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51.
在激光测距仪镜头组件的自动化装配中,快速、精准识别感光元件雪崩光电二极管(APD)的定位坐标,对于完成镜头焦点的精确对位以及提高图像处理效率至关重要.针对APD 的图像识别与定位过程,本文提出一套基于机器视觉的高效、高精度的图像处理算法.首先在粗定位图像处理阶段中,为提高运算效率,利用抗干扰性强的高斯金字塔搜索归一化互相关匹配(NCC)算法,对图像中的APD 进行粗定位.在边缘检测中,采用Otsu 算法自适应地根据梯度图像变化生成高低阈值,避免了传统Canny 算法的手动设置高低阈值的难题.在目标轮廓提取阶段采用连通域标记法,过滤掉孤立的像素点和非目标区域像素点,保证了下一步的轮廓拟合精度.在最后的轮廓拟合精定位阶段中,通过对两种拟合算法比较过程中,确定最小二乘法圆拟合亚像素定位算法进行APD 轮廓拟合,可以保证效率和定位精度,实验结果表明整个图像处理系统用时596 ms、定位精度0.4 pixel,相对误差为0.64%,实现了APD 图像快速、精准定位的过程,提高了定位精度和效率.  相似文献   
52.

运动目标速度估计是机载单天线高分辨率合成孔径雷达(SAR)实现运动目标成像和定位的关键环节。针对现有方法运算量大、易受距离徙动干扰等缺点,该文提出一种基于回波序列最小二乘拟合的速度估计方法。利用该方法,首先通过包络相关提取相邻回波序列的距离变化量,然后对其做最小二乘线性拟合,目标的距离向速度和方位向速度可由拟合系数计算得到。与传统方法相比,该方法不仅计算量小,而且无须先做距离徙动校正(RCMC)。该文给出了新方法的数学模型和参数选取原则,分析了该方法的估计精度、计算量和适用条件,并通过仿真和实际数据处理验证了该方法的有效性。

  相似文献   
53.
基于标定的IRFPA非均匀性校正方法综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
蔡盛  柏旭光  乔彦峰 《红外技术》2007,29(10):589-592
红外焦平面阵列(IRFPA)是红外系统的关键部件,其非均匀性是制约红外系统成像质量的限制性因素.对基于标定的IRFPA非均匀性校正算法进行了原理探讨,阐述了两点校正法、基于埃尔米特插值算法、基于多项式拟合以及最佳平方逼近等几种目前正在研究的标定类非均匀性校正技术.  相似文献   
54.
一种精确的QPSK信号信噪比估计算法   总被引:12,自引:0,他引:12  
许华  樊龙飞  郑辉 《通信学报》2004,25(2):55-60
通过使用二阶统计量、数据拟合和对QPSK信号实部和虚部分开考虑的方法得到了一种比较精确的QPSK信号的信噪比估计算法。与现有的另外两种算法相比,不但解决了对低信噪比值无法估计的状况,使估计性能有了明显的提高,而且运算复杂度也可根据需要降低到可以接受的程度。  相似文献   
55.
基于遗传算法的宽带加权子空间拟合测向算法   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
赵春晖  李福昌 《电子学报》2004,32(9):1487-1490
宽带信号测向一直是信号处理领域研究的难点.本文把窄带情形下的加权子空间拟合测向算法推广到宽带情形,构造了一个目标函数,然后应用遗传算法进行非线性全局优化,即可得到波达方向估计值,同时避免了对入射方向进行预估计.把本文算法应用到均匀线阵上,仿真实验结果证明了算法的有效性.  相似文献   
56.
介绍了数控随形打磨机器人控制系统中使用的几种数学方法。用三次参数样条曲面拟合模型,以较高的精度,较好地解决了空间自由曲面的光顺拟合问题;用计算几何的方法重构大型涡轮叶片面面,可提高叶片的物理学性能;用图形线性变换技术为使用者提供统一的数控编程格式;用图形非线性变换技术,成功地解决了多自由度控制点坐标的变换,以及磨头的姿态调节和恒压力磨削等难题,所有这些数学方法都已经过实际运行的验证,对大型工业机器人的应用研究有一定的参考价值。  相似文献   
57.
Stability is one of the most concerned issues in designing a recursive variable digital filter (VDF). This is because the coefficients of a recursive VDF constantly vary in the tuning process, and updating the coefficients may incur instability. Thus, an appropriate measure needs to be taken for ensuring its stability. This paper presents a new coefficient transformation (CT) method for transforming the coefficients of a recursive transfer-function denominator into a set of new coefficients. From the viewpoint of conventional constant-coefficient filter (constant filter) design, the new coefficients can take arbitrary values without incurring instability. For designing a stable VDF, we apply this CT to the variable case and approximate each transformed coefficient as a distinct polynomial in the tuning parameter. Thus, we can change the filter coefficients by changing the value of the tuning parameter, and thus tune the magnitude response. Thanks to the proposed CT, updating the filter coefficients will never incur instability. This is the core part of the CT-based design approach. In this paper, we utilise a weighting function to ignore the transition-band errors and thus enhance the design accuracy of important frequency bands (passband and stopband). Moreover, the polynomials use different degrees so as to reduce the VDF complexity. Two design examples (lowpass VDF and bandpass VDF) are provided for verifying the design accuracy and checking the stability.  相似文献   
58.
为了检测金属材料硬度,采用规定形状的压头在抛光材料表面挤压一个不规则方形,测量方形对角线的长度可得出所测材料硬度指标。提出一种利用图像处理技术实现方形对角线长度的精确测量实现材料硬度检测的新方法。应用Harris算子求取方形边缘的角点,再将图像分为四部分后,对每个半边缘进行最小二乘法直线拟合,求得方形的顶角便可得出方形对角线的像素距离。通过对游标卡尺图片进行映射处理求得计算基准,最终得出方形对角线实际长度。实验表明该算法实现了无需人工参与的全自动对角线检测算法精度和速度直接影响了整个检测过程的精度和速度。长度精度达到微米级别,求解材料硬度达到了2%的误差要求。该方法具有很快的计算速度,可用于实时的材料硬度全自动检测工程中。  相似文献   
59.
苍桂华  岳建平 《激光技术》2014,38(3):307-310
为了提高点云数据平面拟合精度,提出强度加权总体最小二乘法。该方法是在传统加权总体最小二乘法基础上,利用点云数据中各点强度信息确定其平面拟合权重,通过均质性不同的3种平面样本数据对该方法的适用性进行了研究。结果表明,与最小二乘法和总体最小二乘方法相比,该方法对于均质性较好的点云数据有效,可以得到更高精度的参量解;而对于均质性较差的点云数据,该方法效果不理想,总体最小二乘法是最有效方法。  相似文献   
60.
基于 LoG 算子改进的自适应阈值小波去噪算法   总被引:2,自引:2,他引:2  
图像在传输过程中会受到各种噪声干扰,为了实现消除噪声的目的,提出一种基于LoG算子改进的自适应阈值去噪算法。首先,利用LoG算子提取图像的边缘特征信息。接着,根据图像的边缘特征和非边缘特征分别求取改进的阈值函数:对于图像非边缘部分的阈值函数,在软阈值函数的基础上添加一个阈值修正系数,构建新的阈值函数;对于图像边缘部分的阈值函数,将边缘部分小波系数附近的能量和阈值相结合,构建新的阈值函数。最后利用改进的阈值函数对图像R、G、B 3个通道分别处理,保留图像所有的细节信息。实验结果表明,消噪后图像与含噪图像的PSNR值高于传统自适应算法12.09%;MAE值低于传统自适应算法22%。该算法有效保存了图像的边缘信息,综合去噪效果明显提高。  相似文献   
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