|利来老牌游戏直营网质心算法doc

　　系统采用质心法进行数据处理能提高测试精度。因为质心法能使CCD上的图像分辨率达到光敏元尺寸的1/10★★★,那么成像亮线中心在CCD上所对应的光敏源序号就可以是小数★★★,而非一定是整数★★★,这样通过计算可知,★★★。虽然测量系统的精度有提高,%的相对误差仍不能令人满意,从误差公式可知,系统误差的改善主要取决于CCD的像元尺寸★。随着CCD技术的不断发,像元尺寸也会不断改善,系统误差也将会有大幅度减小。

　　该算法中的加权函数包含3种形式★★，即★★★，,其中均为强度值。其原理是将光斑中心较近的部分区域像素值增强，使得对光斑影响较大点的影响力进一步加大，提高质心探测精度，即使光斑形状不近似高斯分布，该方法依然能较准确的探测光斑质心。

　　先对图像进行阈值分割，再使用COG算法★★★，此时的质心探测误差要小于只用COG算法时的质心探测误差。该算法关键在阈值的选取★★★。选取阈值的方法有很多。常用的有固定值阈值，经验阈值和直方图阈值。目前应用较广泛的是自适应阈值。自适应阈值具有阈值随图像的变化而变化以达到最好效果的优点★★。自适应阈值中最常用的是小波自适应阈值。该方法可以很好的去除高斯白噪声★★★。但传统的小波变换在信号降噪中计算不足，所以可以将小波降噪算法进行改进。

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　　质心法图像预处理算法步骤如下[5]：（1）对图像通过灰度化和反色后阈值选择得到光斑特征区域；（2）模糊去噪（mean blur），消除热噪声以及像素不均匀产生的噪声★；（3）再次进行阈值选择，得到更清晰的光斑区域★★★；（4）形态学处理，选择disk中和合适的领域模板，对图像进行腐蚀和填充处理，以得到连通域的规则形状图形★；（5）边缘检测得到图像边缘★★★，反复实验证明canny边缘检测算法最好；（6）对边缘再进行形态学strel－imerode－imclose－imfill相关运算得到更连通的边缘曲线，调用regionprops（L，properties）函数，根据质心法计算质心。

　　其中为当前被测像素的坐标，为光斑的中心坐标★★，为计算出的光斑质心坐标，为当前像素的像素值。由于距离光斑中心越远的像素对质心判断的影响越小，所以取距离的倒数作为加权函数利来老牌游戏直营网，这样可以减弱远离光斑的噪声★★★，减少噪声对质心探测的干扰，提高质心的探测精度。当光斑不近似高斯分布时，该算法依然有较高的精确度利来老牌游戏直营网，能有效的将光斑与背景分离。从而消除噪声干扰★。但该算法必须在能准确求出光斑中心坐标的前提下才具有高精度探测质心的能力

　　其中为二维图像上每个像素点所接收到的光强★★★，该算法适用于没有背景噪声，背景噪声一致或信噪比较高的情况。