摘 要随着机器视觉产业和嵌入式制造行业的发展，嵌入式图像匹配技术应用领域也更加广泛，在图像拼接技术、医学图像分析、物体辨识及变化检测、目标识别跟踪，人工智能等领域中具有广泛的应用。本文采用图像特征匹配中的SURF算子进行特征点的提取，然后利用k-d树思想进行图像特征点对配对，接下来采用随机抽样一致性RANSAC方法对图像特征点对进行提纯，最后进行图像之间的特征点匹配和图像拼接。本文在Jeston TK1嵌入开发平台上进行图像匹配，通过调用OpenCV视觉库，并利用CUDA对GPU单元进行优化加速，同时与PC端运行时间进行比较。通过对实验结果进行分析得出，采用随机抽样一致性方法提纯后的图像匹配效果更加精准；CUDA对GPU单元进行加速后，对不同图像质量的匹配拼接加速效果不一样，图像像素越高，加速效果越明显。关键词：图像�

摘 要本文中先就量子图像的相关概念以及数字图像处理的目的和意义作为铺垫，分析了国内外对于量子信息图像的相关研究以及对未来关于量子信息这方面的探索的展望，并对相关的数学物理基础进行了介绍。关于图像的几何变换，是指用户获得或设计的原始图像，按照需要产生大小、形状和位置的变化。从图像类型来分，图像的几何变换有二维平面图像的几何变换，三维图像的几何变换等。在量子图像处理的过程中，几何变换的实现依靠的是量子态的变换，通过量子线路来实现。然后通过基本几何变换的应用产生一种相对复杂的几何变换。常见的几何变换有：两点交换、翻转、正交旋转和分离几何变换等一系列。并通过相关软件实现仿真，以达到量子彩色图像的几何变换。了解算法设计的流程，分析用户需求并设计主要的功能模块，能掌握运�

摘 要电流电压互感器测试仪是电力系统中非常重要的一个设备，电流电压互感器的好坏决定了电力系统的运行状态，所以需要测试仪去检测电流电压互感器的运行状态。在目前国外的研究发展远远超过了我国，所以对于电流电压互感器测试仪的研究是非常具有意义的。本文首先介绍了电流电压互感器的研究背景和国内外的现状，从市场形式上阐述了本次研究的意义，对于需要测量的电力参数进行了简要的介绍。本次的研究是基于DSP芯片进行设计的，DSP芯片具有非常高的运算速度和运行稳定性，这样的高性能保证了整个系统的正常运行。对于软件程序部分，本文也做了简要的介绍，软件部分采用模块化设计，在主程序框架中包含了液晶显示部分、打印机驱动部分和中断服务程序部分，对于液晶显示部分做了比较详细的介绍。最后对成本进行了分析�

摘 要进入21世纪后，随着经济的迅速发展，计算机技术广泛地应用于生活的各个领域中。生产中旧的管理监控方法不再适合实际的生产。过程控制系统可以管控现场的一体化，同时能够适应高强度的生产模式，提高了生产效率，影响着综合自动化的各个领域。人机界面作为控制系统中必不可少的部分，能够反映出系统设备的工作状态、系统工作的流程，以及能给予视觉和触觉的效果，从而带给用户十分直观的感受。同时当前互联网与移动设备的快速发展，使得移动终端慢慢地取代了较老一代的通讯终端。本文以路锥自动收放控制系统为应用实例，将交通现场和过程控制监控系统联系起来，通过移动终端的蓝牙设备连接进行通讯，从而实现对交通现场中路锥的收放进行实时监控。在分析路锥系统工作状态，以及投放、回收流程的监控功能需求基础上

摘 要随着计算机技术和网络的迅速发展，PC设备和移动端设备的不断更新，传统的信息交互方式已经不能满足人们的需求，因此，如何利用Web技术构建新的互联网交互平台这一问题研究具有十分重要的意义和应用价值。本文研究设计与实现的基于Web技术的交互平台是一个典型的互联网信息交互平台。首先从需求分析入手分析平台的功能和框架特点，并对Web应用技术作了深入的分析和研究，然后采用以MVC设计模式为核心的Struts作为系统的开发框架，以面向对象为核心的Java语言作为系统开发语言。除此之外，本文着重介绍了基于Web技术的交互平台的用户登录与注册、信息交流、权限管理、后台管理等模块的设计方案，并实现了主题讨论、问题的解决方案建议、众创众设计、献计献策、主题内容采编等功能。通过系统测试，本文所设计的基于Web技术的�

摘 要进入21世纪后，随着经济的迅速发展，计算机技术广泛地应用于生活的各个领域中。生产中旧的管理监控方法不再适合实际的生产。过程控制系统可以管控现场的一体化，同时能够适应高强度的生产模式，提高了生产效率，影响着综合自动化的各个领域。人机界面作为控制系统中必不可少的部分，能够反映出系统设备的工作状态、系统工作的流程，以及能给予视觉和触觉的效果，从而带给用户十分直观的感受。同时当前互联网与移动设备的快速发展，使得移动终端慢慢地取代了较老一代的通讯终端。本文以路锥自动收放控制系统为应用实例，将交通现场和过程控制监控系统联系起来，通过移动终端的蓝牙设备连接进行通讯，从而实现对交通现场中路锥的收放进行实时监控。在分析路锥系统工作状态，以及投放、回收流程的监控功能需求基础上

摘 要随着互联网以飞快的速度渗透进人们的生活，计算机技术已经越来越多的应用的我们的生活中。计算机图形图像技术在生活中的各个方面服务着人们。人脸跟踪与识别系统，是对人脸检测技术和人脸识别技术的应用。将其运用到Android系统之中，从而实现了通过手机摄像头识别人脸的功能。本文首先阐述了CamShift运动跟踪算法、人脸检测Haar分类器、人脸识别LBP算法的相关内容，然后根据实际的Android开发内容编写了需求报告。最后对系统如何实现进行了论述，首先通过Android中Camera相关类获取视频流的一帧，然后使用Haar分类器进行人脸检测，获取人脸矩阵信息。对录入的人脸进行训练后再使用LBP算法进行人脸识别，最后在屏幕上绘制出人脸的矩阵与识别出的人的姓名。如此循环，从而实现了对视频流的人脸识别。关键词：人脸识别；CamShift；haar�

摘 要随着人民生活水平的不断提高，汽车逐渐成为人们生活中越来越重要的代步工具。汽车数量增长迅速，道路交通事故以及交通运输问题日益严重。为了提高车辆的管理效率，解决复杂的交通问题，车辆检测与跟踪作为智能交通系统重要的组成部分，如何得到更好的基于视频图像处理的车辆检测效果成为国内外研究的焦点。本文将静止的摄像机获取的交通视频作为研究的对象，对基于视频图像处理的车辆检测方法进行研究。本文的主要工作如下：（1）对车辆检测识别方法进行了简要介绍，对于运动物体的检测方法有光流法、背景差分法和帧间差分法三种，本文采用的是帧间差分法，帧间差分法相对比较快，需要一个静态图像或参考图像，易于实现适用于实时快速通过车辆的目标检测，对缓慢移动的车辆不适用。（2）采集视频图像，对视频图像

摘 要随着人民生活水平的不断提高，汽车逐渐成为人们生活中越来越重要的代步工具。汽车数量增长迅速，道路交通事故以及交通运输问题日益严重。为了提高车辆的管理效率，解决复杂的交通问题，车辆检测与跟踪作为智能交通系统重要的组成部分，如何得到更好的基于视频图像处理的车辆检测效果成为国内外研究的焦点。本文将静止的摄像机获取的交通视频作为研究的对象，对基于视频图像处理的车辆检测方法进行研究。本文的主要工作如下：（1）对车辆检测识别方法进行了简要介绍，对于运动物体的检测方法有光流法、背景差分法和帧间差分法三种，本文采用的是帧间差分法，帧间差分法相对比较快，需要一个静态图像或参考图像，易于实现适用于实时快速通过车辆的目标检测，对缓慢移动的车辆不适用。（2）采集视频图像，对视频图像

摘 要运动模糊恢复是长久以来数字图像处理中的一个经典的课题。摄像时相机和被摄景物之间因相对运动而造成的图像模糊被称为运动模糊，这是我们最常见的图像失真来源之一。针对这种图像模糊，如果我们不能采取有效的措施去抑制，会使得图像中重要信息丢失，进而带来广泛的负面影响。本次毕业设计主要任务是利用OpenCV的函数和功能，在Android设备上实现图像运动模糊恢复，完成图像运动模糊恢复的函数功能和实际应用。引用和创建图像运动模糊恢复函数，供后续开发者使用和改进。在设计中，需要大量的引用OpenCV函数库中的相关功能，完成运动模糊的处理和恢复。所以首先需要搭建OpenCV开发环境，找到相关的OpenCV程序包。此外，要使用其中的诸多功能，需要创建新的工作空间来引入OpenCV函数库。最后通过工作空间内主类的调用，来使用�