【摘要】：在河道、湖泊、水庫(kù)等水域中,漂浮著各種生產(chǎn)、生活垃圾,嚴(yán)重破壞了水體生態(tài)環(huán)境。為了保證水域的清潔,清理水面漂浮物至關(guān)重要。當(dāng)前水面漂浮物清理主要采用人工作業(yè)的方式,存在人力和物力成本較高的問(wèn)題。為解決傳統(tǒng)的人工清理模式效率低下的問(wèn)題,有必要對(duì)漂浮物進(jìn)行智能清理,而在智能清理過(guò)程中自主識(shí)別漂浮物尤為重要。為此,本文提出了一種水面漂浮物識(shí)別方法,對(duì)環(huán)保領(lǐng)域具有十分重要的工程應(yīng)用價(jià)值。水面漂浮物識(shí)別方法主要分為三個(gè)步驟:水面圖像預(yù)處理、水面漂浮物特征提取和模式識(shí)別分類(lèi)。本文研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)是圖像預(yù)處理和建立有效的目標(biāo)特征模型。為了解決圖像預(yù)處理階段存在的水面環(huán)境復(fù)雜所造成的前景目標(biāo)難以分割的問(wèn)題,提出了基于背景先驗(yàn)圖像顯著性分割方法。首先,通過(guò)中值濾波加銳化濾波對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理;其次,采用改進(jìn)的混合高斯背景建模法建立水面背景模型;然后,根據(jù)先驗(yàn)背景模型提取圖像顯著性區(qū)域得到顯著性灰度圖像;最后,利用改進(jìn)的最大類(lèi)間方差法分割前景目標(biāo)區(qū)域得到二值圖像,并用顯著性灰度圖像對(duì)二值圖像進(jìn)行二次分割。針對(duì)目標(biāo)特征建模問(wèn)題,提出了顏色特征模型、邊緣及區(qū)域特征模型相結(jié)合的方法。采用顏色矩和目標(biāo)與背景區(qū)域的顏色差異性來(lái)構(gòu)建顏色特征模型;通過(guò)目標(biāo)圖像的緊湊性、外觀(guān)比、凹凸性和不變矩來(lái)構(gòu)建目標(biāo)的區(qū)域特征模型;利用鏈碼差分特征和邊界到目標(biāo)邊緣距離的二階差分特征來(lái)構(gòu)建邊緣輪廓特征模型。針對(duì)特征識(shí)別問(wèn)題,提出采用支持向量機(jī)識(shí)別目標(biāo)特征,判斷該目標(biāo)是否為漂浮物。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提的基于背景先驗(yàn)圖像顯著性分割方法可以有效突出前景目標(biāo)區(qū)域并分割出前景目標(biāo),所提出的特征模型識(shí)別漂浮物目標(biāo)的成功率能達(dá)到82%。
【圖文】：

士論文 第 3 章 小型水域漂( , )1( , ) ( , )3 3aveavei j Sg x y f i j 是均值濾波結(jié)果，aveS 表示均值濾波的窗口大小。均值的噪聲，但會(huì)使得圖像變得更為模糊[39]，可視的圖像對(duì)后續(xù)邊緣輪廓提取造成不利的影響。原圖如 3.1 所示。

12圖 3.2 均值濾波圖像波是一種特殊的加權(quán)均值濾波，，相對(duì)一般均值濾波該方]，其權(quán)值系數(shù)分布近似高斯分布。常見(jiàn)的高斯濾波模模板如圖 3.3(a)所示，高斯濾波結(jié)果如圖 3.3(b)所示。濾波通常需要使用較大的模板，會(huì)造成算法的時(shí)間復(fù)高的漂浮物識(shí)別中不適合采用高斯濾波。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：X52;TP391.41

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8 張sソ

本文編號(hào)：2707364