16、中厚板轮廓检测系统中的快速分层小波变换算法研究

中厚板轮廓检测系统中的快速分层小波变换算法研究

1. 中厚板轮廓检测原理

在中厚板轮廓检测中，带钢以不断变化的速度（v）移动。通过在特定周期（T0）内使用特殊的速度测试设备观察其速度信息，能够确定带钢在X方向的坐标。同时，图像采集模块会在特定周期（T）内拍摄中厚板上的激光线图像，从而获取带钢侧边、前端和后端的并发坐标数据，进而计算出带钢边缘在Y方向的坐标。

轮廓检测系统的工作流程如下：
1. 计算所采集图像中激光线端点对应的中厚板边缘的空间坐标和速度。
2. 进行相关处理，即将宽度统计信息匹配到合适的位置。
3. 拟合中厚板的轮廓曲线，并将其显示在主机的人机交互界面上。

2. 图像压缩算法

由于多个CMOS相机拍摄的图像占用大量空间，且直接传输图像效率较低，因此在图像采集模块中引入了压缩算法，以在不影响后续激光线坐标提取处理的前提下，减小图像尺寸和传输时间。

2.1 图像算法流程

图像压缩过程分为两个阶段：
1. 第一阶段 ：提取图像中包含所需特征的尽可能小的区域。
2. 第二阶段 ：对图像进行小波分解，然后对分解后的系数进行小波标量量化，接着对量化后的系数进行游程编码和哈夫曼编码，最后将数据转换为标准格式的文档。

2.2 基于小波变换的图像压缩过程

小波分解和重构是图像压缩的关键步骤。在该算法中，使用的小波分解滤波器组是全采样集（WSS），其中h0表示低通滤波器，h1表示高通滤波器。DB97小波分解滤波器组具有最佳的压缩效果，其系数如下表所示：