發(fā)布時間：2021-03-08 06:59

　　水下光學(xué)成像設(shè)備的快速發(fā)展使得光視覺在水下監(jiān)測、海洋探索、水下安防、生態(tài)研究等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。因此,作為光視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵,水下目標(biāo)檢測與識別技術(shù)的研究無論是在學(xué)術(shù)領(lǐng)域還是工程領(lǐng)域都有著重要的意義與價(jià)值。本文重點(diǎn)對水下圖像增強(qiáng)以及運(yùn)動目標(biāo)檢測與識別技術(shù)進(jìn)行深入研究,主要工作內(nèi)容如下:首先,在分析常用的幾種水下圖像增強(qiáng)算法原理的基礎(chǔ)上,針對由于水體介質(zhì)對光線的吸收和散射作用導(dǎo)致的水下圖像對比度低、光照不均等問題,提出一種基于改進(jìn)限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡的水下圖像增強(qiáng)算法。根據(jù)每個子塊的像素分布確定相應(yīng)的裁剪幅值對直方圖進(jìn)行裁剪、分配;對超出裁剪幅值部分進(jìn)行二次分配以進(jìn)一步增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié);引入同態(tài)濾波以消除光照不均。通過與其他算法的對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出算法的有效性。其次,分析常用的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法并提出一種基于改進(jìn)Vi Be的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法。采用高斯金字塔對視頻序列圖像進(jìn)行尺度縮放以提高算法的實(shí)時性;將五幀差分法與Vi Be算法相結(jié)合以消除鬼影區(qū)域;針對傳統(tǒng)Vi Be算法第一幀建模的不足,利用視頻序列的前四幀對樣本集進(jìn)行填充,同時引入樣本集的二次更新機(jī)制,以增強(qiáng)背景模型的適應(yīng)能力。通過對... 

【文章來源】：江蘇科技大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水下圖像增強(qiáng)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 水下運(yùn)動目標(biāo)檢測的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 水下目標(biāo)識別的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
第2章 水下圖像增強(qiáng)算法研究
    2.1 常用的圖像增強(qiáng)算法
        2.1.1 Retinex理論
        2.1.2 小波變換
        2.1.3 直方圖均衡算法
    2.2 基于改進(jìn)CLAHE的水下圖像增強(qiáng)算法
        2.2.1 限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡
        2.2.2 直方圖裁剪幅值的確定
        2.2.3 直方圖二次分配的動態(tài)范圍
        2.2.4 基于同態(tài)濾波的光照不均消除
        2.2.5 本文水下圖像增強(qiáng)算法流程
    2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        2.3.1 定性分析
        2.3.2 定量分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 運(yùn)動目標(biāo)檢測算法研究
    3.1 常用的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法
        3.1.1 幀間差分法
        3.1.2 光流法
        3.1.3 背景減除法
    3.2 基于改進(jìn)ViBe的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法
        3.2.1 ViBe算法原理
        3.2.2 五幀差分法
        3.2.3 改進(jìn)的樣本集填充與更新方式
        3.2.4 高斯金字塔與圖像尺寸縮放
        3.2.5 本文運(yùn)動目標(biāo)檢測算法流程
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 水下目標(biāo)識別方法研究
    4.1 基于tiny-dnn的水下目標(biāo)分類器
        4.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
        4.1.2 tiny-dnn中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)分析
    4.2 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備
        4.2.1 數(shù)據(jù)集制作
        4.2.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)
    4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測試
        4.3.1 激活函數(shù)的對比與選擇
        4.3.2 訓(xùn)練與測試
    4.4 本章小結(jié)
第5章 水下運(yùn)動目標(biāo)檢測與識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    5.1 系統(tǒng)軟、硬件環(huán)境
        5.1.1 軟件環(huán)境
        5.1.2 硬件環(huán)境
    5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)
        5.2.1 系統(tǒng)組成
        5.2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.3 系統(tǒng)測試與分析
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    總結(jié)
    展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝



本文編號：3070622