水下柱状目标识别与视觉硬件系统研究

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水下目标识别系统对水中探测具有重要的意义。其中光视觉成像识别系统包括视觉成像、图像采集、图像处理、特征提取和识别判断五个部分。本文主要在图像的边缘检测、图像分割、特征判断和矩形目标识别等几个方面进行了研究工作。在图像的边缘检测方面,通过对几种常见的边缘检测算子的分析,对Sobel算子进行变形,在传统Sobel算法的基础上,增加至4个方向的模板,可检测出多方向的边缘。变形后的Sobel边缘检测算法,抗噪能力强,定位比较准确,适用于噪声较严重图像的边缘检测。在图像分割方面,主要对现有图像分割算法进行了理论分析,再根据水下图像的特点选择最优的算法,为后续的图像处理奠定了基础。根据图像的不变矩特性,即位移不变性、尺度不变性和旋转不变性对识别目标进行判断,在对Hough变换进行理论研究的基础上,针对柱状目标的特征,设计基于Hough变换的矩形目标识别方法,通过软件对算法进行仿真,成功实现了对柱状目标的识别。设计视觉系统的硬件平台,利用CCS软件在TDS6713EVM平台上进行仿真实验,得出实验结果。实验验证了所设计的基于Hough变换柱状目标识别算法可以作为图像识别系统中的分类器,能够提高图像的识别率,算法简单并具有较高的抗噪声性能。
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