来说,条码的编码有两种:模块组合和宽度调节法。模块组合法是指条码符号中,条与空是由标准宽度的模块组合而成。一个标准宽度的条表示二进制的“1”而一个标准的空模块表示二进制的“0”。商品条码模块的标准宽度是0.33mm ,它的一个字符由两个条和两个空构成,每一个条或空由1~4个标准宽度模块组成。宽度调节法是指条码中,条与空的宽窄设置不同,用宽单元表示二进制的“1” ,而用窄单元表示二进制的“0”,宽窄单元之比一般控制在2~3之间。3.1 系统界面设计本文图像处理软件基本功能包括读取图像、保存图像、对图像进行处理等。图3.1所示为本图像处理软件的界面。图 3. 1 软件主界面软件设计流程图如图3.2所示。图 3. 2 程序设计流程图第四章 条码图像测试4.1 条码图像处理的主要方法(1)256色位图转换成灰度图运用点处理中的灰度处理为实现数字图像的阈值变换提供前提条件。要将256色位图转变为灰度图,首先必须计算每种颜色对应的灰度值。灰度与RGB颜色的对应关系如下:Y=0.299R+0.587G+0.114B (4.1)这样,按照上式我们可以方便地将256色调色板转换成为灰度调色板。由于灰度图调色板一般是按照灰度逐渐上升循序排列的,因此我们还必须将图像每个像素值(即调色板颜色的索引值)进行调整。实际编程中只要定义一个颜色值到灰度值的映射表bMap[256](长为256的一维数组,保存256色调色板中各个颜色对应的灰度值),将每个像素值p(即原256色调色板中颜色索引值)替换成bMap[p]。(2)灰度的阈值变换利用点运算中的阈值变换理论将灰度图像变为二值图像,为图像分析做准备工作。灰度的阈值变换可以将一幅灰度图像转变为黑白二值图像。它的操作是先由用户指定一个阈值,如果图像中某像素的灰度值小于该阈值,则将该像素的灰度值设置为0,否则灰度值设置为255。(3)中值滤波运用变换域法中的空域滤波法对图像进行降噪处理。中值滤波是一种非线性的信号处理方法,与其对应的滤波器当然也是一种非线性的滤波器。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口,将窗口中各点灰度值的中值来替代指定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。对于奇数个元素,中值是指按大小排序后,中间的数值,对于偶数个元素,中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。(4)垂直投影利用图像分析中的垂直投影法实现对二值图像的重建,为条码识别提供前提条件。垂直投影是利用投影法对黑白二值图像进行变换。变换后的图像中黑色线条的高度代表了该列上黑色点的个数。(5)几何运算几何运算可以改变图像中各物体之间的空间关系。几何运算的一个重要应用是消除摄像机导致的数字图像的几何畸变。当需要从数字图像中得到定量的空间测量数据时,几何校正被证明是十分重要的。另外,一些图像系统使用非矩形的像素坐标。在用普通的显示设备观察这些图像时,必须先对它们进行校直,也就是说,将其转换为矩形像素坐标。4.2 条码图像测试结果本软件的处理对象为EAN-13码的256色BMP位图,应用数字图像处理技术中的灰度处理、阈值分割、空域滤波、区域生长、投影等方法,对有噪声的条码图像进行了相应处理,其结果如下:图4. 1 原始条码图 图4. 2 灰度窗口变换图4. 3 原条码直方图 图4. 4 灰度窗口变换直方图图4. 5灰度直方图规定化界面 图4. 6灰度直方图规定化直方图图4. 7 中值滤波的界面图4. 8 区域生长 图4. 9 阈值面积消除图4. 10 垂直投影从以上处理结果可以看出,对原始条码图像进行灰度变换、中值滤波、二值化以及小面积阈值消除后得到条码的投影图像,下一步就可以通过图像模式识别的方法将条码读取出来,该部分工作还有待进一步研究。第五章 总结与展望数字图像处理技术起源于20世纪20年代,当时由于受技术手段的限制,使图像处理技术发展缓慢。直到第三代计算机问世以后,数字图像处理才得到迅速的发展并得到普遍应用。今天,已经几乎不存在与数字图像处理无关的技术领域。本论文主要研究了数字图像处理的相关知识,然后通过Visual C++这一编程工具来实现图像处理算法;对文中所提到的各种算法都进行了处理,并得出结论。所做工作如下:(1)运用点处理法中的灰度处理为实现数字图像的阈值变换提供前提条件。(2)运用变换域法中的空域滤波法对图像进行降噪处理。(3)利用点运算中的阈值变换理论将灰度图像变为二值图像,为图像分析做准备工作。(4)利用图像分析中的垂直投影法实现对二值图像的重建,为条码识别提供前提条件。在论文的最后一章,给出了各种算法处理的结果。结果表明通过数字图像处理可以把有噪声的条码处理成无噪声的条码。数字图像处理技术的应用领域多种多样,不仅可以用在像本文的图像处理方面,还可以用于模式识别,还有机器视觉等方面。近年来在形态学和拓扑学基础上发展起来的图像处理方法,使图像处理的领域出现了新的局面,相信在未来图像处理的应用将会更加广泛。参考文献[1] 阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社,2001.[2] 黄贤武,王加俊,李家华.数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:科技大学出版社,2000.[3] 容观澳.计算机图像处理[M].北京:清华大学出版社,2000.[4] 胡学钢.数据结构-算法设计指导[M].北京:清华大学出版社,1999.[5] 黄维通.Visual C++面向对象与可视化程序设计[M].北京:清华大学出版社,2001.[6] 夏良正.数字图像处理[M].南京:东南大学出版社,1999.[7] 费振原.条码技术及应用[M].上海:上海科学技术文献出版社,1992.[8] 李金哲.条形码自动识别技术[M].北京:国防工业出版社,1991.[9] 何斌.Visual C++数字图像处理[M].北京:人民邮电出版社,2001.[10] 李长江. C++使用手册[M].北京:电子工业出版社,1995.[11] 席庆,张春林. Visual C++ 6.0.实用编程技术[M].北京:中国水利水电出版社,1999.[12] 胡学钢.数据结构-算法设计指导[M].北京:清华大学出版社,1999.[13] Kenneth R.Castleman著,朱志刚等译.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,1998.[14] Davis. Chapman.Visual C++ 6.0[M].北京:清华大学出版社,1999.[15] Richard C.Leinecker.Visual C++ 5 Power Toolkit[M].北京:机械工业出版社,1999.

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