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基于DSP和双目相机的激光光斑识别系统的设计与实现
作 者: 孙晓群
导 师: 曹小秋; 吴强
学 校: 北京工业大学
专 业: 信息与通信工程
关键词: 并行DSP系统 激光光斑识别 图像配准 双目相机
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
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内容摘要
激光目标探测,基于光斑识别技术,是一种将目标的位置信号转换成光斑在系统成像器件上的位置,通过对图像信号处理实时提取出光斑位置,进而达到对目标位置信息的确定的技术,其具有探测精度高、速度快的特点,广泛应用于航天探测、军事侦查、医疗器械、安全监控、工业测量等多个领域。本文在分析国内外激光光斑识别系统设计和实现的基础上,对系统中光学成像部分、光斑识别算法、并行图像处理和双目视觉配准等关键性问题进行了研究。给出了具有高实时性和高精度特点,基于双目相机和DSP的激光光斑识别系统的设计方案。采用双目TDI-CCD配合高速转台实现全向周视扫描成像,并通过基于DSP阵列的图像处理单元实时提取在激光照射时具有较强反射特性的光斑目标。首先,根据光斑图像特点,设计了一种实时性强、识别效率高的光斑检测算法,利用灰度信息、形状信息和时间频率信息作为特征进行目标检测。提出了改进的Otsu算法和基于椭圆检测的中心定位方法解决实际应用中较大的背景目标比、复杂大气湍流条件下的阈值分割问题和近场光斑由于“过饱和”现象导致的光斑中心定位不准确问题。对复杂环境下产生虚假光斑的物体进行抽象和分类,提出了应对多种虚假目标的筛选方法,进一步提高了识别效率,减少了虚假目标。其次,结合系统需求,设计了一种基于当前主流TMS320C6455DSP处理器的并行处理结构,给出了图像采集模块、图像处理模块、数据输出模块等关键点的详细设计。将光斑识别算法移植到基于DSP阵列图像处理单元上,并根据系统硬件和算法的特点完成了并行算法设计与实现。最后,针对双目结构导致的图像视差问题进行了分析研究,估计了系统在探测范围内不同距离的双目图像视差大小,提出了采用双目图像配准算法生成稠密视差图实现像素级校正的方法,并对经典张氏双目配准算法进行改进,提出了一种基于粗-精策略的双目图像配准方法。经过模块测试和集成测试,实验结果证明系统的实时性和精确性均符合性能要求。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-10 第1章 绪论 10-16 1.1 研究背景及意义 10-11 1.2 相关技术及研究现状 11-14 1.2.1 光斑识别技术 11-12 1.2.2 多DSP并行处理技术 12-13 1.2.3 双目视觉配准技术 13-14 1.3 研究内容与论文结构 14-16 第2章 光斑识别系统总体设计与相关原理 16-24 2.1 引言 16 2.2 目标探测原理 16-17 2.3 系统总体设计 17-18 2.4 光学成像部分 18-22 2.4.1 TDI-CCD工作原理 18-19 2.4.2 TDI-CCD器件选型 19-20 2.4.3 镜头选型 20-21 2.4.4 TDI-CCD与转台同步控制 21-22 2.5 图像处理部分 22 2.6 本章小结 22-24 第3章 光斑识别算法设计 24-42 3.1 引言 24 3.2 大气湍流对于激光光斑图像的影响 24-25 3.3 光斑识别算法总体流程 25-27 3.4 改进的Otsu阈值分割算法 27-33 3.4.1 经典Otsu算法 27-30 3.4.2 改进的Otsu算法 30-33 3.5 基于椭圆检测的光斑中心定位算法 33-37 3.5.1 常用的光斑中心定位方法 33-34 3.5.2 基于椭圆检测的中心定位法 34-37 3.6 目标分类和筛选 37-40 3.7 多次目标确认 40 3.8 本章小结 40-42 第4章 光斑识别系统实现 42-56 4.1 引言 42 4.2 图像处理单元设计 42-44 4.3 系统模块设计 44-50 4.3.1 图像数据采集模块设计 44-45 4.3.2 图像处理模块设计 45-48 4.3.3 数据输出模块 48-50 4.4 算法的优化与并行 50-54 4.4.1 算法优化 50-51 4.4.2 算法并行设计 51-54 4.5 本章小结 54-56 第5章 双目视觉配准研究 56-72 5.1 引言 56-57 5.2 双目系统视差估计 57-59 5.3 经典张氏极线约束双目配准算法 59-62 5.3.1 张氏算法的总体流程 59 5.3.2 初始化匹配点对 59-60 5.3.3 基础矩阵与极线约束 60-61 5.3.4 最小中值法剔除误匹配 61-62 5.3.5 极线约束匹配 62 5.4 改进的张氏算法 62-71 5.4.1 改进算法的整体流程 62-63 5.4.2 基于相位相关法的粗配准 63-66 5.4.3 基于多种约束的精配准 66-69 5.4.4 基于三角剖分的稠密视差图提取 69-71 5.5 本章小结 71-72 第6章 系统测试 72-80 6.1 测试条件 72-73 6.2 系统模块测试 73-75 6.2.1 测试内容及预期结果 73 6.2.2 数据采集模块测试 73-74 6.2.3 数据输出模块测试 74 6.2.4 测试结果分析 74-75 6.3 系统集成测试 75-78 6.3.1 测试内容及预期结果 75 6.3.2 集成测试 75-78 6.3.3 测试结果分析 78 6.4 本章小结 78-80 总结 80-82 参考文献 82-86 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 86-88 致谢 88
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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