本文關(guān)鍵詞：基于三維圖像測(cè)量技術(shù)的遠(yuǎn)距離海浪測(cè)量

  更多相關(guān)文章： 雙目立體視覺 遠(yuǎn)距離 圖像分割 海浪提取 海浪匹配 opencv

【摘要】：本課題是作者在日本福岡工業(yè)大學(xué)攻讀雙學(xué)位研究生期間參與的日本文部科學(xué)省資助項(xiàng)目"三維圖像浪高測(cè)量系統(tǒng)"(資助編號(hào):S1311050)的重要組成部分。該浪高測(cè)量系統(tǒng)采用雙目視覺立體測(cè)量原理,通過(guò)測(cè)量海浪高度以實(shí)現(xiàn)海嘯預(yù)警。近距離海浪測(cè)量(100m以內(nèi))已經(jīng)獲得一定的進(jìn)展,可獲得較為精準(zhǔn)的近距離海浪浪高,為了推進(jìn)項(xiàng)目的進(jìn)展以達(dá)到最終實(shí)現(xiàn)海嘯監(jiān)測(cè)的目的,本文對(duì)實(shí)驗(yàn)的距離進(jìn)行了延展,將實(shí)驗(yàn)延伸至遠(yuǎn)距離(大于3KM)。距離的延伸使得海浪在圖像中的形狀更小,特征也更加難以辨別,為了實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離海浪三維信息的提取,本文將遠(yuǎn)距離海浪測(cè)量分為兩大部分,遠(yuǎn)距離海浪提取以及遠(yuǎn)距離海浪匹配。圍繞這兩大塊,本文的具體工作展開如下:針對(duì)遠(yuǎn)距離海浪提取,本文研究了基于分塊的閾值提取算法,提出基于分塊的處理算法,分塊二重閾值算法,針對(duì)海面區(qū)域分塊處理依據(jù)每一塊內(nèi)灰度分布設(shè)置二重閾值從遠(yuǎn)距離圖片中提取較為完整的海浪。針對(duì)遠(yuǎn)距離海浪匹配,由于遠(yuǎn)距離海浪的直接特征點(diǎn)匹配有諸多困難難以實(shí)現(xiàn),本文通過(guò)先匹配海浪塊實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的匹配,研究了基于模板的匹配與基于海浪特征矩陣的匹配�；谀０宓钠ヅ浞椒ㄓ兄S海浪塊數(shù)量增多準(zhǔn)確率降低的缺點(diǎn),這一點(diǎn)基于海浪特征矩陣的算法可以有較為優(yōu)良的表現(xiàn)。對(duì)以日本海為目標(biāo)海域的多次實(shí)驗(yàn)圖像處理,通過(guò)計(jì)算提取的海浪三維信息可獲取海面的變化趨勢(shì),與實(shí)際海面潮汐變化趨勢(shì)的一致性驗(yàn)證了該算法的可行性,為后續(xù)海浪浪高的測(cè)量打好基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P714.1;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉樺;趙曦;王本龍;任智源;;海嘯數(shù)值模擬與南海海嘯預(yù)警方法[J];力學(xué)季刊;2015年03期

2 趙聯(lián)大;徐志國(guó);王培濤;范婷婷;候京明;;2014年4月2日智利海嘯數(shù)值模擬與分析[J];海洋預(yù)報(bào);2014年06期

3 李治江;馮謹(jǐn)強(qiáng);曹文冬;曹麗琴;楊萍;;基于邊緣特征和可信度的立體匹配算法[J];包裝工程;2014年23期

4 侯京明;李濤;范婷婷;閃迪;;全球海嘯災(zāi)害事件統(tǒng)計(jì)及預(yù)警系統(tǒng)簡(jiǎn)述[J];海洋預(yù)報(bào);2013年04期

5 王培濤;于福江;趙聯(lián)大;范婷婷;侯京明;;2011年3月11日日本地震海嘯越洋傳播及對(duì)中國(guó)影響的數(shù)值分析[J];地球物理學(xué)報(bào);2012年09期

6 戴濤;朱長(zhǎng)仁;胡樹平;;圖像匹配技術(shù)綜述[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2012年03期

7 于福江;王培濤;趙聯(lián)大;原野;;2010年智利地震海嘯數(shù)值模擬及其對(duì)我國(guó)沿海的影響分析[J];地球物理學(xué)報(bào);2011年04期

8 李健;陳長(zhǎng)明;高文娟;;三維信息測(cè)量技術(shù)研究[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與制造;2010年03期

9 何俊;葛紅;王玉峰;;圖像分割算法研究綜述[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2009年12期

10 陳方昕;;基于區(qū)域生長(zhǎng)法的圖像分割技術(shù)[J];科技信息(科學(xué)教研);2008年15期

，

本文編號(hào)：1271790