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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:楊証賀
研究生(外文):Jeng-Ho Yang
論文名稱:影像辨識於圖形識別之探討與次像素演算法之研究與應用
論文名稱(外文):Exploration Of Image Recognition On Specific Patterns and Research Of Sub-pixel Algorithm
指導教授:陳遵立陳遵立引用關係
指導教授(外文):Tzuen-Lih Chern
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:電機工程學系研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:96
中文關鍵詞:影像辨識圖形比對次像素
外文關鍵詞:pattern matchsub-pixelimage recognition
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影像處理技術在現代機器視覺與工業檢測的應用上可說十分廣泛,但是檢測精度與檢測速度往往不能都兼顧到。本論文第一階段針對許多影像處理的重點方法來加以發展與實現,包括有影像邊緣、雜訊消除、比對辨識等等。第二階段針對次像素(Sub-Pixel)演算法進行邊界探究,以期能在現有硬體設備無法提昇的情況下,能藉由軟體上的改良使精度提昇、同時處理時間也能夠兼顧。

像素(pixel)是構成影像的最小單位,像素座標的排列由左上角的第一個像素點開始,由左到右、由上到下依序排列,若我們透過數學的方法將像素再細分成更小的部分,則像素精度將可提昇,即所謂的次像素精度。本論文將以連續的方式透過演算法來實現,另針對影像辨識之流程加以探究,依影像各種不同的特性找出影像辨識較佳的流程。
Image processing technologies are broadly applied on modern machine vision and industrial inspection , but there is usually a trade-off between accuracy and speed of inspection . We plan to solve the plight by two steps : 1.We will develop many major image processing methods such as image boundary、to remove the noise、pattern match , and so on . 2.We will focus on sub-pixel algorithm and boundary research to improve the image accuracy and processing time by software under limited hardware .
As we know , pixel is the most basic element of an image , but we can divide one pixel into several smaller parts by mathematics ; in the meanwhile , the pixel accuracy can be improved . We will use algorithm to realize the goal in continuous way , and research on the flow of image recognition to find out a best flow for any specific image properties .
第一章 緒論....................................................1
1-1 研究動機與目標............................................1
1-2 數位影像辨認過程...........................................3
1-3 數位影像處理的應用........................................5
1-4 論文架構..................................................7
第二章 數位影像基本理論.......................................8
2-1 數位元影像簡介............................................8
2-2 像素座標系統........................................10
2-2-1 座標系統定則……………….……………………..10
2-2-2 像素座標(Pixel Coordinates)...........................11
2-2-3 像素座標的角度.........................................12
2-2-4 全域座標(World Coordinates)………..………...13
2-2-5 全域座標的角度…………………………....……...13
2-3 影像辨識相關理論…………...…………………………....15
2-3-1 影像邊緣(Image Boundary)……...…..…………….15
2-3-2 影像二值化(Thresholding)………………………...17
2-3-3 低通濾波器(Low-Pass-Filters)……….....…………18
2-3-4 索柏邊緣偵測演算法(Sobel BoundaryDetection)20
2-3-5 中間值濾波器(Median-Filters)……………..……21
2-3-6 型態學(Morphology)…………………………..…22
2-3-7 圖形辨識(Recognition)比對辨識法.………..…..24
2-3-7-1 正規化相關匹配法(Normalized Cross Correlation,NCC)……24
2-3-7-2 樣板選擇(Template Selection)……….......27
2-3-7-2 使用等級法(Ranking Method)驗證結果...29
第三章 次像素精度的運用……………….……………..…..31
3-1 次像素摘要………………………………………….…31
3-2 影像邊緣近似模型…………………………….…………..33
3-3 次像素邊緣估測法…………………….……………….….37
3-4 次像素邊緣取樣點…………………………………….….40
第四章 影像處理系統架構…………………..……………...42
4-1 影像系統……………………………………………....42
4-2 光源選擇與照明設計……………………………………..43
4-2-1 基本原理介紹………………………………….….44
4-2-2 照明設計……………………………………….….46
4-2-3 光源產品種類介紹………………………………..52
4-3 CCD原理……………………………………………….…54
4-4 訊號掃瞄……………………………………………..……56
4-5 視訊規格………………………………………………..…58
4-6 鏡頭參數………………………………………………..…59
4-7 影像擷取卡………………………………………………..61
4-7-1 基本功能介紹………………………………..……61
4-7-2 pv951c影像擷取卡…………………………..……62
4-7-3 影像擷取卡的工作流程……………………..……63
4-7-3-1 YCrCb 對RGB的轉換……………….…..64
4-7-3-2 Video And Control Data FIFO……………..64
4-7-3-3 FIFO Overrun Condition…………………...65
4-7-3-4 DMA控制器……………………….………66
4-7-3-5 RISC 指令…………………………………66
第五章 實驗結果…………………..………………………..67
5-1 實驗系統架構流程……………………………...………67
5-2 特徵點直接比對……………………………………..…71
5-3 次像素檢測實驗…………………………………..……77
5-4 次像素取樣與原始方法之比較…………………...……80
5-5 小結…………………………………………………...…87
第六章 結論與未來展望………………………….…………88
6-1 結論……………………………………………………….88
6-2 未來展望………………………………………………….89
第七章 參考文獻………………………….…………….……90
圖表目錄……………………………………………………...93
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