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潜器光视觉目标识别技术的研究与设计
| 论文题名： | 潜器光视觉目标识别技术的研究与设计 |
| 关键词： | 潜器;视觉目标;识别技术;水下图像;图像对比度;图像特点;软件模块设计;智能化;阈值分割算法;目标识别系统;图像滤波算法;图像处理技术;特征量;水下目标识别;海洋;方案;特征不变量;证明;增强算法;运行稳定 |
| 摘要： | 海洋广阔的水域中，蕴含着丰富的矿产资源和生物能源，是人类社会发展的宝贵财富。然而，由于海洋环境的恶劣性和复杂性，人类对于海洋资源的开发利用还非常有限。针对水下成像特点，对潜器的光视觉目标识别技术展开深入研究，设计开发具有自动识别能力的智能化潜器，成为潜器智能化进程中的关键性环节。 本文首先对国内外潜器光视觉技术的现状、发展情况及存在的主要问题进行分析，研究了水下图像处理技术及目标识别技术，在深入研究潜器光视觉系统结构的基础上，提出了潜器光视觉目标识别系统的总体解决方案及软件模块设计中应该考虑的主要问题。 深入分析了水下图像特点，根据水下图像对比度低，水粒子噪声对图像的影响较大的问题，设计了基于直方图原理的图像对比度增强算法和图像滤波算法，有效改善水下图片质量。 重点分析了水下图像分割技术中存在的问题，研究设计了改进的Sobel算子边缘检测方案和基于大津法的阈值分割算法。根据水下图像特点，选取矩特征不变量作为水下图像的不变性因子，并对其在目标识别过程中特征量的聚类能力进行分析，证明了特征量区分不同目标的有效分类性能。 论文深入研究了影响水下图像识别准确性的目标识别技术因素，给出了基于神经网络技术的目标识别算法。采用VC++6.0软件搭建了水下目标识别实验环境，对研究结果进行测试。实验证明，本文给出的方案能有效实现水下目标的准确识别，系统识别精度高，运行稳定。 |
| 作者： | 杨欣颖 |
| 专业： | 导航、制导与控制 |
| 导师： | 闫保中 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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