ARM嵌入式系统下围棋棋谱图像识别算法设计与实现

104 浏览量更新于2024-06-23 收藏 2.25MB DOC 举报

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本篇毕业论文主要研究的是Visual Studio 2005下基于ARM9嵌入式系统（如mini2440开发板）的围棋棋谱图像识别算法设计及软件实现。论文的核心任务是解决围棋比赛中的计时记谱问题，当前人工完成的方式存在工作量大、误差多、易出错的局限性，因此，设计的目标是开发一个能够在嵌入式环境中实现高效、实时的棋谱识别系统。首先，课题探讨了基于摄像头采集棋谱图像的识别过程，包括图像采集、畸变校正和棋盘、棋子的识别。畸变校正是一个关键步骤，但传统方法如复杂实验和计算对嵌入式系统性能有较高要求，不适用于实时处理。论文寻求一种简化且准确的算法，以适应嵌入式环境。 ARM微处理器作为核心硬件，其特点包括体积小、低功耗、低成本、高性能，支持Thumb和ARM双指令集，便于不同设备间的兼容，使用寄存器进行快速的数据操作和寻址，指令长度固定，这些特性使其在嵌入式系统中发挥重要作用。论文将深入分析ARM在不同领域的应用，如工业控制、无线通信和网络应用，特别是其在高速无线通讯、宽带技术和多媒体处理中的广泛应用，证明其在围棋图像识别项目中的可行性。软件方面，论文将详细介绍在WINCE5.0嵌入式操作系统环境下进行C++编程的方法，包括对BMP图像格式的理解和摄像头图片处理技术。设计流程将涵盖从图像预处理、特征提取到棋谱识别算法的具体实现，目标是开发出一个能够在实际围棋比赛场景中稳定运行的高效算法。此外，论文还会讨论当前市场上的全自动围棋计时记谱工具，分析它们的优点和不足，以此为背景，突出本设计的独特性和创新性。通过综合运用ARM硬件优势和优化的图像识别算法，该研究旨在提升围棋比赛计时记谱的精确度和便利性，为嵌入式技术在围棋领域的应用提供新的解决方案。

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VIII

（6）图像差值

差值就是相减所得到的值。在做图软件中，差值就是混合色与底色相减，结果

取决于亮度，用亮底值大的减去亮底值小的。

5. 棋谱图像畸形校正和识别流程

棋谱图像识别之前需要先进行棋谱图像的畸形校正，获取 361 个可落子点在棋谱

图像上的坐标值。这一步只需一次即可。如图 1 所示，流程如下：

1. 摄像头采集一帧棋盘图像；

2. 对棋盘图像进行平滑滤波；

平滑滤波采用效率较高的二维伪中值滤波算法，对脉冲噪声有很好的抑制效果。

3. 模板匹配法检测图像识别标识；

模板匹配采用最小平均绝对差值函数（MAD）或最大匹配像素统计（MPC）计