本文關(guān)鍵詞：基于圖像處理和稀疏表示的水位識(shí)別研究　出處：《人民黃河》2016年12期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 水位識(shí)別 稀疏表示 重構(gòu)殘差 圖像識(shí)別

【摘要】：在水位智能識(shí)別系統(tǒng)中,采集到的水尺圖像可能存在刻度模糊、局部缺失等情況,對(duì)水尺識(shí)別產(chǎn)生不利影響,針對(duì)這一問題提出了一種基于稀疏表示的水位識(shí)別方法。該方法利用多幅連續(xù)水尺圖像對(duì)字典進(jìn)行訓(xùn)練,通過重構(gòu)殘差的比較對(duì)樣本水尺圖像進(jìn)行分類,根據(jù)分類結(jié)果計(jì)算出水位值。結(jié)果表明,該方法對(duì)光照變化和局部的遮擋、模糊等具有較強(qiáng)的魯棒性,可以準(zhǔn)確地對(duì)水尺興趣目標(biāo)圖片分類并進(jìn)行水位計(jì)算,計(jì)算出的水位與實(shí)際水位之間的誤差不超過±1 cm。
[Abstract]:The water level in the intelligent recognition system, image acquisition to gauge possible scale fuzzy, lack of local conditions, have an adverse impact on the draft recognition, to solve this problem, a recognition method based on sparse representation level is proposed. The number of consecutive draft image the dictionary training by using this method, through the comparison of reconstruction residuals the classification of sample gauge image, according to the classification results to calculate the water level value. The results show that the method of illumination change and partial occlusion, fuzzy robust, accurate picture of the target classification and water level gauge interest calculation, the error between the calculated and the actual water level does not exceed. 1 cm.

【作者單位】： 四川大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家“973”計(jì)劃項(xiàng)目(2013CB328903) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61403265)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 近年來,模式識(shí)別與人工智能以及圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展使得基于圖像處理進(jìn)行水位識(shí)別的方式受到越來越多的關(guān)注,但仍存在一些由于水尺部分污漬損壞或者雨霧天氣光照強(qiáng)度不足而影響圖像讀數(shù)的問題有待解決�；趫D像稀疏表示的過完備信號(hào)稀疏表示理論最早是由Mallat S.G.等[1]

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1428169