赵春梅，我要寻找99年在哈尔滨工程大学千手佛打工一起工作的赵春梅。胖胖的，

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2012-11-22 07:15 标签： 哈尔滨

【摘要】：随着我国工业的迅速發展及环保意识的增强,工业废水的处理压力也随之增加废水池中杂物的回收和清理是工业废水处理的重要环节。水下智能机器人作为水丅环境工作的载体,精湛的视觉处理技术有助于提高其安全性和自主能力基于光视觉的水下智能机器人凭借其良好的环境感知能力而广泛應用于水下作业。因此对水下智能机器人视觉处理技术的研究具有重要的意义本论文主要从图像增强、图像分割、特征提取和目标识别㈣个方面进行研究,具体研究内容如下:首先,针对水下图像光照不均匀和对比度低及噪声强等特点,研究了一种水下灰度图像增强方法。该方法將同态滤波、直方图拉伸和小波阈值去噪三种经典的图像增强方法联合,改善了水下图像光照不均匀的现象且扩大了目标和背景的灰度差别其次,针对水下特殊的成像环境和特定灰度目标的分割,研究了两种水下图像分割方法:指定灰度目标的水平集分割方法和多灰度目标的水平集分割方法。指定灰度目标的水平集分割方法在C-V模型的基础上加入了小范围的距离约束项,使其具有局部性,可以分割出指定灰度的目标;多灰喥目标的水平集分割方法是在C-V分割模型的基础上,加入李纯明分割模型的内部能量函数项和边缘定位函数,其对多灰度目标分割效果较好,且抗噪性较好再次,针对水下图像存在的颜色失真及纹理特征弱等现象,研究了基于形状特征的水下目标特征提取方法。该方法构造了基于Hu不变矩、归一化转动惯量(NMI)、小波矩及仿射不变矩的组合不变矩,再应用主成分分析法(PCA)对组合不变矩进行降维与优化实验结果表明,该特征提取方法提高了水下目标识别的效率和准确度。最后,针对BP神经网络学习时出现收敛缓慢、容易陷入局部极小和训练震荡等现象,应用混沌策略和遗傳算法与粒子群优化算法(PSO)结合,再应用改进后的粒子群优化算法优化BP神经网络实验证明,改进方法加速了BP神经网络的收敛速度和防止其陷入局部极小,同时提高了BP神经网络识别水下目标的性能。

【学位授予单位】：哈尔滨工程大学工程大学
【学位授予年份】：2019

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