本文選題：壓縮感知 + 小波變換��； 參考：《安徽理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著信息科技的發(fā)展以及煤礦安全生產(chǎn)中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引入,經(jīng)由異構(gòu)復(fù)雜傳感器所采集的用于生產(chǎn)過(guò)程,安全環(huán)境,人員,設(shè)備等實(shí)時(shí)圖像監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),已然呈現(xiàn)出了倍數(shù)的增長(zhǎng),海量的數(shù)據(jù)傳輸嚴(yán)重沖擊著煤礦井下現(xiàn)有的傳輸、存儲(chǔ)設(shè)備。壓縮感知理論,打破了傳統(tǒng)信號(hào)采樣傳輸時(shí)所受2倍帶寬的限制,通過(guò)對(duì)圖像信號(hào)稀疏化處理,將其轉(zhuǎn)換到其它空間域進(jìn)行描述,采用非自適應(yīng)線性投影的方式保持原信號(hào)的結(jié)構(gòu),進(jìn)而采集、編解碼等,最后通過(guò)算法來(lái)重構(gòu)恢復(fù)信號(hào),以采集少量的信息,并不失真地重構(gòu)原信號(hào)。實(shí)現(xiàn)了空間存儲(chǔ)和資源采樣上極大的節(jié)約。(1)針對(duì)現(xiàn)有的煤礦井下物聯(lián)網(wǎng)圖像數(shù)據(jù)傳輸量大,節(jié)點(diǎn)能耗、壽命限制、傳輸以及存儲(chǔ)設(shè)備受限等問(wèn)題,將壓縮感知原理運(yùn)用其中,并對(duì)比經(jīng)典的壓縮感知算法,將小波變換算法與壓縮感知理論結(jié)合起來(lái),提出一種改進(jìn)型的基于小波變換的壓縮感知圖像處理方法。(2)選擇仿真軟件系統(tǒng)Matlab7.0,建立模擬環(huán)境,設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),通過(guò)在相同采樣率下,對(duì)比不同算法圖像信號(hào)重構(gòu)的信噪比和重構(gòu)時(shí)間來(lái)表述重構(gòu)的效果。(3)探索煤礦物聯(lián)網(wǎng)中基于小波變換的改進(jìn)型壓縮感知圖像處理算法在FPGA硬件中的實(shí)現(xiàn)。(4)通過(guò)算法仿真驗(yàn)證,本文算法與原有的小波變換壓縮感知算法相比,在相同采樣率的情況下,能夠更好地重構(gòu)恢復(fù)原圖像,節(jié)約資源和能源。
[Abstract]:With the development of information technology and the introduction of Internet of Things technology in coal mine safety production , real - time image monitoring data , such as production process , safety environment , personnel , equipment and other real - time image monitoring data , which are collected by heterogeneous complex sensors , has been increased .
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1908045