圖像特征用于信號解調(diào)及視頻拼接.pdf

1、在圖像處理研究領(lǐng)域，圖像有多種特征，包含點(diǎn)特征、線特征、邊緣特征等，可以針對具體問題來提取具體的特征。本文嘗試?yán)脠D像特征來解決兩個實(shí)際問題，一是通信系統(tǒng)中的信號解調(diào)，一個是視頻拼接。
　　 無線通信在各行各業(yè)都有著廣泛的應(yīng)用，是現(xiàn)代生活正常進(jìn)行必不可缺的一部分。通信系統(tǒng)的基本框架中包含調(diào)制、傳輸、解調(diào)等三大模塊，其中，解調(diào)模塊的重要性毋庸置疑，接收端能否正確解調(diào)出發(fā)送端所發(fā)送的信號標(biāo)志著整個通信過程是否成功。本文嘗試將發(fā)送端的

2、“0”、“1”信號映射到小波圖像域的紋理特征進(jìn)行識別來實(shí)現(xiàn)通信解調(diào)，這是一次新的嘗試。
　　 視頻拼接在現(xiàn)在生活如視頻會議和視頻監(jiān)控中已有了很好的應(yīng)用。視頻由一幀幀圖像組成，實(shí)現(xiàn)視頻拼接的關(guān)鍵也就是實(shí)現(xiàn)圖像拼接?，F(xiàn)在的圖像拼接算法較多，但速度不夠快，而拼接速度也是視頻拼接能夠較好進(jìn)行的一個關(guān)鍵。本文嘗試?yán)肏arris角點(diǎn)的位置信息進(jìn)行圖像拼接，是對圖像拼接算法的一次創(chuàng)新。
　　 全文的具體內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)可概括如下:

3、>　　 1、幅度檢測是經(jīng)典而成熟的通信解調(diào)方法之一，并且性能不錯。而新提出的一種連續(xù)相位的擴(kuò)展二元相移鍵控(ContinuousPhase-ExtendedBinaryPhaseShiftKeying，CP-EBPSK)調(diào)制帶寬利用率很高，但由于“0”、“1”調(diào)制信號差別很小，對噪聲很敏感，所以亟待提高解調(diào)性能。由于幅度檢測方法在解調(diào)過程中對于沖擊濾波輸出的波形特征尚未有效利用，另外考慮到小波函數(shù)的快速衰減性特別適合于信號瞬變信息的檢

4、測，所以本文嘗試提出一種基于小波變換的方法來對該調(diào)制信號進(jìn)行解調(diào)。
　　 2、變換得到的小波圖像會出現(xiàn)“V”字紋理和和非“V”字背景，分別對應(yīng)著調(diào)制信號的“1”和“0”。如果直接對圖像提取“V”字特征進(jìn)行解調(diào)，誤碼率會較大，這是由于CP-EBPSK調(diào)制信息較弱，“0”、“1”信號波形差別很小。所以，本文在提取圖像特征之前，先運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理中的開啟操作運(yùn)算對圖像進(jìn)行預(yù)處理，以有效去除目標(biāo)物體周圍及其內(nèi)部的噪點(diǎn)，有效提高檢測性能

5、。
　　 3、圖像拼接的關(guān)鍵是圖像配準(zhǔn)，要完成圖像配準(zhǔn)首先要提取有效的圖像特征。圖像特征有很多種，本文選擇了提取Harris角點(diǎn)特征，因其方法簡單，定位準(zhǔn)確，對多個區(qū)域的結(jié)點(diǎn)也能精確檢測，并且對局部噪聲不敏感，抗噪能力較強(qiáng)。
　　 4、在利用提取出的Harris角點(diǎn)進(jìn)行配準(zhǔn)的工作中，以前較成熟的做法是以角點(diǎn)為中心，設(shè)定某個值為邊長形成一個塊，然后對兩幅圖像的各個塊進(jìn)行相關(guān)匹配，相關(guān)性最大者認(rèn)為是最佳匹配的。這一做法計(jì)算量