水下球状目标识别与自适应成像控制算法的研究

论文摘要

水下成像技术在搜索、援救、探雷、科学成像、目标跟踪、导航控制和目标识别方面有着广泛的应用。本论文目的是针对水下球状物体成像图像进行处理、分析,估计图像曝光度与清晰度,以为实现自适应成像提供控制参数,使得在水下所成的图像能够自适应的调节清晰。根据水下图像的特点,本论文主要在图像预处理、图像目标的识别、自动曝光和自动调焦的算法等方面做了研究工作。本文首先对水下成像技术的概况进行介绍,重点分析水下成像特点。然后进行算法设计,对图像噪声的分析。对图像进行预处理,包括去除噪声、二值化处理、边缘处理。再从目标识别的角度,应用一种基于Pascal定理的椭圆检测方法,利用椭圆的几何性质,对随机选取的点进行两步筛选。筛选出有效椭圆边缘,然后再进行Hough变换,并给出结果。算法计算量小,计算时间短,占用的内存空间小。最后,以图像灰度直方图为基础,综合设计了一种曝光量函数计算方法。实验结果表明,该曝光量函数计算算法能够计算估计出图像的曝光效果,无需数据库支撑,复杂度低,易于实现。同时,依据各种图像梯度的分布情况,设计一种改进的图像清晰度评价函数,提出一种基于Prewitt评价函数的新的聚焦方法,并给出了实验分析和结果。曝光估计与清晰度评价是自适应成像的关键环节。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景及意义
• 1.2 水下目标检测与估计技术概述
• 1.2.1 水下成像特点
• 1.2.2 基于Hough变换的目标检测
• 1.2.3 图像曝光度估计
• 1.2.4 图像清晰度估计
• 1.3 本课题的主要研究内容
• 第2章 图像预处理
• 2.1 位图格式
• 2.2 边界像素的处理
• 2.3 图像的噪声处理
• 2.3.1 图像系统常见噪声
• 2.3.2 噪声处理
• 2.4 图像的二值化
• 2.4.1 图像的二值化算法的分类
• 2.4.2 基于灰度直方图进行二值化的改进算法
• 2.4.3 实验结果及分析
• 2.5 图像的边缘检测
• 2.5.1 边缘的分类
• 2.5.2 边缘检测算子的分类
• 2.5.3 各种边缘检测算子结果
• 2.5.4 本课题中所选用的边缘检测算子
• 2.6 本章小结
• 第3章 水下球状图像特征提取
• 3.1 基于HOUGH变换椭圆检测算法的比较
• 3.2 本课题所选用的椭圆检测算法
• 3.2.1 用凸多边形的方法初步筛选
• 3.2.2 用Pascal定理进一步筛选
• 3.2.3 椭圆检测
• 3.3 本章算法综合描述
• 3.4 实验结果及分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 图像曝光度估计算法
• 4.1 曝光技术
• 4.2 曝光情况分类
• 4.3 CCD摄像头动态范围
• 4.4 本课题所设计曝光量函数算法
• 4.5 实验结果及分析
• 4.6 自动曝光反馈控制
• 4.7 本章小结
• 第5章 图像清晰度估计算法
• 5.1 自动对焦技术的分类
• 5.1.1 传统对焦技术
• 5.1.2 视频信号分析法
• 5.2 基于图像处理的对焦方法
• 5.2.1 图像清晰度函数特点
• 5.2.2 图像清晰度函数的分类
• 5.3 本课题所设计的图像清晰度函数
• 5.4 实验结果与分析
• 5.4.1 最低阈值取值分析
• 5.4.2 与原算法的比较分析
• 5.4.3 最高阈值的实验结果分析
• 5.4.4 算法计算失败情况分析
• 5.5 聚焦搜索反馈控制
• 5.5.1 聚焦搜索算法的评价原则
• 5.5.2 "盲人"爬坡算法
• 5.5.3 自动聚焦的总体设计
• 5.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表论文和取得的科研成果
• 致谢