分析快速细化算法和 OPTA 细化算法不足产生的内在原因 ,提出一种新的基于重心的快速细化算法.该算 法根据被细化图像的特点 ,用密度重心快速将纹线细化到 3 个像素宽度内 ,计算 4 邻域拓扑实现彻底细化.仿真结 果表明 ,在细化效率方面 ,该算法一次遍历删除超过一半的大量冗余像素 ,是快速细化算法的 3～7 倍 在细化要求 方面 ,该算法可达到绝对单像素、 光滑无毛刺 ,并能保持端点不被吞噬 ,能够很好地满足图像细化的要求. -The int rinsic origin of

文主要介绍了基于摄像头的黑线识别以及相应的控制策略。在获得路径图像的同时，实时图像处理系统识别黑线中心．从而判断出路径的信息，对智能车的舵机和速度施行控制，使之达到较为准确的转弯和快速行驶的性能。首先，在摄像头所获取的图像信息基础上，在图像预处理中使用了二值化和图像滤波算法，并且在黑线提取中提出了重心提取算法，以预判前方的路径信息；然后，根据所获得的路径信息控制舵机转向和行驶速度。实验表明，该方法简便可靠，能够满足机器人路径识别的需求。-a paper

：自准直仪是比较常用的测角仪器，其原理是检测激光形成的图像光斑的中心之间的距离，通过 ) 个中 心的横纵坐标差来计算物体偏离的角度 ’ 利用迭代阈值和图像分割等方法将光斑图像进行预处理，然后将得到 的图像分别用重心法、圆拟合法和匹配法进行中心定位，并最终进行偏离角度的测定 ’ 文中介绍了所使用的几 种方法，并进行了仿真比较，结果表明，圆拟合法更有优势 ’ -: Is more commonly used since the collimator angle m