同步数字图像的采集与处理

论文总字数：19949字

摘 要

本论文基于matlab平台及应用matlab相关函数对数字图像问题进行相关处理，实验中主要通过搭建双目CCD测量传输系统来实现对标识点、标识点间位移的监测和计算，标识点是由数字图像处理的方式获得的。同时，利用数字图像处理的方法实现了同步显示、滤波复原及压缩编码等功能。

对标识点的同步处理是想得到表示标识点位移图像以及力-位移图像，其中标识点的识别是采用matlab中的边缘检测函数，所谓边缘就是指数字图像像素数值变化最显著的部分,它是检测图像整体与各部分关系变化的最基本的运算。如何计算距离，则是通过而上述操作检测到边缘然后确定表示点位置，从而得到两标识点具体坐标，进而根据坐标得到距离。

对于数字图像的处理则是对噪音和运动模糊照片的一种滤波复原，这时候就要考虑原图像的噪音和模糊干扰，从而选择合适的滤波器以达到复原的效果；而对于大数据下的数字图像保存则需要进行数字图像编码，其中包括了无损编码和有损编码两种，就需要我们去根据实际做出选择。

关键词：数字图像 同步处理 滤波复原 压缩编码 标识点

Abstract

Based on the matlab platform and the application of matlab related functions to digital image processing related to the main analysis of the binocular CCD camera measurement system for digital image identification point recognition, marking points distance, digital image synchronization display, digital image filtering recovery And digital image compression coding and other issues of the basic processing methods.

The recognition of the identification point is to obtain the position detection image and the force-displacement image. The recognition of the identification point is the edge detection function in matlab. The edge is the most significant part of the local brightness change of the image. It is the detection image Local most significant changes in the most basic operation. For the distance calculation is the edge of the identification point in the experiment obtained by the edge detection, the distance of the edge is calculated and the distance between the pixel distance of the experiment is determined to determine the displacement of the identification point in the experiment.
For the digital image processing is a noise and motion blur photos of a filter recovery, this time we must consider the original image of the noise and fuzzy interference, so as to select the appropriate filter to achieve the effect of recovery; and for large data Digital image preservation requires digital image coding, which includes both lossless coding and lossy coding, and we need to make a choice based on the actual

Keywords: digital signal processing, synchronous processing, filtering recovery, compressing coding, signature point

目 录

第一章：绪论 1

1.1选题背景 1

1.2选题意义 1

1.3课题主要问题及难点 2

第二章：实验原理 3

2.1 CCD摄像机原理 3

2.1.1CCD摄像机介绍 3

2.1.2CCD摄像机图像采集原理 4

2.2数字图像采集目标位移 5

2.3数字图像目标识别测量系统 5

第三章：数字图像的同步采集与显示系统 6

3.1数字图像采集实验介绍 6

3.1.1实验采集系统介绍 6

3.1.2本实验中主要用到的matlab函数介绍 6

3.2实验采集与处理系统 7

3.2.1标识点识别与边缘检测系统 7

3.2.2微压痕模拟实验 7

第四章：数字图像处理系统 10

4.1数字图像研究的内容 10

4.2数字图像的处理优化 10

4.3数字图像的编码 12

4.4数字图像处理总结 16

第五章：结论和展望 18

致谢 19

参考文献 20

附录（实验原始照片） 21

第一章：绪论

1.1选题背景

科学研究中经常涉及到位移的测量和标识点确定,传统意义上的接触式的直接测量法在一定程度上统治了过去的科学研究，但是其对测量物本身有影响的缺点却逐渐被精密测量所诟病。新世纪以来，由于接触式测量缺点引起的不准确性，催生了非接触式的测量方式的发展，对于非接触式测量，代表性测量方式为光学测量，以其高精度和低干扰度受到业内学者广泛关注。针对如何进行距离测量和监测标识点的位置，国内外学者提出了大量的假设，进行了大量的实验并提出了多样的改善方案，主要是标识点的实时位移、被测物体的力-位移曲线在测量中的精度的提高、传输信号的效率提升、数字图像的复原问题以及其他交叉学科的拓展。本文着重以光学测量和数字图像处理方法为工具，结合工程中具体实例，主要做了标识点识别确定和标识点位移的测量，由于光测力学的高精度和高灵敏度，使得实验较为精确和全面。

作为光测力学的核心，也作为目前实验力学分支一个重要的部分，也是双目CCD和三目CCD研究紧密相关的一个重要现实问题，利用数学工具精确采集、同步处理并复原优化CCD相机系统的数字图像也成为了目前力学学科发展的重要方向。

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