智能玩具赛车赛道图像的畸变校正问题研究

本次图像畸变研究主要针对智能玩具赛车的赛道图像。赛道图像信息由智能玩具赛车采集,采集到的图像呈现出近宽远窄的梯形畸变。针对此梯形畸变,首先采用几种不同的边缘检测算子对图像进行边缘检测及轮廓提取,再使用连接点法对处理后的图片进行畸变校正,然后针对现有方法中出现的问题提出调整改进。最后通过MATLAB仿真实验仿真分析,该方法能够有效地实现赛道的畸变校正,为后续对赛道图像的进一步处理奠定了基础。     

基于PAAG的图像处理算法并行化设计

针对图形处理中的Gamma校正算法和平均滤波算法,在多态并行阵列机上进行并行化设计。该设计利用多线程调度模式将算法中不相关程序分为多个线程相互填充,减少线程的阻塞等待时间,最后将多线程程序映射到阵列机上实现算法的并行化。仿真结果表明,Gamma校正算法在单线程下运行消耗时间是多线程的3.5倍,平均滤波算法在单线程下运行消耗时间是多线程的2.2倍。     

基于机器视觉的缺陷检测应用综述

针对工业生产过程中缺陷检测的必要性以及传统人工缺陷检测的缺点,研究了基于机器视觉的缺陷检测技术,阐述了典型的机器视觉检测系统的组成,分析了国内外机器视觉缺陷检测技术的应用现状,展望了机器视觉缺陷检测技术的发展趋势,并指出不断优化算法,提高图像处理算法的准确性与鲁棒性,使检测系统更加智能化,是需要不断努力的方向。     

基于时空的弱点状运动目标检测技术

如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。