导读:本文包含了光斑质心算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:光斑中心提取,亚像素检测,反正切函数变换,灰度拟合
光斑质心算法论文文献综述
张惠,李国平,张勇,胡守伟[1]（2019）在《基于叁维反正切函数拟合的光斑质心提取算法》一文中研究指出在诸多需要对光斑质心进行定位的领域里,光斑质心定位的精确性和稳定性都是至关重要的。根据光学系统对物体边缘的模糊原理,提出一种新的光斑中心提取算法。该算法是以反正切函数为基函数,通过对其变量代换从而得到可以拟合光斑灰度分布的函数。求解过程中首先通过高斯-牛顿法进行迭代,然后再通过最小二乘法进行最优解估计。文中先通过仿真分析,对比了文中算法与传统算法的优劣,进一步通过实验验证该方法相对于传统方法的优势。实验结果表明:基于文中算法光斑质心提取精度为0.125 3个像素;此时角度传感器的测角精度为0.172 3″,优于传感器技术要求的0.25″。文中算法对噪声、对比度、光斑的长宽比和大小的综合性能优于传统算法,实验结果稳定可靠,满足角度传感器使用要求。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年02期）
李荣翠[2]（2018）在《激光探测器光斑质心算法硬件设计》一文中研究指出针对计算机在接收工业高清相机通过图像采集卡传输的图像数据进行信号处理运算的低速与单一性,设计一款相机控制器,该控制器在设备端与相机通过Camera Link电缆连接,利用可编程逻辑(FPGA)进行图像采集和算法实现,将原先运行于计算机的算法移植到该设备中,处理完成的数据通过以太网发送给计算机。与原始方法相比,该方法充分利用了FPGA对信号的高速并行处理能力,能够完成每秒300帧图像传输的同时,实时提取每帧图像的质心坐标供计算机使用,对计算机的配置不需高要求。该方法为控制接收多台相机数据并同时进行信号处理提供了有效途径。(本文来源于《电子技术应用》期刊2018年02期）
许泽帅,羊毅,兰卫华[3]（2013）在《基于矩形象限法的光斑质心定位算法研究》一文中研究指出激光大气传输会发生波前畸变,为了探测波前,采用哈特曼夏克(H-S)传感器来获取波前信息,采用算法对成像光斑进行质心定位,进而可以达到波前检测的目的。通过质心法对哈特曼夏克波前传感器得到的光斑图像进行处理,进而确定出其质心的位置和算法所需的时间。采用改进的象限法,通过检测光斑的边缘位置,进而确定出一个能将光斑圈住的矩形的大小和位置。根据几何学关系,针对不同位置的光斑采用不同的方法确定质心,进而可以得到质心的位置。通过与质心法对比仿真,结果显示两种算法的质心位置坐标很接近,算法的速度也很接近。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2013年12期）
刘淑平,王子明[4]（2013）在《光伏跟踪系统中太阳光斑质心定位的算法研究》一文中研究指出以图像传感器为硬件基础,采用图像处理技术研究设计了光伏跟踪系统。定位太阳光斑质心的过程,是跟踪装置的一个闭环自动调节过程,即以视日跟踪模式为主要工作方式,把图像处理机制的处理结果作为反馈对跟踪装置进行二次调节。通过两者的结合,光伏跟踪系统能以较高的精度实现太阳方位的实时跟踪。在系统设计方案中,图像处理机制起关键作用,其中包括图像的去噪、二值化、提取边缘、质心定位,有效地运用并改进其相关算法,才能保障跟踪装置的精度,全文重点讨论了这些算法的处理过程。(本文来源于《太阳能》期刊2013年19期）
何淼,唐玉国,陈少杰,巴音贺希格,崔继承[5]（2012）在《中阶梯光栅光谱仪信号光斑位置的质心提取算法》一文中研究指出中阶梯光栅光谱仪二维谱图中,信号光斑位置的提取精度直接影响光谱分析精度,是中阶梯光栅光谱仪研制中的关键问题之一。为保证中阶梯光栅光谱仪的高分辨率特征(其分辨率一般为几千以上,本仪器光谱分辨率为15 000),信号光斑的位置提取误差应小于0.03mm(小于2个像素)。在分析中阶梯光栅光谱仪谱图特征的基础上,提出了一种基于质心法的信号光斑位置提取算法,即通过搜索信号光斑探测窗口进行光斑判读以及信号光斑质心计算,实现了信号光斑位置的精确读取。实验结果表明,采用该算法可以有效地去除噪声光斑的干扰,实现信号光斑位置的快速精确读取,位置提取误差小于2个像素,波长误差小于0.02nm,满足本仪器要求。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2012年03期）
蒋峰,孙志毅,何秋生[6]（2012）在《太阳光斑质心位置检测算法的研究》一文中研究指出为了满足对太阳光斑质心位置精确检测的要求,本文提出了一种基于迭代阈值的圆拟合太阳光斑中心检测算法。首先采用迭代阈值法计算光斑图像分割的最佳阈值,截取光斑特征点成像区域的同时有效地降低了噪声干扰,增强了算法的抗噪声性能;然后用最小二乘圆拟合中心算法精确计算光斑中心位置坐标,来提高太阳光斑质心位置检测的精度。理论分析和仿真结果表明该算法是一种实用的精确检测算法,提高了偏移检测系统的精度要求。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2012年03期）
樊巧云,张广军[7]（2011）在《离散噪声图像的光斑质心算法及其硬件实现》一文中研究指出针对现有的光斑质心算法无法直接处理含有离散噪声点的图像,提出一种不依赖去噪预处理和噪声点剔除后处理,本身具有抗单点噪声能力的光斑质心定位算法,并通过现场可编程门阵列(FPGA)实现了该算法。首先分别标记背景像素、噪声像素和光斑像素;然后通过对相邻像素标记的判断,完成对当前像素的标记;同时对属于同一光斑的像素进行质心参数累加,但不累加和存储判断为真正噪声点的像素。与现有方法相比,该方法能够充分利用FPGA的并行处理能力,在图像像素输出的同时完成光斑质心提取和噪声点像素去除,而且不需要存储预处理图像和噪声点像素,节省了存储空间。该方法为由于图像传感器长时间曝光而引起的高亮度离散噪声光斑图像的处理提供了有效的途径。(本文来源于《光学精密工程》期刊2011年12期）
金占雷[8]（2011）在《CCD光斑质心算法的误差分析》一文中研究指出文章建立了CCD噪声和像元尺寸对质心算法影响的误差模型。模型表明,当CCD上光斑的束腰ω<0.1个像元时,质心算法的误差大于0.28个像元;当束腰ω>0.5个像元时,像元尺寸对灰度质心算法的影响可忽略不计,影响质心算法的主要因素是CCD随机噪声误差。在ω>0.5个像元的前提下,光斑尺寸越小,质心算法的精度越高。实验与理论分析结果一致,证明了该误差模型的正确性。(本文来源于《航天返回与遥感》期刊2011年01期）
徐文聪,楚天广[9]（2010）在《一种寻找星图光斑质心的高精度算法》一文中研究指出对星图识别中质心寻找的算法进行了研究,分析了以往算法的优点以及存在的不足,在此基础上提出了一种理论上更精确的算法。首先使用高斯分布对亮斑内像素点的强度分布进行近似模拟,给出光斑的仿真图像。然后采用最小二乘法中的法方程法以及奇异值分解法对光斑图像质心坐标进行优化计算。算例表明该算法可以得到更为精确的结果,在噪声小于最大像素值的5%时,质心坐标计算精度高于0.04像素。最后讨论了算法在望远镜光学成像畸变矫正中的应用。(本文来源于《第二十九届中国控制会议论文集》期刊2010-07-29）
徐文聪,楚天广[10]（2010）在《一种寻找星图光斑质心的高精度算法及在成像畸变矫正中的应用》一文中研究指出首先讨论星图识别中的质心寻找问题,提出了一种改进的匹配算法.使用高斯分布对光斑内像素点的强度分布进行近似模拟,并采用最小二乘法中的法方程法对光斑图像质心坐标进行优化计算.算例表明该算法可以得到更为精确的结果,在噪声小于最大像素值的5%时,质心坐标计算精度高于0.04个像素,优于以往的匹配算法的结果.最后讨论了算法在望远镜光学成像畸变矫正中的应用,设计了矫正算法,并通过算例验证了算法的合理性.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2010年06期）
光斑质心算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对计算机在接收工业高清相机通过图像采集卡传输的图像数据进行信号处理运算的低速与单一性,设计一款相机控制器,该控制器在设备端与相机通过Camera Link电缆连接,利用可编程逻辑(FPGA)进行图像采集和算法实现,将原先运行于计算机的算法移植到该设备中,处理完成的数据通过以太网发送给计算机。与原始方法相比,该方法充分利用了FPGA对信号的高速并行处理能力,能够完成每秒300帧图像传输的同时,实时提取每帧图像的质心坐标供计算机使用,对计算机的配置不需高要求。该方法为控制接收多台相机数据并同时进行信号处理提供了有效途径。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
光斑质心算法论文参考文献
[1].张惠,李国平,张勇,胡守伟.基于叁维反正切函数拟合的光斑质心提取算法[J].红外与激光工程.2019
[2].李荣翠.激光探测器光斑质心算法硬件设计[J].电子技术应用.2018
[3].许泽帅,羊毅,兰卫华.基于矩形象限法的光斑质心定位算法研究[J].激光与光电子学进展.2013
[4].刘淑平,王子明.光伏跟踪系统中太阳光斑质心定位的算法研究[J].太阳能.2013
[5].何淼,唐玉国,陈少杰,巴音贺希格,崔继承.中阶梯光栅光谱仪信号光斑位置的质心提取算法[J].光谱学与光谱分析.2012
[6].蒋峰,孙志毅,何秋生.太阳光斑质心位置检测算法的研究[J].数字技术与应用.2012
[7].樊巧云,张广军.离散噪声图像的光斑质心算法及其硬件实现[J].光学精密工程.2011
[8].金占雷.CCD光斑质心算法的误差分析[J].航天返回与遥感.2011
[9].徐文聪,楚天广.一种寻找星图光斑质心的高精度算法[C].第二十九届中国控制会议论文集.2010
[10].徐文聪,楚天广.一种寻找星图光斑质心的高精度算法及在成像畸变矫正中的应用[J].系统科学与数学.2010