本文關鍵詞： 水下圖像 圖像匹配 Hausdorff距離 遺傳算法 個體自我學習　出處：《武漢工程大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：人口增長導致陸地資源供給不了人類的需求,人們不由自主的將探索的腳步邁向了大海,由此興起的水下圖像處理技術受到各國的重視。圖像匹配作為圖像處理的核心技術早已運用到深海探測,目標識別與定位等技術中。由于海底環(huán)境復雜,能見度低,水下圖像受噪聲干擾嚴重,邊緣模糊,易發(fā)生畸變和遮擋,水對光的散射效應使得水下圖像呈霧化狀態(tài),這些都給水下圖像匹配帶來了巨大困難,且原有的圖像匹配技術不一定適合處理水下圖像。因此,能夠找到一種匹配方法可以準確且快速的對水下圖像匹配具有重要的意義和使用價值。圖像匹配的一個關鍵要素就是選取有效的方法評價圖像的相似度,自從1991年,Hausdorff(HD)距離作為相似性度量被提出后,HD距離作為一種評價標準被大量應用于圖像匹配研究中,但傳統(tǒng)的HD距離對噪聲、遮擋、偽邊緣較敏感,本文分析了幾種改進的HD距離在各種環(huán)境下匹配情況,提出了改進的STMHD的匹配方法,該方法可以很好的克服這些問題對匹配精度的影響。并引入遺傳算法,提高匹配速率。在研究方法上,根據(jù)水下圖像的特點,利用PCNN方法濾除噪聲,并用Retinex算法對圖像增強;選擇Canny算子提取圖像邊緣;用遺傳算法作為搜索策略,以改進的STMHD構建遺傳算法的適應度函數(shù)作為選取平移,尺度,旋轉最優(yōu)變換的依據(jù)。并采用自適應交叉和變異及個體自我學習方法對遺傳算子進行了改進。本文選取水下圖像進行仿真,算法得到的最優(yōu)變換參數(shù)都在精確值附近波動,相比其他算法,匹配時間也大大縮短了。加噪前后圖像匹配正確率保持不變;當圖像遮擋比例在10%時,匹配正確率高達96%,且遮擋比例在25%內算法依然有效;圖像旋轉30°內,匹配誤差可控制在15個像素內;對縮小5倍后的圖像進行匹配,正確率控制在92%。結果表明,本文算法可以有效克服水下圖像存在平移、尺度、旋轉變換、部分遮擋和噪聲因素的干擾,且匹配率高,實時性好。
[Abstract]:In this paper , an improved STMHD method can be used to evaluate the matching accuracy of underwater images . and the matching ratio is high and the real - time performance is good .

【學位授予單位】：武漢工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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3 王春梅;;基于Hausdorff距離的分形研究[J];濱州學院學報;2015年02期

4 魏有法;;基于Matlab的圖像平滑算法淺析[J];機電技術;2013年03期

5 周澤巖;張喜;;基于改進遺傳算法的TSP問題求解的研究[J];物流技術;2012年17期

6 劉興建;;關于數(shù)字圖像處理中直方圖均衡化的探討[J];硅谷;2011年16期

7 劉麗仙;焦淑紅;陳濤;;基于特征匹配的水下目標檢測與識別[J];現(xiàn)代電子技術;2011年04期

8 范新南;朱佳媛;;基于小波變換的快速圖像匹配算法與實現(xiàn)[J];計算機工程與設計;2009年20期

9 毛璐璐;徐剛鋒;陳顯波;;基于互信息與梯度融合的多源圖像匹配技術研究[J];紅外技術;2009年09期

10 王曼;王魁生;;一種改進的遺傳算法在圖像匹配技術中的應用[J];計算機仿真;2008年03期

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6 陳偉;數(shù)字圖像的快速匹配技術研究[D];山東師范大學;2012年

7 王開磊;基于Hausdorff距離的圖像匹配技術研究及應用開發(fā)[D];華東師范大學;2011年

8 弓寧;基于Hausdorff距離和遺傳算法圖像匹配技術研究[D];中北大學;2010年

9 劉曉光;基于水下圖像增強濾波方法的研究[D];中國海洋大學;2010年

10 房華;脈沖耦合神經網絡在圖像處理中的應用研究[D];西安石油大學;2010年

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本文編號：1453317