本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的火炮身管內(nèi)膛圖像拼接技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 火炮窺膛檢測(cè) 壓縮感知 圖像拼接 稀疏變換 重構(gòu)算法

【摘要】：火炮是戰(zhàn)爭(zhēng)中的重要武器,對(duì)火炮身管進(jìn)行窺膛檢測(cè),有利于觀察損傷位置和面積以判定疵病嚴(yán)重程度,從而實(shí)現(xiàn)火炮武器系統(tǒng)的檢修和維護(hù)。目前一般采用圖像檢測(cè)法進(jìn)行窺膛檢測(cè),后期通過(guò)圖像拼接技術(shù)獲得火炮身管內(nèi)膛的全景圖像,其中拼接算法效率的提高、存儲(chǔ)空間及計(jì)算成本的減少是目前的研究熱點(diǎn)。本文基于具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的窺膛檢測(cè)系統(tǒng),提出了基于改進(jìn)壓縮感知算法的圖像拼接技術(shù),實(shí)現(xiàn)了火炮身管內(nèi)膛圖像拼接算法的改進(jìn)及優(yōu)化。首先對(duì)火炮身管內(nèi)膛圖像的稀疏變換方式加以研究,通過(guò)模擬計(jì)算驗(yàn)證了曲線波變換是火炮身管內(nèi)膛圖像較優(yōu)的稀疏變換方式；然后采用稀疏度粗估計(jì)及變階段步長(zhǎng)的方式,對(duì)SAMP重構(gòu)算法進(jìn)行了改進(jìn)與優(yōu)化,提高了運(yùn)行效率及重構(gòu)精度；接著闡述了火炮內(nèi)膛圖像的獲取及處理過(guò)程,并通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)對(duì)本文所采用的圖像拼接算法進(jìn)行了驗(yàn)證；最后,提出了基于改進(jìn)壓縮感知的圖像拼接算法,基于實(shí)驗(yàn)研究驗(yàn)證了提出算法的有效性。通過(guò)將改進(jìn)的壓縮感知算法與圖像拼接技術(shù)相結(jié)合,減少了火炮身管內(nèi)膛圖像拼接過(guò)程中的存儲(chǔ)空間需求并提高了算法運(yùn)行效率,實(shí)現(xiàn)了火炮窺膛檢測(cè)系統(tǒng)的改進(jìn)及優(yōu)化,具有廣泛的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：火炮窺膛檢測(cè) 壓縮感知 圖像拼接 稀疏變換 重構(gòu)算法
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究的目的和意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 壓縮感知理論的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 圖像拼接技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)13
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3.1 火炮身管內(nèi)膛圖像稀疏變換方式研究13
• 1.3.2 改進(jìn)的SAMP重構(gòu)算法13-14
• 1.3.3 基于改進(jìn)壓縮感知算法的圖像拼接技術(shù)研究14
• 1.4 章節(jié)安排14-16
• 第二章 相關(guān)技術(shù)原理16-25
• 2.1 引言16
• 2.2 壓縮感知基本理論16-20
• 2.2.1 信號(hào)的稀疏表示17-18
• 2.2.2 信號(hào)的測(cè)量18-19
• 2.2.3 信號(hào)的重構(gòu)19-20
• 2.3 圖像拼接技術(shù)20-24
• 2.3.1 圖像配準(zhǔn)20-22
• 2.3.2 圖像融合22-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 壓縮感知稀疏變換方式研究25-36
• 3.1 引言25
• 3.2 信號(hào)的稀疏性研究25-26
• 3.3 稀疏變換方式概述26-31
• 3.3.1 傅里葉變換27-28
• 3.3.2 離散余弦變換28-29
• 3.3.3 小波變換29-30
• 3.3.4 曲線波變換30-31
• 3.4 實(shí)驗(yàn)與分析31-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第四章 壓縮感知重構(gòu)算法及其改進(jìn)36-55
• 4.1 引言36
• 4.2 重構(gòu)算法概述36-43
• 4.2.1 正交匹配追蹤(OMP)算法39-40
• 4.2.2 子空間追蹤(SP)算法40-41
• 4.2.3 稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤(SAMP)算法41-43
• 4.3 SAMP重構(gòu)算法的改進(jìn)與優(yōu)化43-46
• 4.3.1 稀疏度粗估計(jì)43-44
• 4.3.2 變階段步長(zhǎng)44
• 4.3.3 改進(jìn)算法描述44-46
• 4.4 實(shí)驗(yàn)與分析46-54
• 4.4.1 重構(gòu)算法性能比較46-50
• 4.4.2 改進(jìn)算法性能分析50-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第五章 基于壓縮感知的圖像拼接技術(shù)研究55-72
• 5.1 引言55
• 5.2 火炮內(nèi)膛圖像的獲取及處理55-59
• 5.2.1 火炮內(nèi)膛圖像的獲取過(guò)程55-56
• 5.2.2 火炮內(nèi)膛圖像的處理過(guò)程56-59
• 5.3 火炮內(nèi)膛圖像拼接算法59-63
• 5.4 基于壓縮感知的圖像拼接技術(shù)63-64
• 5.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)64-69
• 5.5.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)介紹64-67
• 5.5.2 實(shí)驗(yàn)具體步驟67-69
• 5.6 實(shí)驗(yàn)與分析69-71
• 5.7 本章小結(jié)71-72
• 第六章 結(jié)論與展望72-73
• 致謝73-74
• 參考文獻(xiàn)74-80

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：886506