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基于模糊理论的水下图像分割与识别算法研究

余西  
【摘要】:随着人们对海洋探索步伐的加快,水下载人潜水器在深海探测和海洋开发中扮演着越来越重要的角色,计算机视觉系统是水下载人潜水器获取周围环境信息的重要手段之一。这需要高质量的信息处理和模式识别技术,以充分利用这些获取的信息。本文是以国家863项目-7000米载人潜水器专题任务(水下热液喷口目标识别技术)为课题而作的研究。 由于水下成像环境的特殊性,水下图像成像质量较差,传统图像处理技术已无法满足应用要求。自模糊理论诞生以来,模糊技术得到了迅猛的发展,并广泛应用于多个领域。模糊技术是通过模糊变换和模糊推理把模糊问题转化为确定性或更易于处理的问题,在处理模糊问题上显示了传统方法无法比拟的优越性。本文对模糊技术在水下图像处理中的应用展开了研究,主要研究内容为以下四个方面: 1、针对隶属函数中参数的确定方法作了研究,提出了基于最大模糊熵的模糊增强算法。该算法以最大模糊熵作为参数选取的准则,使模糊变换参数根据处理对象不同自适应选取。该模糊增强算法使增强后的图像既最大限度地保留了原始信息,又使目标和背景的边界更加明显,使图像分割易于进行,具有较好的适用性。 2、为克服水下图像灰度分布不均和其它干扰因素的影响,提出了一种基于最大类间方差的灰度信息和颜色信息融合算法,充分挖掘了图像的可利用信息,使图像分割易于进行。 3、探讨了利用纹理信息识别水下目标的方法。在分析各种纹理分析方法的基础上,选用了对水下目标纹理敏感的纹理特征参数作为分类特征,并采用有效的统计-模糊识别方法,实现了目标的可靠识别。


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