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文檔簡介
1、隨著Internet、無線網(wǎng)絡的普及,計算機處理能力的提高以及視頻壓縮技術的發(fā)展,遠程視覺控制系統(tǒng)成為近年來研究的熱點。本文的工作基于一個機械臂遠程視覺控制系統(tǒng)展開,在一個C/S模式的遠程網(wǎng)絡控制系統(tǒng)中,用戶通過遠程操作實現(xiàn)對機械臂的遠程監(jiān)控。通過安裝在本地端的攝像機采集機械臂運動現(xiàn)場的圖像,采集后的圖像送入本地計算機進行圖像分析和壓縮,得到機械臂末端執(zhí)行器在圖像中的位置以及壓縮圖像數(shù)據(jù),位置數(shù)據(jù)經過圖像坐標與實際坐標的轉換后得到實際位
2、置數(shù)據(jù),該位置數(shù)據(jù)與壓縮圖像數(shù)據(jù)通過Internet送至遠程客戶端,在客戶端根據(jù)接收到的位置數(shù)據(jù)向本地端發(fā)送控制指令,完成對本地端的反饋控制,同時解壓接收到的圖像數(shù)據(jù)并顯示,實現(xiàn)用戶對運動現(xiàn)場的實時監(jiān)控。本論文采用三種方法實現(xiàn)了圖像數(shù)據(jù)的壓縮傳輸,并提出了魯棒性較好的目標跟蹤與定位算法。
在圖像壓縮部分,分別采用了基于DCT(discrete cosine transform)的圖像壓縮方法、嵌入式零樹小波(EZW)圖像壓
3、縮方法以及基于混合MC(運動補償)/DCT與小波相結合的視頻壓縮方法。1)對DCT變換和量化系數(shù)的存儲方法加速了編碼速度,同時采用在解碼端嵌入基于自適應鄰域的塊效應濾波器的方法消除DCT解壓縮圖像的塊效應;2)利用提升格式的小波變換提高小波的運行速度,利用EZW算法編碼小波系數(shù),實現(xiàn)圖像的漸進壓縮編碼。針對EZW算法對低頻數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)采用同樣方法編碼導致的低頻數(shù)據(jù)損失,以及主表和副表掃描的空間復雜度高的問題,進行了三個方面的改進:首先
4、,將所有小波系數(shù)的數(shù)值調整到一個字節(jié)范圍內,并直接存儲數(shù)據(jù)量較少的低頻數(shù)據(jù);其次,設置標記矩陣來取消對主表和副表的掃描,并對每一個重要系數(shù)同時進行主掃描和副掃描;將副掃描的精度提高一個比特,以增加每次掃描的有效數(shù)據(jù)量。3)在混合MC/DCT與小波相結合的視頻編碼算法中,為了加快搜索速度,統(tǒng)一采用4×4的塊匹配;針對傳統(tǒng)快速塊匹配算法易陷入局部極小值的問題,提出一種新的快速算法:首先判斷是否靜止塊,若是,則停止搜索,若否,則通過運動矢量預
5、測確定搜索中心點,并沿著由內而外的搜索路徑,結合搜索停止條件,完成匹配塊的搜索,在保證搜索速度的前提下,根本解決了陷入局部極小值的問題;同時,對Ⅰ幀圖像采用小波編碼來實現(xiàn)視頻序列的重同步,P幀圖像經過預測后,采用4×4整數(shù)變換編碼殘差數(shù)據(jù),最后采用哥倫布碼表輸出碼流。
在原來的遠程視覺控制系統(tǒng)中,機械臂末端執(zhí)行器的跟蹤與定位采用的是灰度模板匹配,該算法較簡單,但是在光照和背景變化以及陰影發(fā)生移動時,很容易出現(xiàn)錯配,導致反饋
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