水下图像预处理技术的研究论文

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1、水下图像预处理摘要作为水下机器人领域的一项关键技术，水下目标的自动检测与识别成为了当今图像处理领域中一项具实际意义和挑战性的研究课题。水下机器人图像目标自动识别系统对机器人起着导航、避障、检测未知目标的重要作用。图像预处理效果的好坏直接影响图像的目标识别与跟踪的效果。本论文主要根据水下智能机器人技术国防科技重点实验室提供的水下目标图像，研究水下图像的预处理技术，主要包括图像滤波、边缘提取、图像分割等技术。主要探讨了数字图像的几种滤波方法和边缘提取方法，分析了几种常见的滤波方法，指出了优缺点，并且重点讨论了Non．10ca

2、lmeans滤波方法及对其进行的仿真实验，该算法在很好的保持图像的边缘的同时，可较大程度的剔除水中颗粒噪声。结合水下图像的特点，建立了脉冲噪声模型，研究了基于PCNN图像脉冲噪声滤波算法，利用该算法仿真的结果与传统方法的比较和实验结果的分析；粒子群优化算法在PCNN模型中的应用，把优化算法引入PCNN模型，并给出仿真实验结果，解决了PCNN参数的自确定问题。在边缘提取部分总结了几种常见的提取方法并做了分类，最后给出了C—V主动轮廓算法仿真实验结果，该算法适用于水下球体和椭球体目标的提取。综上所述，本论文对水下目标识别图像

3、预处理技术进行了深入的研究，对提出的Non．10calmeans滤波方法、基于PCNN的图像滤波算法和C．V主动轮廓算法提取边缘方案，利用实拍的水下图像进行了试验验证，试验结果表明本文提出的方案获得了很好的处理效果。关键词：水下目标；图像滤波；Non．10calmeans算法；PCNN滤波算法：主动轮廓哈尔滨jI：程大学硕士学位论文ABSTRACTAsakeytechnologyoftheunderwaterintelligentrobot’Sperception，theunderwatertargetautomatic

4、detectionandrecognitionhavebeenapracticalsignificanceandchallengingresearchtopicoftoday’Simageprocessingdomain．Theunderwatertargetrecognitionsystemplaysanimportantroleinnavigation，obstacleavoidanceanddetectingunknownobjectsforunderwaterrobots．Imagepre—processingr

5、esultswillaffectresultsofimagetarget1．ecognitionandtrackingInthispaperunderwaterimagepre-processingincludingimagefiltering，edgedetection，imagesegmentationtechnologywasresearched．Underwatertargetimageswereachievedfromnationaldefencekeylaboratoryofautonomousunderwa

6、tervehicletechnologyTheadvantagesanddisadvantagesofthetraditionalimagefilteringalgorithmswereanalyzedinthispaper．Non—localmeansfilteringalgorithmcanachieveaabetterimagetargetedgefromparticlesnoiseimage．Combiningthecharacteristicsofunderwaterimages，impulsenoisemod

7、elwasestablished．Atthesametime，impulsenoiseintheunderwaterimagecanalsoberemoved．PCNNfilteringwasresearchedandsimulated．ParticleswarmoptimizationalgorithmwasappliedintoPCNNmodeltosolvesettingPCNNparametersAutomatically．Thetraditionaledgeextractionalgorithmswerestu

8、diedandsorted．Theactivecontouralgorithmhasbeenappliedtotheunderwaterimageprocessing．Thisalgorithmwasfitforunderwatersphereandellipsoidtargetextraction．Aboveall