基于機(jī)器視覺(jué)的水下海參圖像識(shí)別技術(shù)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-12-01 18:08
隨著人民生活品質(zhì)的提升,海參消費(fèi)市場(chǎng)逐年擴(kuò)大,海參養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)也隨之迅猛壯大,但與其配套的海參檢測(cè)識(shí)別方法還處于研究的初期階段,無(wú)法滿足養(yǎng)殖情況監(jiān)測(cè)與水下機(jī)器人捕撈作業(yè)等任務(wù)所需的海參識(shí)別需求。為此,本文對(duì)現(xiàn)有水下圖像處理算法與水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了研究,鑒于水下圖像成像的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的水下海參圖像目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng),該系統(tǒng)分為水下圖像增強(qiáng)環(huán)節(jié)與目標(biāo)識(shí)別環(huán)節(jié)。在水下圖像增強(qiáng)環(huán)節(jié)中,設(shè)計(jì)了一種基于圖像融合的水下圖像增強(qiáng)方法,綜合運(yùn)用了同態(tài)濾波、MSRCR以及基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道先驗(yàn)增強(qiáng)算法來(lái)進(jìn)行水下圖像處理,然后通過(guò)基于點(diǎn)銳度權(quán)重的圖像多通道線性融合方法進(jìn)行結(jié)果融合,再對(duì)其進(jìn)行USM銳化,最終得到增強(qiáng)后的結(jié)果圖像。再計(jì)算處理結(jié)果圖像的Brenner 梯度、Tenengrad 梯度、Laplacian 梯度、SMD2、能量梯度、MSE、PSNR和SSIM等指標(biāo),驗(yàn)證了算法增強(qiáng)效果。最后,通過(guò)SIFT特征匹配實(shí)驗(yàn)得出該算法可以有效地提升圖像特征信息密度,為目標(biāo)識(shí)別環(huán)節(jié)建立了良好的條件。在目標(biāo)識(shí)別環(huán)節(jié)中,篩選出400張經(jīng)過(guò)增強(qiáng)處理的海參圖像制作圖像數(shù)據(jù)集,搭建基于YOLOv3的海參目標(biāo)識(shí)...
【文章來(lái)源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:91 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1水下圖像成像原理??光線在水體中傳播時(shí)的總散射系數(shù)可以由體積散射函數(shù)在每個(gè)角度上的積??分表示[44],則:??
山東大學(xué)碩士學(xué)位論文??(i)圖像1雙邊濾波?(j)圖像2雙邊濾波??圖2-2濾波處理結(jié)果示意??2.3水下圖像增強(qiáng)??水下圖像增強(qiáng)與恢復(fù)是水下圖像目標(biāo)識(shí)別處理的前置步驟,其分類方式如圖??2-3所示。其中,水下圖像增強(qiáng)方法一般不考慮成像過(guò)程中的物理?xiàng)l件,多為非??物理模型操作,包括通常圖像增強(qiáng)算法用于水下增強(qiáng)與針對(duì)水下成像特點(diǎn)而設(shè)計(jì)??的增強(qiáng)方法,類型包括了空域法、頻域法、顏色修正法以及其他綜合型等方法等。??水下圖像恢復(fù)方法一般需要基于特定的模型與先驗(yàn)知識(shí),如基于暗通道先驗(yàn)增強(qiáng)、??基于Retinex理論增強(qiáng)算法等。在水下圖像增強(qiáng)領(lǐng)域,常見的空域法包含直方圖??均衡化與直方圖規(guī)定化等,常用的頻域法一般指各種頻域?yàn)V波増強(qiáng)方法。????I?空域法??■^傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法應(yīng)用于水下田像j—?????:—一??|?頻域法??r?1非物理櫝型方??*??r?I顔色修正法?s??^?(專門針對(duì)水下成像特點(diǎn)的增強(qiáng)方法_?*?—丨???遷?飛[綜合哼匕:I???-????I?t?!??最?r|基于假設(shè)條件或先驗(yàn)知識(shí)的方法j;?r?I?■;?^??法L?f基于物理棋型方法j—?1基于圖像去nk型的改進(jìn)方法^?■ugL??」?」基子水下成像光學(xué)屬性的方法j丨壓??L.—水—_.i??圖2-3水下圖像增強(qiáng)與恢復(fù)方法??2.3.1直方圖均衡化??直方圖均衡化增強(qiáng)的方法是一種經(jīng)典的圖像增強(qiáng)方法,處理后圖像的視覺(jué)提??升效果明顯[48]。直方圖能夠體現(xiàn)圖像中各個(gè)灰度級(jí)在圖像整體灰度像素中所占有??12??
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【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)方法綜述[J]. 趙永強(qiáng),饒?jiān)?董世鵬,張君毅. 中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2020(04)
[2]小樣本情況基于深度學(xué)習(xí)的水下目標(biāo)識(shí)別研究[J]. 梁紅,金磊磊,楊長(zhǎng)生. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2019(01)
[3]適用于水下目標(biāo)識(shí)別的快速降維卷積模型[J]. 王念濱,何鳴,王紅濱,周連科,商曉宇. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(07)
[4]9月水產(chǎn)養(yǎng)殖品種市場(chǎng)預(yù)測(cè)[J]. 當(dāng)代水產(chǎn). 2018(09)
[5]我國(guó)刺參養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與對(duì)策研究[J]. 姜森顥,任貽超,唐伯平,李超峰,蔣從兵. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào). 2017(09)
[6]基于DS證據(jù)理論的水下目標(biāo)識(shí)別融合推理方法研究[J]. 唐政,王志剛,趙露露,麻銳,齊濤濤. 現(xiàn)代導(dǎo)航. 2017(02)
[7]圖像融合研究綜述[J]. 朱煉,孫楓,夏芳莉,韓瑜. 傳感器與微系統(tǒng). 2014(02)
[8]小波包熵在水下目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用研究[J]. 石敏,徐襲. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2014(01)
[9]圖像的頻域?yàn)V波增強(qiáng)研究與仿真[J]. 許艷. 電子技術(shù). 2013(12)
[10]基于邊界矩和改進(jìn)FCM聚類的水下目標(biāo)識(shí)別[J]. 王士龍,徐玉如,萬(wàn)磊,唐旭東. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2012(12)
博士論文
[1]圖像客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)算法及其應(yīng)用研究[D]. 張薇.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2016
碩士論文
[1]基于改進(jìn)的SIFT特征的圖像匹配算法研究[D]. 章雷.安徽理工大學(xué) 2019
[2]基于YOLO的目標(biāo)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 阮激揚(yáng).北京郵電大學(xué) 2019
[3]彩色圖像灰度化算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉美.長(zhǎng)春理工大學(xué) 2019
[4]基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)目標(biāo)識(shí)別及跟蹤[D]. 王瑤.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)定位研究[D]. 徐曉健.西安電子科技大學(xué) 2019
[6]低照度圖像的增強(qiáng)算法研究[D]. 徐博.哈爾濱理工大學(xué) 2019
[7]水下圖像分割和目標(biāo)特征提取及識(shí)別技術(shù)研究[D]. 趙春梅.哈爾濱工程大學(xué) 2019
[8]基于視覺(jué)的水下目標(biāo)識(shí)別與定位技術(shù)研究[D]. 權(quán)穩(wěn)穩(wěn).山東大學(xué) 2018
[9]水下圖像增強(qiáng)算法研究及其應(yīng)用[D]. 陳超.大連理工大學(xué) 2016
[10]水下圖像復(fù)原處理方法的研究[D]. 陳琳.中國(guó)海洋大學(xué) 2015
本文編號(hào):3526813
【文章來(lái)源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:91 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1水下圖像成像原理??光線在水體中傳播時(shí)的總散射系數(shù)可以由體積散射函數(shù)在每個(gè)角度上的積??分表示[44],則:??
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山東大學(xué)碩士學(xué)位論文??(i)圖像1雙邊濾波?(j)圖像2雙邊濾波??圖2-2濾波處理結(jié)果示意??2.3水下圖像增強(qiáng)??水下圖像增強(qiáng)與恢復(fù)是水下圖像目標(biāo)識(shí)別處理的前置步驟,其分類方式如圖??2-3所示。其中,水下圖像增強(qiáng)方法一般不考慮成像過(guò)程中的物理?xiàng)l件,多為非??物理模型操作,包括通常圖像增強(qiáng)算法用于水下增強(qiáng)與針對(duì)水下成像特點(diǎn)而設(shè)計(jì)??的增強(qiáng)方法,類型包括了空域法、頻域法、顏色修正法以及其他綜合型等方法等。??水下圖像恢復(fù)方法一般需要基于特定的模型與先驗(yàn)知識(shí),如基于暗通道先驗(yàn)增強(qiáng)、??基于Retinex理論增強(qiáng)算法等。在水下圖像增強(qiáng)領(lǐng)域,常見的空域法包含直方圖??均衡化與直方圖規(guī)定化等,常用的頻域法一般指各種頻域?yàn)V波増強(qiáng)方法。????I?空域法??■^傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法應(yīng)用于水下田像j—?????:—一??|?頻域法??r?1非物理櫝型方??*??r?I顔色修正法?s??^?(專門針對(duì)水下成像特點(diǎn)的增強(qiáng)方法_?*?—丨???遷?飛[綜合哼匕:I???-????I?t?!??最?r|基于假設(shè)條件或先驗(yàn)知識(shí)的方法j;?r?I?■;?^??法L?f基于物理棋型方法j—?1基于圖像去nk型的改進(jìn)方法^?■ugL??」?」基子水下成像光學(xué)屬性的方法j丨壓??L.—水—_.i??圖2-3水下圖像增強(qiáng)與恢復(fù)方法??2.3.1直方圖均衡化??直方圖均衡化增強(qiáng)的方法是一種經(jīng)典的圖像增強(qiáng)方法,處理后圖像的視覺(jué)提??升效果明顯[48]。直方圖能夠體現(xiàn)圖像中各個(gè)灰度級(jí)在圖像整體灰度像素中所占有??12??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)方法綜述[J]. 趙永強(qiáng),饒?jiān)?董世鵬,張君毅. 中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2020(04)
[2]小樣本情況基于深度學(xué)習(xí)的水下目標(biāo)識(shí)別研究[J]. 梁紅,金磊磊,楊長(zhǎng)生. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2019(01)
[3]適用于水下目標(biāo)識(shí)別的快速降維卷積模型[J]. 王念濱,何鳴,王紅濱,周連科,商曉宇. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(07)
[4]9月水產(chǎn)養(yǎng)殖品種市場(chǎng)預(yù)測(cè)[J]. 當(dāng)代水產(chǎn). 2018(09)
[5]我國(guó)刺參養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與對(duì)策研究[J]. 姜森顥,任貽超,唐伯平,李超峰,蔣從兵. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào). 2017(09)
[6]基于DS證據(jù)理論的水下目標(biāo)識(shí)別融合推理方法研究[J]. 唐政,王志剛,趙露露,麻銳,齊濤濤. 現(xiàn)代導(dǎo)航. 2017(02)
[7]圖像融合研究綜述[J]. 朱煉,孫楓,夏芳莉,韓瑜. 傳感器與微系統(tǒng). 2014(02)
[8]小波包熵在水下目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用研究[J]. 石敏,徐襲. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2014(01)
[9]圖像的頻域?yàn)V波增強(qiáng)研究與仿真[J]. 許艷. 電子技術(shù). 2013(12)
[10]基于邊界矩和改進(jìn)FCM聚類的水下目標(biāo)識(shí)別[J]. 王士龍,徐玉如,萬(wàn)磊,唐旭東. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2012(12)
博士論文
[1]圖像客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)算法及其應(yīng)用研究[D]. 張薇.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2016
碩士論文
[1]基于改進(jìn)的SIFT特征的圖像匹配算法研究[D]. 章雷.安徽理工大學(xué) 2019
[2]基于YOLO的目標(biāo)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 阮激揚(yáng).北京郵電大學(xué) 2019
[3]彩色圖像灰度化算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉美.長(zhǎng)春理工大學(xué) 2019
[4]基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)目標(biāo)識(shí)別及跟蹤[D]. 王瑤.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)定位研究[D]. 徐曉健.西安電子科技大學(xué) 2019
[6]低照度圖像的增強(qiáng)算法研究[D]. 徐博.哈爾濱理工大學(xué) 2019
[7]水下圖像分割和目標(biāo)特征提取及識(shí)別技術(shù)研究[D]. 趙春梅.哈爾濱工程大學(xué) 2019
[8]基于視覺(jué)的水下目標(biāo)識(shí)別與定位技術(shù)研究[D]. 權(quán)穩(wěn)穩(wěn).山東大學(xué) 2018
[9]水下圖像增強(qiáng)算法研究及其應(yīng)用[D]. 陳超.大連理工大學(xué) 2016
[10]水下圖像復(fù)原處理方法的研究[D]. 陳琳.中國(guó)海洋大學(xué) 2015
本文編號(hào):3526813
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