湯姆遜散射系統(tǒng)的光路自動準(zhǔn)直系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)課件

導(dǎo)師：趙君煜學(xué)生：李夢婷2011年12月6日EAST湯姆遜散射系統(tǒng)光路自動準(zhǔn)直系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)EAST湯姆遜散射系統(tǒng)光路自動準(zhǔn)直系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)報告內(nèi)容論文研究目標(biāo)論文研究進(jìn)展情況存在的問題及后期改進(jìn)計劃報告內(nèi)容論文研究目標(biāo)論文研究目標(biāo)設(shè)計和搭建準(zhǔn)直系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)研究和實現(xiàn)準(zhǔn)直系統(tǒng)的軟件功能和相關(guān)算法1.激光光斑圖像實時采集和保存功能2.光斑圖像預(yù)處理算法3.光斑圖像中心檢測算法4.反饋調(diào)節(jié)二維鏡架控制功能

通過本系統(tǒng)的設(shè)計，在放電過程中調(diào)節(jié)光路時，可以通過CCD進(jìn)行激光光斑圖像實時采集和保存顯示，根據(jù)相關(guān)算法計算光斑數(shù)據(jù)中心的偏移來達(dá)到實時反饋調(diào)整反射鏡的位置的目的。保證激光光路通過每個反射鏡的中心位置，完全從EAST下、上窗口中心通過，達(dá)到準(zhǔn)直光路的目的。在EAST放電實驗中對光斑數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的處理和分析。

論文研究目標(biāo)設(shè)計和搭建準(zhǔn)直系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)報告內(nèi)容論文研究目標(biāo)論文研究進(jìn)展情況存在的問題及后期改進(jìn)計劃報告內(nèi)容論文研究目標(biāo)激光傳輸光路：

激光傳輸光路：

準(zhǔn)直系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計：LaserLaserBeam7Camera2TTLPulseXMotorControllerXMotorControllerreticleCamera1CylinderfilterTTLPulse準(zhǔn)直系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計：LaserLaserBeam7Cam準(zhǔn)直系統(tǒng)軟件設(shè)計：

光斑圖像采集功能的研究和實現(xiàn)CCD需記錄下每個完整激光脈沖圖像。為確保采集到連續(xù)的、完整的脈沖光斑圖像，應(yīng)采用外觸發(fā)的同步控制方式來控制CCD攝像機電子快門的開閉，來獲取激光脈沖的圖像。準(zhǔn)直系統(tǒng)軟件設(shè)計：

光斑圖像采集功能的研究和實現(xiàn)圖像采集功能流程圖初始化CCD工作參數(shù)設(shè)置等待外部觸發(fā)開始采集光斑信息采集時間信息采集圖像顯示和保存結(jié)束釋放資源1.系統(tǒng)初始化2.開始采集數(shù)據(jù)3.保存數(shù)據(jù)并同時顯示圖像4.雙緩沖方式保存5.釋放資源圖像采集功能流程圖初始化CCD工作參數(shù)設(shè)置等待外部觸發(fā)開始采圖像處理算法的研究和實現(xiàn)

光斑圖像噪聲分析由于激光光束傳輸過程及衰減系統(tǒng)、CCD攝像頭的影響，CCD傳送到計算機中的原始激光光斑圖像存在著很多的噪聲，這些噪聲的存在會影響對光斑分析的正確性，因而需要對其進(jìn)行濾波處理，也就是對圖像進(jìn)行預(yù)處理。外界雜散光噪聲CCD暗噪聲CCD光子噪聲CCD散粒噪聲圖像處理算法的研究和實現(xiàn)光斑圖像噪聲分析圖像預(yù)處理采用的濾波去噪算法選擇主要是根據(jù)噪聲的頻率特征。因此以上噪聲據(jù)其頻率特征分為以下2種:(1)隨機噪聲：在激光光斑數(shù)據(jù)分析中即為CCD的散粒噪聲。在所有噪聲中，隨機噪聲所占用的比例最大，而這種噪聲在統(tǒng)計規(guī)律上服從高斯正態(tài)分布。

其中產(chǎn)μ，σ分別是隨機變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。(2)加性噪聲加性噪聲是一種與圖像信號不相關(guān)的噪聲，在激光光斑圖像中主要CCD暗噪，假定含有這種噪聲的圖像為g(x,y)，無噪聲圖像為f(x,y)

噪聲為n(x,y)，則有：圖像預(yù)處理采用的濾波去噪算法選擇主要是根據(jù)噪聲的頻率特征。因預(yù)處理算法設(shè)計

好的降噪方法應(yīng)該即可以消除圖像中的噪聲同時又不會使圖像的有用信號減弱或去除。因此需根據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用結(jié)果進(jìn)行調(diào)試，降噪處理主要有以下幾種方法：均值濾波法，中值濾波法。1）均值濾波均值濾波法是一種典型的線性平滑濾波。基本思想是用幾個鄰域像素灰度的平均值來代替每個像素的灰度值。均值濾波方法可以有效地去除高斯型噪聲；但線性方法在濾除噪聲的同時也破壞圖像中的快變信號，如邊界及細(xì)節(jié)等，從而使圖像變得模糊。2）中值濾波中值濾波是非線性濾波法。在數(shù)字圖像中是把以某點(i,j)為中心的小窗口內(nèi)的所有像素的灰度按從大到小的順序排列,將中間值替代(i,j)處的原灰度值(若窗口中有偶數(shù)個像素,則取兩個中間值的平均).窗口在圖象上從左到右,從上到下移動,便可對圖象進(jìn)行平滑處理。中值濾波的優(yōu)勢在于它能夠保護圖像的邊界信息，而且可以除去圖像中含有的無用的圖像噪聲。因而光斑圖像的預(yù)處理選擇用中值濾波算法。

預(yù)處理算法設(shè)計好的降噪方法應(yīng)該即可以消除圖像中的噪聲同中值濾波改進(jìn)算法具體步驟二維情況的中值濾波定義：快速算法的基本思想是先統(tǒng)計窗口內(nèi)象素的直方圖,由直方圖求得中值。假設(shè)窗口大小為m*n，從一個窗口的中值濾波輸出,到獲得下一個窗口的中值濾波的輸出,窗口將移過一列。新窗口內(nèi)的象素是將原窗口象素刪去最左一列(n個象素),再在其右邊加進(jìn)一列(n個象素),其余的m*n-2n個象素保持不變,然后再對原窗口直方圖作修正,利用直方圖求新窗口的中值。中值濾波改進(jìn)算法具體步驟二維情況的中值濾波定義：1.首先統(tǒng)計實線所圍窗口中25個象素的直方圖(頻數(shù))如表12.然后在圖象最小灰度級至最大灰度級范圍內(nèi)統(tǒng)計累計頻數(shù)。

3.當(dāng)累計頻數(shù)大于13(即(n*m+1)/2)

時,對應(yīng)的灰度級60即為輸出圖象相應(yīng)點的灰度值。然后將窗口右移一列（虛線位置）4.實際處理時,先將原窗口最左一列象素值（55，60，62）為下標(biāo)的直方圖單元的頻數(shù)分別減去1、3和1,再將原窗口中各列依次右移一列,讀入新窗口最右一列位置的圖象數(shù)據(jù),增加到窗口數(shù)組的右邊。同時,以新增加列象素值（61,64,65,66,67）為下標(biāo)的直方圖單元值加15.累計頻數(shù)大于13(此例為16)對應(yīng)的灰度值64即為輸出圖象對應(yīng)點的輸出值。1.首先統(tǒng)計實線所圍窗口中25個象素的直方圖(頻數(shù))如表1原始光斑和處理后光斑比較經(jīng)過中值濾波后，剖面的灰度曲線尖峰減少、略為平滑，說明隨機噪聲已經(jīng)得到了較好的抑制。原始光斑和處理后光斑比較經(jīng)過中值濾波后，剖面的灰度曲線尖峰減二值化處理:方法：所有灰度大于或等于閥值的像素被判定為屬于特定物體，其灰度值為255表示，否則這些像素點被排除在物體區(qū)域以外，灰度值為0，表示背景或者例外的物體區(qū)域。有兩種方法進(jìn)行二值化處理：手動指定一個閾值，以此閾值來進(jìn)行二值化處理。自適應(yīng)閾值處理：經(jīng)過改進(jìn)的閾值技術(shù)，閾值本身是一個變量。自適應(yīng)迭代閉值分割法是通過閾值迭代的方式，自動搜尋出比較合適的閾值。迭代法在初始條件中假設(shè)一個閡值，在對圖像的迭代運算中不斷更新這一假設(shè)閾值，以得到最佳閾值。初始閾值一般取灰度平均值，利用這個初始的開關(guān)函數(shù)把圖像分割成為目標(biāo)和背景兩類區(qū)域，然后分別對其進(jìn)行積分并將結(jié)果取平均以獲取一新閾值。將此新閾值控制開關(guān)將圖像分成目標(biāo)和背景，并用作新的開關(guān)函數(shù)。如此反復(fù)迭代下去，直到開關(guān)函數(shù)不再發(fā)生變化，即迭代已經(jīng)收斂于某個穩(wěn)定的閾值時，迭代停止。此刻的閾值即作為最終的結(jié)果并用于圖像的分割。二值化處理:以T0作為初始閾值的估計，則迭代中閾值的第k次估計為：

式中L為灰度級的個數(shù)，hk為灰度值為k的象素點的個數(shù)，Tk就是得到的最佳閾值。以T0作為初始閾值的估計，則迭代中閾值的第k次估計為：

針對激光光斑圖像的特點，預(yù)處理流程為：打開激光光斑圖像中值濾波自適應(yīng)閾值選擇圖像分割是背景圖像取均值否開始（a）（b）針對激光光斑圖像的特點，預(yù)處理流程為：打開激光光斑圖像中值濾

光斑中心檢測算法的研究和實現(xiàn)重心法

先對CCD輸出的每個離散信號求出其相對起始點的面矩,將每個離散信號的面矩累加起來。再求出整個CCD上所有信號的積分。前者與后者的商就是要求的光斑信號的重心位置。假設(shè)采集圖像的大小為X×Y像素，并設(shè)B[i,j]代表第i行第j列的像素灰度值，則重心計算公式為：0（光斑）B（i,j）=1（背景）

該算法簡單明了，對于光斑形狀比較規(guī)則的情況，是一種好的算法。

光斑中心檢測算法的研究和實現(xiàn)重心法2.圓擬合法

擬合法是一種基于最小二乘準(zhǔn)則的數(shù)學(xué)方法，通過對目標(biāo)的坐標(biāo)或灰度進(jìn)擬合，可以得到目標(biāo)的連續(xù)函數(shù)形式，從而可以確定描述物體的各個參數(shù)值。圓的方程為：在此取殘差為：式中：，表示所有邊界的集合，（xi,yi）表示圖像邊界點的坐標(biāo)殘差平方和函數(shù)為：

（1）根據(jù)最小二乘原理，應(yīng)有

（2）

2.圓擬合法將（1）式代入（2）式，簡化后得到方程組：

解方程組，最后可得出參數(shù)表達(dá)式為

根據(jù)最小二乘原理的圓擬合推斷出的光斑中心檢測算法雖然形式復(fù)雜，但僅對邊界點循環(huán)一次就可計算出各參數(shù)，時間復(fù)雜度為O(n)，較為復(fù)雜的根方運算只是在計算出中心參數(shù)a,b后求半徑時計算一次，因此整個算法的計算速度會很快。

相比較后，我們選擇用圓擬合算法進(jìn)行光斑中心的檢測計算將（1）式代入（2）式，簡化后得到方程組：二維調(diào)整鏡架控制功能的設(shè)計和研究伺服電機：伺服主要靠脈沖來定位，伺服電機接收到1個脈沖，就會旋轉(zhuǎn)1個脈沖對應(yīng)的角度，從而實現(xiàn)位移，因為，伺服電機本身具備發(fā)出脈沖的功能，所以伺服電機每旋轉(zhuǎn)一個角度，都會發(fā)出對應(yīng)數(shù)量的脈沖，和伺服電機接受的脈沖形成了呼應(yīng)，或者叫閉環(huán)，這樣，系統(tǒng)就會知道發(fā)了多少脈沖給伺服電機，同時又收了多少脈沖回來，這樣，就能夠很精確的控制電機的轉(zhuǎn)動，從而實現(xiàn)精確的定位，可以達(dá)到0.001mm。步進(jìn)電機的控制為開環(huán)控制，啟動頻率過高或負(fù)載過大易出現(xiàn)丟步或堵轉(zhuǎn)的現(xiàn)象，停止時轉(zhuǎn)速過高易出現(xiàn)過沖的現(xiàn)象，所以為保證其控制精度，選擇交流伺服驅(qū)動系統(tǒng)，它的驅(qū)動器可直接對電機編碼器反饋信號進(jìn)行采樣，內(nèi)部構(gòu)成位置環(huán)和速度環(huán)，一般不會出現(xiàn)步進(jìn)電機的丟步或過沖的現(xiàn)象，控制性能更為可靠。反射鏡架控制算法研究

BM1,BM2為伺服電機x方向和y方向關(guān)聯(lián)系數(shù)。通過轉(zhuǎn)動BM1一定脈沖數(shù)n，CCD測量光斑圖像中心的x軸偏移量(像素)Δx，即可得BM1方向系數(shù)a=Δx/n。同樣按此方法可標(biāo)定y方向關(guān)聯(lián)系數(shù)b=Δy/m。

二維調(diào)整鏡架控制功能的設(shè)計和研究伺服電機：伺服主要靠脈沖來定準(zhǔn)直系統(tǒng)的軟件界面圖準(zhǔn)直系統(tǒng)的軟件界面圖報告內(nèi)容論文研究目標(biāo)論文研究進(jìn)展情況存在的問題及后期改進(jìn)計劃報告內(nèi)容論文研究目標(biāo)1.最后一面反射鏡的入射光斑不能在放電中實時監(jiān)測。希望在下輪改造中重新設(shè)計相關(guān)結(jié)構(gòu)。2.針對放電期間的不確定因素，光斑圖像的處理功能需要進(jìn)一步完善。3.同樣光斑圖像的中心檢測算法需要經(jīng)過進(jìn)一步的驗證和完善。4.在以后的改造中，會加入更多的可調(diào)二維鏡架，反射鏡多面聯(lián)動調(diào)節(jié)算法將需進(jìn)一步的研究。1.最后一面反射鏡的入射光斑不能在放電中實時監(jiān)測。希望在下輪

謝謝！湯姆遜散射系統(tǒng)的光路自動準(zhǔn)直系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)課件導(dǎo)師：趙君煜學(xué)生：李夢婷2011年12月6日EAST湯姆遜散射系統(tǒng)光路自動準(zhǔn)直系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)EAST湯姆遜散射系統(tǒng)光路自動準(zhǔn)直系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)報告內(nèi)容論文研究目標(biāo)論文研究進(jìn)展情況存在的問題及后期改進(jìn)計劃報告內(nèi)容論文研究目標(biāo)論文研究目標(biāo)設(shè)計和搭建準(zhǔn)直系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)研究和實現(xiàn)準(zhǔn)直系統(tǒng)的軟件功能和相關(guān)算法1.激光光斑圖像實時采集和保存功能2.光斑圖像預(yù)處理算法3.光斑圖像中心檢測算法4.反饋調(diào)節(jié)二維鏡架控制功能

通過本系統(tǒng)的設(shè)計，在放電過程中調(diào)節(jié)光路時，可以通過CCD進(jìn)行激光光斑圖像實時采集和保存顯示，根據(jù)相關(guān)算法計算光斑數(shù)據(jù)中心的偏移來達(dá)到實時反饋調(diào)整反射鏡的位置的目的。保證激光光路通過每個反射鏡的中心位置，完全從EAST下、上窗口中心通過，達(dá)到準(zhǔn)直光路的目的。在EAST放電實驗中對光斑數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的處理和分析。

論文研究目標(biāo)設(shè)計和搭建準(zhǔn)直系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)報告內(nèi)容論文研究目標(biāo)論文研究進(jìn)展情況存在的問題及后期改進(jìn)計劃報告內(nèi)容論文研究目標(biāo)激光傳輸光路：

激光傳輸光路：

準(zhǔn)直系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計：LaserLaserBeam7Camera2TTLPulseXMotorControllerXMotorControllerreticleCamera1CylinderfilterTTLPulse準(zhǔn)直系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計：LaserLaserBeam7Cam準(zhǔn)直系統(tǒng)軟件設(shè)計：

光斑圖像采集功能的研究和實現(xiàn)CCD需記錄下每個完整激光脈沖圖像。為確保采集到連續(xù)的、完整的脈沖光斑圖像，應(yīng)采用外觸發(fā)的同步控制方式來控制CCD攝像機電子快門的開閉，來獲取激光脈沖的圖像。準(zhǔn)直系統(tǒng)軟件設(shè)計：

光斑圖像采集功能的研究和實現(xiàn)圖像采集功能流程圖初始化CCD工作參數(shù)設(shè)置等待外部觸發(fā)開始采集光斑信息采集時間信息采集圖像顯示和保存結(jié)束釋放資源1.系統(tǒng)初始化2.開始采集數(shù)據(jù)3.保存數(shù)據(jù)并同時顯示圖像4.雙緩沖方式保存5.釋放資源圖像采集功能流程圖初始化CCD工作參數(shù)設(shè)置等待外部觸發(fā)開始采圖像處理算法的研究和實現(xiàn)

光斑圖像噪聲分析由于激光光束傳輸過程及衰減系統(tǒng)、CCD攝像頭的影響，CCD傳送到計算機中的原始激光光斑圖像存在著很多的噪聲，這些噪聲的存在會影響對光斑分析的正確性，因而需要對其進(jìn)行濾波處理，也就是對圖像進(jìn)行預(yù)處理。外界雜散光噪聲CCD暗噪聲CCD光子噪聲CCD散粒噪聲圖像處理算法的研究和實現(xiàn)光斑圖像噪聲分析圖像預(yù)處理采用的濾波去噪算法選擇主要是根據(jù)噪聲的頻率特征。因此以上噪聲據(jù)其頻率特征分為以下2種:(1)隨機噪聲：在激光光斑數(shù)據(jù)分析中即為CCD的散粒噪聲。在所有噪聲中，隨機噪聲所占用的比例最大，而這種噪聲在統(tǒng)計規(guī)律上服從高斯正態(tài)分布。

其中產(chǎn)μ，σ分別是隨機變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。(2)加性噪聲加性噪聲是一種與圖像信號不相關(guān)的噪聲，在激光光斑圖像中主要CCD暗噪，假定含有這種噪聲的圖像為g(x,y)，無噪聲圖像為f(x,y)

噪聲為n(x,y)，則有：圖像預(yù)處理采用的濾波去噪算法選擇主要是根據(jù)噪聲的頻率特征。因預(yù)處理算法設(shè)計

好的降噪方法應(yīng)該即可以消除圖像中的噪聲同時又不會使圖像的有用信號減弱或去除。因此需根據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用結(jié)果進(jìn)行調(diào)試，降噪處理主要有以下幾種方法：均值濾波法，中值濾波法。1）均值濾波均值濾波法是一種典型的線性平滑濾波?；舅枷胧怯脦讉€鄰域像素灰度的平均值來代替每個像素的灰度值。均值濾波方法可以有效地去除高斯型噪聲；但線性方法在濾除噪聲的同時也破壞圖像中的快變信號，如邊界及細(xì)節(jié)等，從而使圖像變得模糊。2）中值濾波中值濾波是非線性濾波法。在數(shù)字圖像中是把以某點(i,j)為中心的小窗口內(nèi)的所有像素的灰度按從大到小的順序排列,將中間值替代(i,j)處的原灰度值(若窗口中有偶數(shù)個像素,則取兩個中間值的平均).窗口在圖象上從左到右,從上到下移動,便可對圖象進(jìn)行平滑處理。中值濾波的優(yōu)勢在于它能夠保護圖像的邊界信息，而且可以除去圖像中含有的無用的圖像噪聲。因而光斑圖像的預(yù)處理選擇用中值濾波算法。

預(yù)處理算法設(shè)計好的降噪方法應(yīng)該即可以消除圖像中的噪聲同中值濾波改進(jìn)算法具體步驟二維情況的中值濾波定義：快速算法的基本思想是先統(tǒng)計窗口內(nèi)象素的直方圖,由直方圖求得中值。假設(shè)窗口大小為m*n，從一個窗口的中值濾波輸出,到獲得下一個窗口的中值濾波的輸出,窗口將移過一列。新窗口內(nèi)的象素是將原窗口象素刪去最左一列(n個象素),再在其右邊加進(jìn)一列(n個象素),其余的m*n-2n個象素保持不變,然后再對原窗口直方圖作修正,利用直方圖求新窗口的中值。中值濾波改進(jìn)算法具體步驟二維情況的中值濾波定義：1.首先統(tǒng)計實線所圍窗口中25個象素的直方圖(頻數(shù))如表12.然后在圖象最小灰度級至最大灰度級范圍內(nèi)統(tǒng)計累計頻數(shù)。

3.當(dāng)累計頻數(shù)大于13(即(n*m+1)/2)

時,對應(yīng)的灰度級60即為輸出圖象相應(yīng)點的灰度值。然后將窗口右移一列（虛線位置）4.實際處理時,先將原窗口最左一列象素值（55，60，62）為下標(biāo)的直方圖單元的頻數(shù)分別減去1、3和1,再將原窗口中各列依次右移一列,讀入新窗口最右一列位置的圖象數(shù)據(jù),增加到窗口數(shù)組的右邊。同時,以新增加列象素值（61,64,65,66,67）為下標(biāo)的直方圖單元值加15.累計頻數(shù)大于13(此例為16)對應(yīng)的灰度值64即為輸出圖象對應(yīng)點的輸出值。1.首先統(tǒng)計實線所圍窗口中25個象素的直方圖(頻數(shù))如表1原始光斑和處理后光斑比較經(jīng)過中值濾波后，剖面的灰度曲線尖峰減少、略為平滑，說明隨機噪聲已經(jīng)得到了較好的抑制。原始光斑和處理后光斑比較經(jīng)過中值濾波后，剖面的灰度曲線尖峰減二值化處理:方法：所有灰度大于或等于閥值的像素被判定為屬于特定物體，其灰度值為255表示，否則這些像素點被排除在物體區(qū)域以外，灰度值為0，表示背景或者例外的物體區(qū)域。有兩種方法進(jìn)行二值化處理：手動指定一個閾值，以此閾值來進(jìn)行二值化處理。自適應(yīng)閾值處理：經(jīng)過改進(jìn)的閾值技術(shù)，閾值本身是一個變量。自適應(yīng)迭代閉值分割法是通過閾值迭代的方式，自動搜尋出比較合適的閾值。迭代法在初始條件中假設(shè)一個閡值，在對圖像的迭代運算中不斷更新這一假設(shè)閾值，以得到最佳閾值。初始閾值一般取灰度平均值，利用這個初始的開關(guān)函數(shù)把圖像分割成為目標(biāo)和背景兩類區(qū)域，然后分別對其進(jìn)行積分并將結(jié)果取平均以獲取一新閾值。將此新閾值控制開關(guān)將圖像分成目標(biāo)和背景，并用作新的開關(guān)函數(shù)。如此反復(fù)迭代下去，直到開關(guān)函數(shù)不再發(fā)生變化，即迭代已經(jīng)收斂于某個穩(wěn)定的閾值時，迭代停止。此刻的閾值即作為最終的結(jié)果并用于圖像的分割。二值化處理:以T0作為初始閾值的估計，則迭代中閾值的第k次估計為：

式中L為灰度級的個數(shù)，hk為灰度值為k的象素點的個數(shù)，Tk就是得到的最佳閾值。以T0作為初始閾值的估計，則迭代中閾值的第k次估計為：

針對激光光斑圖像的特點，預(yù)處理流程為：打開激光光斑圖像中值濾波自適應(yīng)閾值選擇圖像分割是背景圖像取均值否開始（a）（b）針對激光光斑圖像的特點，預(yù)處理流程為：打開激光光斑圖像中值濾

光斑中心檢測算法的研究和實現(xiàn)重心法

先對CCD輸出的每個離散信號求出其相對起始點的面矩,將每個離散信號的面矩累加起來。再求出整個CCD上所有信號的積分。前者與后者的商就是要求的光斑信號的重心位置。假設(shè)采集圖像的大小為X×Y像素，并設(shè)B[i,j]代表第i行第j列的像素灰度值，則重心計算公式為：0（光斑）B（i,j）=1（背景）

該算法簡單明了，對于光斑形狀比較規(guī)則的情況，是一種好的算法。

光斑中心檢測算法的研究和實現(xiàn)重心法2.圓擬合法

擬合法是一種基于最小二乘準(zhǔn)則的數(shù)學(xué)方法，通過對目標(biāo)的坐標(biāo)或灰度進(jìn)擬合，可以得到目標(biāo)的連續(xù)函數(shù)形式，從而可以確定描述物體的各個參數(shù)值。圓的方程為：在此取殘差為：式中：，表示所有邊界的集合，（xi,yi）表示圖像邊界點的坐標(biāo)殘差平方和函數(shù)為：

（1）根據(jù)最小二乘原理，應(yīng)有

（2）