基于熵的深海资源图像处理算法研究与应用

论文摘要

图像处理是获取深海底结核覆盖率的关键技术,是采矿活动中指导采矿车按照最优的行走路线行走、优化采矿车的过程参数等作业需求的基础。开展深海资源图像处理技术的研究,对于提升深海采矿车的环境辨识能力有着重要的研究意义。针对真实环境下的深海图像进行图像增强、图像分割的算法研究,并计算出现有资源结核的覆盖率。最后通过使用DSP处理器来实现算法的移植,为系统升级预留充足的空间。在图像处理的过程中充分利用深海图像的熵信息,首先在图像增强的研究中,针对传统模糊增强的分界点难以确定的问题,利用图像分割原理结合相对熵方法解决了分界点的确定。为了很好的提取出结核进而精确求取资源结核的覆盖率,通过分析一维最大熵的不足之处,采用了二维最大熵对图像进行分割的方法,并针对现有的深海资源图像因为光照不均而导致全局采用二位最大熵时存在误分割的问题,采用了分块的方法,对分块后的子图像采用二维最大熵进行分割,有效地减少了光照不均带来的影响,最后得到了较精确的覆盖率数据。为了达到系统的实时性要求及方便深海资源采集系统图像处理的升级,以TM320DM642为核心处理器,在TI公司专用的图像处理系统开发平台上,成功地实现了算法从计算机到DSP系统的移植,为算法在实际系统中的应用奠定了基础。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题来源及研究意义
• 1.1.1 深海采矿技术研究意义
• 1.1.2 课题研究目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 深海采矿技术研究现状
• 1.2.2 深海资源图像处理方法研究现状
• 1.3 主要研究内容与章节安排
• 第二章 基于相对熵的深海图像模糊增强算法
• 2.1 深海资源图像特点
• 2.2 模糊理论基础及熵的概念
• 2.2.1 模糊理论
• 2.2.2 熵的概念
• 2.3 数字图像模糊化
• m的深海图像模糊增强算法'>2.4 基于相对熵选取g_m的深海图像模糊增强算法
• 2.4.1 深海图像模糊增强原理
• m选取方法'>2.4.2 基于相对熵的g_m选取方法
• 2.4.3 模糊增强仿真结果
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于深海图像阈值分割的覆盖率计算
• 3.1 分割前对图像的滤波处理
• 3.1.1 中值滤波
• 3.1.2 直方图均衡
• 3.1.3 高斯滤波
• 3.1.4 三种滤波方法的比较与选择
• 3.2 图像分割技术简介
• 3.2.1 阈值分割的原理
• 3.2.2 图像阈值分割方法的分类
• 3.3 最大熵原理的阈值分割图像
• 3.3.1 一维最大熵分割
• 3.3.2 二维最大熵分割
• 3.3.3 全局分割结果及分析
• 3.4 基于最佳分块的局部二维最大熵的分割方法
• 3.4.1 基于分块的局部二维最大熵分割方法的提出
• 3.4.2 分块大小的选择问题
• 3.4.3 块中有无目标结核的判断
• 3.5 覆盖率的计算
• 3.6 本章小结
• 第四章 图像处理算法在DSP上的实现
• 4.1 系统方案选择
• 4.2 系统硬件系统介绍
• 4.2.1 TMS320DM642 DSP介绍
• 4.2.2 ICETEK-DM642-PCI评估板
• 4.3 DSP开发工具
• 4.3.1 DSP硬件仿真开发系统（Emulator）
• 4.3.2 软件开发环境
• 4.4 系统软件及分割算法实现流程
• 4.4.1 系统实现流程图
• 4.4.2 分割算法实现流程图
• 4.5 小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 论文内容总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者攻读硕士学位期间的主要研究成果