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基于线阵CCD的视频合成及测量系统研究的中期报告
中期报告
一、研究背景和意义
随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，图像合成和测量技术已成为现代工业生产和科学研究中不可或缺的重要手段。目前常用的图像合成技术主要包括多视点图像合成、全景图像合成和视频像素合成等。其中，基于线阵CCD的视频像素合成技术由于其高速、高精度和实时性等特点，已成为研究热点之一。
本课题旨在研究基于线阵CCD的视频合成及测量系统，主要包括以下几个方面：
1.设计基于线阵CCD的视频合成及测量系统的硬件系统平台，包括采集卡、控制器、信号处理器等。
2.研究并设计基于线阵CCD的图像采集和像素合成算法，实现基于线阵CCD的实时视频像素合成。
3.研究并设计基于线阵CCD的测量算法，实现对图像中物体的距离、面积、体积、角度等参数的测量。
二、研究进展
1.硬件系统设计
已设计了基于线阵CCD的视频合成及测量系统的硬件系统平台，包括采集卡、控制器和信号处理器等。采集卡采用高速PCIe接口，能够实现高速图像采集；控制器采用嵌入式ARM处理器，能够实现图像数据的实时处理和控制；信号处理器采用FPGA技术，能够实现图像数据的高速处理和实时显示。
2.图像采集和像素合成算法设计
已设计基于线阵CCD的图像采集和像素合成算法，能够实现对图像中的多个图像进行实时像素合成。该算法主要包括以下几个步骤：
（1）图像采集。通过采集卡对多个线阵CCD的数据进行高速采集。
（2）线阵CCD数据的预处理。对采集到的线阵CCD数据进行预处理，包括去噪、白平衡、对比度调整等。
（3）线阵CCD数据的转换和拼接。对线阵CCD数据进行转换和拼接，生成完整的图像。
（4）图像像素合成。对多个图像进行像素合成，生成实时视频像素合成图像。
3.测量算法设计
已研究并设计基于线阵CCD的测量算法，实现对图像中物体的距离、面积、体积、角度等参数的测量。该算法主要包括以下几个步骤：
（1）图像预处理。对采集到的图像进行去噪、边缘检测、二值化等预处理。
（2）边缘提取。通过边缘检测算法提取物体的边缘信息。
（3）形状识别。通过形状识别算法识别出物体的形状信息，并计算物体的面积、体积、角度等参数。
三、下一步工作计划
1.完善硬件系统设计，并实现硬件系统的组装和调试。
2.优化基于线阵CCD的图像采集和像素合成算法，提高像素合成效率。
3.完善基于线阵CCD的测量算法，提高测量精度和实时性。
4.探索基于线阵CCD的视频合成及测量系统在工业生产和科学研究中的应用。