图像设计论文精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇图像设计论文范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

在进行图像的设计、选择和处理中，掌握专业软件的基本使用技巧是必需的，图像在网页设计中的功能主要可以分为视觉吸引、信息引导两方面。要达到这样的目的，需要对图像进行合理的处理。使用动画图片，以及适当的色彩对比，形成版式的变化，吸引浏览者的注意，引导其对网站内容的阅读。根据公司对网站的功能定位，其所承载的任务与指向有所不同，对浏览者所作设定亦有差异。比如腾讯公司的腾讯网（）和腾讯（），一个作为门户内容网站，一个作为公司形象网站是两个独立的网站，设计风格，内容和要求差异很大。

2新技术网络

作为第四媒体，其显示终端可能是计算机，平板，电视或智能手机，为了页面兼容等原因，前端设计出现了很多新技术，如div+css技术，Javascript技术等，为了方便管理，一般采用对象的结构、表现和行为分开。结构是对象的内容，表现是其外观，而行为是与浏览者的交互，或者说是浏览者进行鼠标点击或输入内容等操作时，页面的反应。在进行网页设计过程中，图像对象也是如此，利用代码可以对图像进行一些效果的处理，起到资源占用少，页面维护容易等目的，还可以达到一些用基本图像处理技术不易实现的效果。用div+css结合Javascript技术可以实现在网页前端一些设计效果和逻辑处理功能，比如图像轮播和验证码校验功能。在一个存在后台管理的网站中，网页的很多内容来自于后台数据库，一些图片也不例外，内容需要和后台交互，根据数据库的内容和页面的特定逻辑，决定图像的外观。这是基本图像处理技术无法实现的，需要设计者了解动态页面设计技术，常见的技术有，php和jsp技术等。除此之外，还有连接数据库，缩放、剪切、相框、锐化、旋转、翻转、透明度、反色等对网页图片的处理。不再一一举例。

3结论

篇(2)

成像变焦系统像面一般保持不变，视场和相对孔径发生变化，而模拟器变焦系统可根据实际模拟场景的需要对光学特性参数提出要求，例如为了模拟红外场景的逼近，有一种变焦系统[2]在变焦过程中，视场不变，像高及相对孔径变化。根据导引头的测试要求以及导引头、模拟器在五轴转台上的安装需要，确定光学系统的设计指标(按光路追迹方向)为•工作波段0.65~0.9μm•视场5°×5°；11°×11°•像面尺寸16.5mm(对角线)•F数2.2•入瞳距离600mm•MTF(35lp/mm处)中心视场MTF>0.3；边缘视场MTF>0.2•畸变<3%从以上参数可以看出，与成像变焦系统不同，为了使模拟器输出均匀场景，变焦准直光学系统应与导引头光学系统的光瞳衔接，并保证模拟器在五轴转台上安装。在本设计中，使光学系统的孔径光阑即系统的入瞳位于镜组前600mm处来满足这一要求。

2光学系统设计

2.1结构形式及参数确定

变焦系统[3]有连续变焦系统和切换式变焦系统。模拟器大小视场之间并不要求连续变化，因此考虑采用切换式变焦系统，即在长焦光路中插入一组镜头来改变系统的焦距，实现大小视场的转换，大小视场共用相同的透镜组可减少透镜的数量，简化系统结构。如图1所示，光学系统由望远透镜组、变倍透镜组、中继透镜组、全反射棱镜组成。光学系统在结构形式上采用二次成像结构[4-5]，目的在于缩小后组透镜的口径，减小全反射棱镜的外形尺寸。按照模拟器的投影方向，中继透镜组将像面上的图像放大，在透镜组之间产生一个中间像，望远透镜组将放大的中间像以平行光投射出去。为了减小模拟器的横向尺寸，光学系统利用变倍透镜组的旋进和旋出实现大小视场的切换，在使用大视场时，变倍透镜组被旋转进入系统光路，在使用小视场时，变倍透镜组被旋出系统光路。光学系统的孔径光阑位于望远透镜组前600mm处，大小为Ф60mm，这种结构使轴外光束在第一组透镜上的投射高很大，第一片透镜的通光口径大约在Ф191mm，轴外像差难校正，因此应选取两片以上的透镜，由于透镜口径大，不宜采用胶合透镜。中继透镜组为一个近距离成像的透镜组，为了更好地校正像差，可选用孔径光阑在中间的对称式结构。考虑到整个系统的总长以及像差平衡，望远透镜组的焦距取f1=290mm左右，中继透镜组焦距取f2=80mm左右，放大倍率为-0.3倍。

2.2系统优化

系统是在小视场的基础上实现大视场的转换，因此首先对小视场进行优化设计，先分别优化望远透镜组和中继透镜组，再将两组和进一步优化。为了提高光学系统的像质，可在设计中引入非球面，合理选择非球面的位置，可有效地校正球差及轴外像差，在中继透镜组引入非球面，一方面有利于像散、畸变、以及彗差的校正，另一方面由于透镜的口径小，便于非球面的加工和检测。在望远透镜组和中继透镜组之间加入变倍透镜组时，透镜组的片数和材料根据像差的校正情况来确定。另外在保证变倍透镜组切换空间的前提下，控制望远透镜组和中继透镜组之间的距离以减小变倍透镜的口径，从而减小旋转电机的承重。模拟器采用数字微镜阵列DMD[6]作为图像生成器件，在光学设计时应考虑光源的导入，系统采用全反射棱镜实现光源光路的折转，不仅便于光源位置的调节，而且能使系统结构紧凑。棱镜相当于玻璃平行平板处于会聚光路中，会产生各种像差，像差的大小取决于玻璃平行平板的折射率和厚度，因此在优化过程中，棱镜应置于光路中和透镜组一起消像差。二次成像结构总长较长，因此在优化过程中，应对系统总长加以限制以满足转台对模拟器外形的要求。

2.3全反射棱镜参数的确定

如图2(a)所示，全反射棱镜[7]由两片棱镜组成，两片棱镜中间有很小的空气间隙(≤50μm)，由光源发出的光束在棱镜1界面2上发生全反射，又在棱镜1界面3上发生折射，被DMD反射后，再次透过棱镜1的界面2进入光学系统。由于空气间隙很小，从DMD反射回来的光束经过棱镜时，光轴会有很小的位移，但不会有角度的偏移。全反射是通过棱镜1实现，因此棱镜1的设计比较关键，在设计中主要是确定棱镜1中α角和β角的值。

3设计结果

根据以上思路，利用Zemax软件进行优化计算，得到如图3所示的光学系统，望远透镜组由4片透镜组成，中继透镜组由两个单透镜和两个胶合透镜组成，两组均采用重冕玻璃和重火石玻璃组合消色差；中继透镜组采用了2个二次非球面和2个高次非球面进一步校正像差。变倍透镜组由4片透镜组成，采用重冕玻璃、重火石玻璃以及火石玻璃组合消色差。望远透镜组4片透镜的通光孔径较大，在Ф158mm~Ф193mm之间。系统焦距的变化使模拟器实现了两个视场的转换，F数保证了测试的能量，入瞳距足以满足模拟器变焦系统与导引头光学系统光瞳的匹配以及导引头的安装空间，系统总长可保证模拟器在转台上的安装需要。变焦系统长焦和短焦的调制传递函数如图4所示，畸变如图5示。图4表明系统在35lp/mm处，长焦时轴上0视场调制传递函数为0.65，轴外1.0视场调制传递函数大于0.54；短焦时轴上0视场调制传递函数为0.53，轴外1.0视场调制传递函数大于0.17。系统长焦时像质良好，短焦时弧矢方向调制传递函数略差，但也能满足模拟器的使用要求。由图5可以看出，系统在中心波长λ0=0.75μm处，长焦时畸变小于0.07%，短焦时畸变小于0.4%，系统畸变小于1%，完全可满足模拟器对畸变的要求。考虑光源的大小以及像差的校正，选取棱镜的厚度d=25mm，将棱镜置于光路中和透镜组一起校像差，通过光路追迹，可得到棱镜1界面3的通光口径D，再考虑装夹余量，取D=35mm。在图2(b)中，由于DMD的偏转角为24，入射光线在界面3上的折射角i′即为24，棱镜采用k9玻璃，k9玻璃在中心波长λ0=0.75μm处的折射率n=1.51141087，又知空气折射率n′=1，由折射率定律得到i=15.61。再由式(4)和式(2)计算得到棱镜1的＝47.24，β＝31.63。由图2(b)可知光线在界面2上的入射角θ==47.24，由式(1)计算得临界角im=41.42，θ＞im，由此可见棱镜1的角度值完全可以使入射光线实现全反射。

4结论

篇(3)

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当前位置：中国教育文摘>化学论文>教学内容CAI课件的设计_化学论文作者：佚名来源：不详时间：2006-12-1410:24:06人：yujklj68kfg随着计算机多媒体技术的飞速发展，许多教师已经尝试计算机辅助教学，并取得了较好的教学效果。但是，由于CAI软件一般由教师自己设计、编制，编制时必须遵循教学原则，要符合科学性、艺术性，同时还要着重做好以下几方面的设计工作。

课件结构

课件结构应采用超媒体结构。超媒体是基于超文本支持的多媒体，多媒体的表现可使超文本的交互界面更为丰富，由多媒体和超文本结合发展而成的超媒体系统目前已成为一种理想的知识组织结构和管理方式。CAI设计采用超媒体结构，既方便了教师操作，又可以使教师根据实际教学情况自由选择和重新组织教学内容。

字、声、图的设计

1、文字的设计

CAI软件中包含了大量的文字信息，是学生获取知识的重要来源。设计时要做到：

（1）文字内容要简洁、突出重点

文字内容应尽量简明扼要，以提纲式为主。有些实在舍不去的文字材料，如名词解释、数据资料、图表等，可采用热字、热区交互形式提供，阅读完后自行消失。

（2）文字内容要逐步引入对于一屏文字资料，应该随着讲课过程逐步显示。这样有利于学生抓住重点。引入时，可采用多种多样的动画效果，也可伴有清脆悦耳的音响效果，以引起学生的注意。

（3）要采用合适的字体、字号与字形文字内容的字号要尽量大，选择的字体要醒目，一般宜采用宋体、黑体和隶体。对于文字内容中关键性的标题、结论、总结等，要用不同的字体、字号、字形和颜色加以区别。

（4）文字和背景的颜色搭配要合理文字和背景颜色搭配的原则一是醒目、易读，二是长时间看了以后不累。一般文字颜色以亮色为主，背景颜色以暗色为主。以下列出几种具有较好视觉效果的颜色搭配方案。文字颜色／背景颜色白色／蓝色白色／黑色白色／紫色白色／绿色白色／红色黄色／蓝色黄色／黑色黄色／红色

2、声音的设计

CAI软件中的声音主要包括人声、音乐和音响效果声。人声主要用于解说、范读、范唱，在CAI软件中应用较少。软件中，合理地加入一些音乐和音响效果，可以更好地表达教学内容，同时吸引同学们的注意力，增加学习兴趣。一段舒缓的背景音乐，可以调节课堂的紧张气氛，有利于学生思考问题。

音乐和音响效果的设计时应注意：

（1）音乐的节奏要与教学内容相符。重点内容处要选择舒缓、节奏较慢的音乐，以增强感染力，过渡性内容选择轻快的音乐。

（2）音乐和音响效果不能用得过多，用得过度反而是一种干扰信息，效果适得其反。

（3）背景音乐要舒缓，不能过分的激昂，否则会喧宾夺主。

（4）要设定背景音乐的开关按钮或菜单，便于教师控制，需要背景音乐就开，不需要就关。

3、图形、图像、动画、视频的设计

CAI软件中，图形、图像、动画、视频图像占较大比重，设计得好，可以起到事半功倍的教学效果。反之，也会起到负作用。

（1）图的内容要便于观察图形、图像等画面设计要尽可能大，图的主要内容处在屏幕的视觉中心，便于学生观察。

（2）复杂图像要逐步显示。对于较复杂的图，如果一下子显示全貌，会导致学生抓不住重点，也不便于教师讲解。应随着教师讲解，分步显示图形，直到最后显示出全图。

（3）对于动画和视频图像，应具有重复演示功能。

对于动画和视频图像，学生可能一次没看清，最好设计重复播放按钮，教师可以根据教学实际，重复播放。

注意事项

（1）注意色彩的合理应用

色彩的应用可以给课件增加感染力，但运用要适度，以不分散学生的注意力为原则。如：色彩搭配要合理，色彩配置要真实，动、静物体颜色要分开，前景、背景颜色要分开，每个画面的颜色不宜过多。

（2）尽量加入人机交互练习。

设计CAI软件时，适当加入人机交互方式下的练习，既可请同学上台操作回答，也可在学生回答后由教师操作；这样做能活跃课堂气氛，引导学生积极参与到教学活动中。

篇(4)

关键词：指纹图像，灰度处理，对比度展宽

 

前言

在指纹自动识别系统中，指纹图像的预处理是正确地进行特征提取、匹配等操作的基础。在指纹图像采集过程中，由于采集仪器本身和手指结构特点，以及指纹采集时用力不均等情况，容易造成图像部分区域信号太弱（颜色太淡）或者太强（颜色太黑），给后续的指纹处理带来较大的困难，所以对于采集到的指纹图像首先进行灰度处理，提高指纹图像的对比度。通常，人们习惯对指纹图像进行归一化处理。这里，首先介绍图像归一化处理的算法。论文参考网。

1.归一化

图像归一化是像素层次的操作，它将图像的整体灰度均值和方差进行平移，把不同指纹图像的对比度调整到一个固定的级别。但是对整幅图像进行归一化并不改变图像中各部分的相对对比度。归一化的目的是为了消除传感器本身的噪声以及因为手指压力不同而造成的灰度差异。

按照FBI推荐我们假设所有指纹图像都是从分辨率为500dpi的扫描仪上得到。设F为输入的灰度指纹图像，其大小为m×n，m、n的取值范围一般由指纹输入设备的分辨率决定。论文参考网。f ( i，j) 代表指纹图像在( i， j ) 处的灰度值， 取值范围一般是0到255之间的整数，表示输入图像有256级灰度级。图像大小为NxN的指纹灰度图像F的均值M，方差V分别为:

M=

V=

其中f(i,j)是指纹图像中像素点(i,j)的灰度。

对原始指纹灰度图按下式进行规格化

其中M0，VAR0是期望的灰度均值和方差。

图1 指纹原图像图2 指纹归一化后图像

图像灰度归一化就是提高指纹图像弱区域的灰度，降低指纹图像强区域的灰度，从而把图像统一到一个固定的灰度内，这种方法不利于提高质量较差的指纹图像中的纹线、谷线对比度，不利于后续的指纹方向图的处理，本文将采用对比度线线展宽的方法来处理指纹图像中的灰度。

2.对比度线行展宽

对比度线线展宽，其目的是为了提高因采集设备以及由于手指压力不同而造成的对比度不足。对比度线性展宽实际上就是图像灰度值的线性映射。假设处理后图像与处理前图像的量化级数相同，即处理前后图像的灰度分布范围均为[0，255]，则如果需要进行对比度展宽，从原理上说，只能通过抑制非重要信息的对比度来腾出空间给重要信息进行对比度的展宽。

2.1算法设计思想如下：

对于图1的指纹图像进行处理，设原指纹图像的灰度为f（i,j）,处理后图像的灰度为g(i,j)，取值范围一般是0到255之间的整数，表示输入图像有256级灰度级。论文参考网。对比度线性展宽的原理示意图如图3所示。

图3 对比度线性展宽映射关系

指纹原图中的指纹纹线的灰度分布假设在[fa,fb]的范围内，则对比度线性展宽的目的是使处理后的指纹图像的灰度分布在[ga,gb]的范围内，当f<(fb-fa)<g=(gb-ga),则可达到对比度展宽的目的。将对比度展宽的计算公式如下：

g(i,j)=

（i=1,2,，m；j=1，2，，n）其中，，当，则可对非重要背景进行抑制， ，则能对指纹纹线的对比度展宽增强。

2.2算法实现：

函数名称：

*GrayStretch()

*参数:

*LPSTR lpDIBBits - 指向源DIB图像指针

*LONG lWidth - 源图像宽度（像素数）

*LONG lHeight - 源图像高度（像素数）

*BYTE bX1 - 灰度拉伸第一个点的X坐标

*BYTE bY1 - 灰度拉伸第一个点的Y坐标

*BYTE bX2 - 灰度拉伸第二个点的X坐标

*BYTE bY2 - 灰度拉伸第二个点的Y坐标

*返回值:

*BOOL- 成功返回TRUE，否则返回FALSE。

*说明: 该函数用来对图像进行灰度拉伸。

BOOLWINAPI GrayStretch(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight, BYTE bX1, BYTEbY1, BYTE bX2, BYTE bY2)

{

//指向源图像的指针

unsignedchar* lpSrc; // 循环变量

LONG i;

LONG j; //灰度映射表

BYTE bMap[256]; //图像每行的字节数

LONG lLineBytes; //计算图像每行的字节数

lLineBytes= WIDTHBYTES(lWidth * 8); // 计算灰度映射表

for(i = 0; i <= bX1; i++)

{

//判断bX1是否大于0（防止分母为0）

if(bX1 > 0)

{

//线性变换

bMap[i]= (BYTE) bY1 * i / bX1;

}

else

{

//直接赋值为0

bMap[i]= 0;

}

}

for(; i <= bX2; i++)

{

//判断bX1是否等于bX2（防止分母为0）

if(bX2 != bX1)

{

//线性变换

bMap[i]= bY1 + (BYTE) ((bY2 - bY1) * (i - bX1) / (bX2 - bX1));

}

else

{

//直接赋值为bY1

bMap[i]= bY1;

}

}

for(; i < 256; i++)

{

//判断bX2是否等于255（防止分母为0）

if(bX2 != 255)

{

//线性变换

bMap[i]= bY2 + (BYTE) ((255 - bY2) * (i - bX2) / (255 - bX2));

}

else

{

//直接赋值为255

bMap[i]= 255;

}

}

//每行

for(i= 0; i < lHeight; i++)

{

//每列

for(j= 0; j < lWidth; j++)

{

//指向DIB第i行，第j个像素的指针

lpSrc= (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i) + j; //计算新的灰度值

*lpSrc= bMap[*lpSrc];

}

} //返回

returnTRUE;

程序实现窗口如图4所示：

图4 灰度拉伸参数设置图

这里把原指纹图像的灰度fa、fb分别设为50，160，根据，对比度展宽的条件，通过对ga、、gb灰度值调整，展宽后的指纹图像的灰度ga、gb设为30，235，能较好的提高指纹脊线和谷线的对比度,改善图像的清晰度。对图1处理后的指纹图像如下图5所示：

图5 对比度展宽后的指纹图像

小结：

对比使用这两种算法处理的同一个指纹图像的效果图，我们会发现对比度展宽较能改善指纹图像的灰度，提高脊线和谷线的对比度，为后续求指纹的方向图奠定基础。该程序在visual c++软件中调试实现，该算法简单、快捷，且能很好的抑制图像中的噪声，不失为一种图像灰度处理的好方法。

参考文献

[1]朱虹，数字图像处理基础，科学技术出版社，2005.4

[2]余锦华、陈建华、施心陵，指纹图象的预处理，计算机工程与设计，2004.12

篇(5)

关键词：视频监控；嵌入式；摄像头；视频压缩；视频采集

中图分类号：TP37 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）26-0201-02

The Design And Implement Of Video Monitoring System Based On Embedded Linux

HE Yi

（School of Information Engineering，Guangdong University of Technology，Guangzhou 510006，China）

Abstract： With the rapid development of Internet， embedded network video monitoring is hotspot that attracting extensive attention in the present， and have involved in all fields， so the research for the video monitoring system has a certain significance. So in the direction of video monitoring， this paper proposes a system design scheme， The system using the Linux as operating system， S3C2410 as development platform and Collecting video image data by USB camera， after compression coding， the video image data is transmitted to the video server and client through the network， achieve the basic monitoring function.

Key words： video monitoring； embedded； camera； video compression； video capture

1 概述

在当前科技迅速发展的环境下，视频监控系统已经在安防、交通监控和家居生活等重要领域得到了广泛的应用。视频监控系统经过了三个发展阶段，第一是基于模拟摄像机的模拟视频监控系统阶段，第二是基于PC 端的数字视频监控阶段，第三是基于嵌入式Linux的网络视频监控系统阶段[1-2]。传统的模拟视频监控系统存在传输距离和系统数据量有限、图像质量低和不易扩展等不足，数字监控系统虽慢慢取代了模拟视频监控系统，但其本身也存在视频前端采集复杂、系统稳定可靠性差等局限。网络视频监控系统在各类技术的不断发展的基础上也在不断发展中。在网络技术快速发展的趋势下，通过网络传输视频图像[3-5]，是目前实现视频监控最好的方法。本文设计并实现一套以S3C2410为开发平台，以Linux为操作系统的基于嵌入式视频监控系统，客户端只要和监控终端在同一局域网内均可实时监控。

2 系统整体设计方案

该嵌入式视频监控系统以Linux系统和S3C2410开发板作为系统核心平台，由在前端的USB摄像头实时采集视频数据，经压缩编码后通过TCP网络传输到后台服务器，客户端可实现实时监控。此系统主要由视频服务器端和客户端组成；服务器端包括视频图像采集模块和TCP网络传输模块，它们的职责就是将视频数据进行压缩、编码后通过TCP网络传输到远程终端设备上。客户端主要实现远程终端设备的视频显示。

3 系统硬件设计

在该系统中，硬件结构包括视频图像采集模块、视频服务器模块和TCP网络传输模块。视频图像采集模块主要完成视频数据的实时采集，ARM开发板通过摄像头采集获取视频图像数据，然后进行压缩存储和处理，然后通过网络传输模块将视频数据传输到远程移动终端上显示。

4 系统软件设计

软件部分的设计主要包括：嵌入式Linux系统的裁剪和移植、视频图像的采集、视频的网络传输以及客户端网络连接程序。系统的裁剪和移植等技术本文不再作详细的论述。以下主要介绍视频图像采集模块和网络传输模块的设计。

进行视频采集[6]必须加入video4Linux模块，要从摄像头设备中采集视频图像帧，必须依靠此模块所提供的接口。video4Linux是摄像头设备的相关内核驱动，它为摄像头提供了编程所需的最基本的接口函数，比如ioctl（）函数、打开函数、写函数和读函数等的实现。并把它们定义在file_operation中，当应用程序对设备文件进行打开读写等一系列系统调用的操作时，系统将通过此结构去访问内核驱动程序[7-9]所提供的一些基本函数。video4Linux中的数据结构为视频采集提供了各种视频图像的相关数据信息，其中包括有：

video_window ：包含获取的视频图像区域的基本信息

video_capability：包含设备信息，比如设备的分辨率范围、设备的名称和信号的来源信息等

video_picture：包含了所获取图像属性；

video_channel：各个信号源的属性；

video_mmapf：用于内存映射；

video_mbuf：包含映射的帧的属性和信息，比如所支持的最多帧数、每一帧图像的大小和每一帧图像相对基址的偏移等属性；

video_buffer：最底层对缓冲区的描述。图3为整个的视频图像采集流程，视频图像的采集程序包括以下流程，一是初始化设备，二是打开设备，三是获取视频设备和视频图像信息，四是图像参数设定，五是视频图像采集。

视频数据网络传输模块本文采用B/S模式，以此模式来实现网络视频监控。本文采Boa来搭建Web服务器[10]。Boa 有它自己的特点，首先它支持CGI；其次它是单任务的，它与传统的web服务器不同，第一，对于每一个连接，它不会去重新启动一个新的进程，第二，对于二个或者多个连接，它也不会去启动多个对自身的复制；再次，对于所有在进行活动的连接，Boa只会在内部对它进行相应的处理，而且，对每一个CGI连接，它都会重新去开启一个进程。Boa支持的CGI公共网关接口适用于各种不同的平台，是用户应用程序与Web服务器最常用的通信接口。

5 系统仿真和测试

本文提出的构架方案和实现方案已经通过测试。客户端监控界面如图4所示。整个系统开发不仅简洁，而且高效，同时成本比较低，稳定性非常可靠，能够被移动设备应用，实现实时视频监控。

参考文献：

[1] 顾永建，高守乐.基于嵌入式系统的网络数字视频监控系统[J].计算机技术与应用， 2005（1）：40-42.

[2] 杨建全， 梁华， 王成友. 视频监控技术的发展与现状[J]. 现代电子技术， 2006（21）.

[3] 李保国. 基于嵌入式 ARM 的远程视频监控系统研究[D]. 南京： 南京理工大学， 2009.

[4] 张建. 基于 S3C2410 和嵌入式 Internet 的家庭视频监控系统设计[D].上海：上海交通大硕士学位论文，2007，1.

[5] 赵春媛，李萌，韩会山.基于ARM9的无线视频监控系统设计与实现[J].计算机工程与设计， 2012.

[6] 张蕾.基于嵌入式 Linux 的视频采集系统的研究设计[D].西安： 西安电子科技大学硕士学位论文，2010.

[7] 朱小远，谢龙汉.Linux 嵌入式系统开发[M].北京：电子工业出版社，2012.

[8] 韦东山. 嵌入式Linux应用开发完全手册[M] .北京： 人民邮电出版社， 2009.

篇(6)

关键词：双目视觉 立体匹配 导航定位 机器人

中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：1007-9416(2011)12-0059-02

引言

双目视觉是一种通过两幅图像获取物体三维信息的方法，具有通过二维图像认知物体三维立体信息的能力，其关键技术就是要解决两幅图像中对应点的匹配问题［1］。立体匹配一直都是机器视觉领域中的难点和热点，论文根据结合变电站及巡检机器人双目视觉系统的特点，运用匹配辅助区域匹配算法实现立体匹配，获得密集准确的深度图。

1、立体匹配原理

立体匹配基于视差原理，如图1所示。其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距离；摄像机焦距为f。设两摄像机在同一时刻观看空间物体的同一特征点，分别在“左眼”和“右眼”上获取了点的图像，它们的图像像素坐标分别为

采用平行摄像机模型，两摄像机的图像在同一个平面上，并且特征点p的图像坐标y坐标在左右图像平面上相同，

可以得到：

要想根据左右图像对完成立体匹配任务，就把只需计算左右图像对的立体视差，立体视差是景物点在左右图像中图像像素的横坐标之差，即：

从而就可以建立立体视差图(又称深度图)。所建立的立体视差图可以细分为两个子区域，零视差子区域和非零视差子区域，零视差子区域为机器人可以自由行走的无障碍平坦区域；非零视差子区域为平坦区域上的凸出区域，可能是障碍物存在的区域。

根据式(3)及立体视差原理，可以方便地计算世界坐标下的特征点在摄像机坐标系下的三维坐标：

左摄像机像面上的任意一点只要能在右摄像机像面上找到对应的匹配点，就可以确定出该点的三维坐标。这种方法是完全的点对点运算，像面上所有点只要存在相应的匹配点，就可以根据式(5)计算出对应的三维坐标。

2、立体匹配设计

经过图像预处理，可以为立体匹配提供较理想立体图像对，降低了匹配算法的难度。论文结合变电站、检机器人双目视觉系统的特点，运用特征辅助区域匹配算法实现立体匹配，该算法结合特征匹配算法及区域匹配算法的优点，可以在计算量不大的情况下，生成密集准确的立体视差图。

算法的总体上分三步：

2.1 匹配初始化阶段

匹配初始化阶段需要完成以下工作：对双目摄像机参数的标定；对摄像机所采用的图像运用高斯―拉普拉斯模板进行图像预处理；对预处理的图像运用加速主成分分析法实现图像的特征提取；这些过程都是为后面的立体匹配做准备，为之提供较理想的立体图像对。

2.2 特征匹配阶段

根据各种匹配准则缩小匹配点的搜索范围，利用特征匹配算法确定正确的匹配点。

2.3 区域匹配阶段

由于前面特征提取算法限制，不可能把景物所有特征点全部提取到，所以特征点匹配完成后，还存在一些有价值的非特征点未被匹配。但是这些未被匹配点被已匹配点限制在较小的范围内，对这些小范围点的匹配就是区域匹配算法的工作。

对多个可能的候选匹配点比较时，可能使用的依据有灰度、曲率、拉普拉斯变换、梯度等。结合变电站实际环境，运用连续性约束准则和灰度、x方向的灰度梯度、梯度方向唯一确定匹配点［2］。思路如下：

①┍算视觉连续性约束相关系数

其中d为已匹配点的视差均值，d为当前候选匹配点的视差。若，1为预先设定视觉连续性约束相关系数阈值，排除此候选匹配点，重复执行此步直到时，执行第2步；否则直接执行第2步执行。

②计算候选匹配点与待匹配点的灰度相关值Vcorr、x方向的灰度梯度接近程度系数Kgard_r、梯度方向相关系数式(7)-(8)中，K_gard_x、K_gard_y为基准图像上特征点x和y方向的梯度，Rgrad_x、Rgrad_y为候选匹配点x和y方向的梯度，fl、fr为左右图像的灰度函数，、为特征点和候选匹配点在窗口(2N+2M+1)中灰度均、为两点在窗口中灰度标准差。若有Vcorr

③计算总判断依据

计算出所有候选匹配点的Iall值，其Iall值最大者即认为是最佳候选匹配点，即特征点Pleft在右图像中的匹配点。

要匹配固定大小的图像窗口中的像素，相似约束准则是两幅图像在窗口中的相关性度量，当被搜索区域的点与待匹配点间相似约束准则最大化时，认为搜索区域的点是待匹配点的匹配点［3］。

设有立体图像对IMG1、IMGr，Pl、Pr为两幅图像中的像素点，相关窗口大小为，为图像IMGl中像素点Pl在图像3、实验与结果

图2中左右两图像，是左右摄像机对同一景物拍摄所得。

根据上图的左右两图，运用立体匹配算法求得立体视差图。实验结果如图3所示，其中左图像素深度图，右图是对左图经median处理后的效果图，看起来对左图清晰了不少，但不能显示真实图像视差关系。此算法消耗较长时间，将在以后工作中改进。

参考文献

［1］杨俊,贾秀芳.变电站防火防盗图像识别的研究.中国高等学校电力系统及其自动化专业第20届学术年会，2004.7.

［2］林琳.机器人双目视觉定位技术研究［D］．西安电子科技大学硕士学位论文,2009.

［3］薛长松．基于DM642的双目视觉控制系统研究［D］.河南大学硕士学位论文,2007.

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[关键词]3D 液晶显示 快门式3D 3D眼镜

中图分类号：TM741 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）12-0385-01

2010年开始，为吸引消费者眼球、占据销售市场，3D液晶电视被国内外各大电视生产厂家作为其主打旗舰产品。现阶段3D显示技术大致可以分为两种：眼镜式3D显示技术、裸眼3D显示技术。受产品空间与相关技术的限制，裸眼3D并没有得到普遍的应用，反而眼镜式3D显示技术以其较低的技术门槛、较低的硬件要求、简单易实现等优势，成为3D电视显示与电影院等显示平台经常采用的技术模式，成为当前主流的3D技术。其中，快门眼镜式3D以其高分辨率、画质自然等优势成为目前主流的3D显示技术。[1]

本课题主要对主动快门眼镜式3D做了一定的研究。重点解释相关技术的原理以及介绍3D显示的电路系统设计。并对3D技术对人体的健康问题做了一定的讨论。

1 快门式3D显示原理

1.1 3D显示原理

3D（3 Dimension）就是三维立体，该名词概念是相对于二维平面而言的。我们人类所能观察到的周围世界就是一个立体的空间，其中的所有事物都有三个维度，如图2-1所示：宽度（X）、高度（Y）、深度（Z）。所以我们可以感受到它们的前后与远近以及相互之间的位置关系。我们已经习惯了在这种3D立体世界中的生活方式。然而由于受到显示技术发展的制约，在传统的显示设备上，我们只能观看到二维的世界。

3D显示技术就是人为的把一帧图像处理成具有视差的两帧图像，为了得到这样的图像我们可以在拍摄影像的时候利用摄像机模拟人眼，用摄像机的左右两个镜头分别拍摄一幅略有不同的2D图像，也可以在电视上利用3D处理技术直接可以把一帧图像处理成左右、上下或者行交错的两幅图像，使得两眼看到有差异的景象，再利用特制的眼镜或者通过裸眼3D技术来感受真正的三维立体显示效果。[2]

1.2 快门式3D显示技术原理

主动快门式3D技术，是一种时间域调制技术（时分法）。按照显示图像刷新频率的不同，传统的快门眼镜式3D液晶显示系统可分为120HZ和240HZ两种。120HZ是将2D下的图像刷新频率提高至2倍，左右眼画面轮流交替的显示在液晶屏上；而针对240HZ刷新频率的液晶显示屏，为正常显示，其需要的芯片处理速度和图像处理速度都非常高，此外对液晶屏的液晶响应速度要求亦很高，而受目前的资源和技术限制，真正意义上的240HZ液晶显示技术并未广泛生产。

目前240HZ传统的做法依旧是将左右眼画面以120HZ的频率显示在液晶屏上，不同的是它通过缩短左右眼画面的显示时间，分别在左右眼画面之后插入一段时间的黑或灰画面，如此在很大程度上降低了左右眼图像的串扰。目前主流的快门眼镜式3D液晶显示系统的图像刷新频率为120HZ、液晶逐行寻址。3D信号经过电路处理后，在液晶显示屏上以120HZ的频率轮流交替显示左右眼的图像，即左右眼图像均为60HZ。同时观看者需佩戴一幅快门式3D眼镜，眼镜受同步信号的控制而同步开关，当显示左眼画面时，左眼镜片打开，右眼镜片关闭；同样，当显示右眼画面时，右眼镜片打开，左眼镜片关闭，如此观看者就能看到较好的立体效果。

1.3 快门眼镜工作原理

快门眼镜式3D技术所用的快门式眼镜在接收到空间的射频或者红外控制信后，镜片开始有规律的打开关闭，这种控制信号大部分采用频率60Hz幅值3.3V38kHz或者25kHz载波信号，主流的3D眼镜可接收的频率范围是60±1Hz，载波频率范围为±0.5%，必须保证同步信号的频率满足眼镜的要求，避免因频率不符合要求带来液晶屏的闪烁或者镜片闪烁等问题。

眼镜的镜片实际上是两片可以分别控制开和关的液晶屏，工作原理与液晶面板类似，不同之处在于镜片的状态只有黑和白两种，没有中g灰阶的存在。不通电的情况下，镜片是透明状态显示为白色，通电后镜片显示为黑色状态。不同眼镜其黑-白-黑的翻转时间是不一样的。镜片翻转的时间越短，稳态的时间越长，这样背光的打开时间可以增加，屏的亮度也会随之提高。

2 快门式3D显示的电路结构设计

快门式3D液晶电视眼镜系统方案包含两部分：红外发射部分和眼镜部分。

红外发射部分设计红外发射部分电路结构如图2.1.1所示。红外发射硬件部分包括MCU和红外发射两部分。液晶电视机逐帧显示左右帧，当帧画面切换的时候，有一个sync信号，电视机主芯片将此sync信号发出。VESA标准的sync信号为方波信号，如图2.1.2所示，sync高电平周期对应左画面，低电平周期内对应右画面。但是目前的3D片源有R/L、L/R方式的，有可能与VESA标准反向，高电平周期对应右画面，低电平周期对应左画面，为解决此问题，发射电路上设一个极性切换按钮，如果在实际观看中发现有错乱现象，可以按一下按钮，发射电路会将sync信号做极性反向处理。MCU收到sync信号后进行处理，然后调制为红外发射码，通过20kHz的红外载波发射出去。目前电视机上采用的红外遥控接收头频率为8kHz，为防止干扰，特选用20kHz的载波频率。

眼镜部分设计眼镜部分电路结构如图2.1.3所示。眼镜部分内部包含可充电聚合物锂电池、红外接收头、两块PCB板；一块PCB板上放置USB接口和充电电路，放在右边镜架内；另一块PCB板上包含MCU、升压电路、镜片切换控制电路三部分，放在左边镜架内；红外接收头放在两只镜片的正中间部位；PCB板与镜片、红外接收头通过FPC线连接，镜片、红外接收头需焊接在FPC线上，电池自带接线口，焊接在PCB板上。

软件部分要求实现休眠/工作模式切换、红外解码、电量检测指示和产生眼镜驱动信号的功能。眼镜接收到发射电路发出来的红外信号时，根据其内容控制左右眼镜片的开关。

参考文献

[1] 杨杰.快门眼镜式3D液晶显示背光控制系统的设计与实现.中国海洋大学硕士学位论文.2012.5.