本文關(guān)鍵詞：深海原位微顆粒觀測(cè)系統(tǒng)中的圖像算法研究及硬件實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：地球71%的表面被海水覆蓋,在全球氣候改變的大趨勢(shì)下,海洋對(duì)氣候變化的響應(yīng)直接影響我們的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、日常生活。因而,海洋中很多相關(guān)的問題值得探索研究。但是人類對(duì)海洋,特別是深海的認(rèn)知還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。這促使我們研制先進(jìn)的儀器,進(jìn)行實(shí)地觀測(cè),以此為基礎(chǔ)探索更多自然規(guī)律,建立完善的理論。在此背景下,設(shè)計(jì)一套可布放于深海的微顆粒觀測(cè)系統(tǒng)是一個(gè)合理選擇。該儀器可用于觀測(cè)深海海底泥沙、藻類等顆粒物的運(yùn)動(dòng),進(jìn)而探索海底水體流動(dòng)、物質(zhì)交換等規(guī)律,為全面認(rèn)知海洋提供一個(gè)可能的角度。該觀測(cè)系統(tǒng)的典型的工作狀態(tài)是在2000m海底下,以1280*1024分辨率進(jìn)行每秒500幀的高速高清圖像采集。本文對(duì)深海原位微顆粒觀測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)的核心算法進(jìn)行研究,主要工作可概括為理論分析,代碼實(shí)現(xiàn),實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,最后硬件移植。本文探討了圖像處理算法的原理及實(shí)現(xiàn),主要包括顆粒成像識(shí)別和顆粒速度計(jì)算,并根據(jù)高速攝像的特點(diǎn)進(jìn)行整合、改進(jìn)。之后進(jìn)行水槽實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證算法準(zhǔn)確性。由于原位觀測(cè)需要對(duì)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)在線處理,本文的另一項(xiàng)工作是將驗(yàn)證后的算法移植到智能圖像處理芯片,實(shí)現(xiàn)觀測(cè)儀器的實(shí)際布放運(yùn)行。主要研究成果包括:1)整合、改進(jìn)已有算法,確定了顆粒成像識(shí)別流程。該算法可以將625 MB/s的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為不足4 MB/s的顆粒信息,約為原來的1/150,將數(shù)據(jù)傳輸量降低了2個(gè)數(shù)量級(jí)。整個(gè)識(shí)別流程能夠應(yīng)對(duì)高速高清相機(jī)產(chǎn)生的瞬時(shí)海量數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)識(shí)別圖像中的顆粒,保留有效信息。2)實(shí)現(xiàn)了顆粒速度計(jì)算算法。基于經(jīng)典的PTV(Particle Tracking Velocimetry)算法,針對(duì)高速高清攝像的特點(diǎn)進(jìn)行了改進(jìn),將概率匹配類型簡(jiǎn)化為2種,并對(duì)復(fù)雜匹配類型縮短迭代次數(shù),保證了可實(shí)時(shí)計(jì)算顆粒速度,畫出局部流場(chǎng)。3)通過水槽實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了兩個(gè)算法的準(zhǔn)確性。推導(dǎo)了實(shí)驗(yàn)裝置內(nèi)的流速范圍及流速規(guī)律。通過添加粒徑已知的塑料砂顆粒,模擬海底流動(dòng),驗(yàn)證了算法在顆粒識(shí)別、速度計(jì)算的準(zhǔn)確性,并為后續(xù)優(yōu)化、調(diào)整提供支持。4)將算法移植到硬件,實(shí)現(xiàn)完整的儀器功能。通過調(diào)試智能圖像處理芯片,成功將算法移植到嵌入式系統(tǒng),從原先在電腦上后處理原始圖像數(shù)據(jù),升級(jí)到儀器在線實(shí)時(shí)處理,上傳結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：深海觀測(cè) 高速攝像 圖像處理 硬件移植
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P715.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-25
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外海洋原位觀測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀9-16
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀9-16
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)技術(shù)現(xiàn)狀16
• 1.3 海洋原位觀測(cè)微顆粒流速儀的整體研究?jī)?nèi)容16-23
• 1.3.1 水下觀測(cè)子系統(tǒng)20-22
• 1.3.2 在線處理系統(tǒng)22-23
• 1.4 研究目標(biāo)和內(nèi)容23-25
• 1.4.1 研究目標(biāo)23
• 1.4.2 研究?jī)?nèi)容23-25
• 第2章 顆粒成像識(shí)別25-42
• 2.1 顆粒識(shí)別算法的分析及流程25-26
• 2.2 高斯模糊26-27
• 2.3 二值化27-28
• 2.4 邊界跟蹤28-35
• 2.4.1 圖像掃描29-30
• 2.4.2 尋找閉合曲線起點(diǎn)與終點(diǎn)30-31
• 2.4.3 尋找閉合曲線上其余所有點(diǎn)31-32
• 2.4.4 順時(shí)針、逆時(shí)針?biāo)褜さ膶?shí)現(xiàn)32-33
• 2.4.5 標(biāo)記閉合曲線邊界33-34
• 2.4.6 邊界記錄34-35
• 2.5 模型化35-38
• 2.6 顆粒重疊情形的初步研究38-41
• 2.7 本章小結(jié)41-42
• 第3章 顆粒速度計(jì)算42-49
• 3.1 匹配幾率法42-45
• 3.2 針對(duì)稀疏粒子、高速攝像的改進(jìn)45-48
• 3.3 本章小結(jié)48-49
• 第4章 水槽實(shí)驗(yàn)49-64
• 4.1 水槽設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)原理49-51
• 4.2 方管內(nèi)層流運(yùn)動(dòng)規(guī)律51-56
• 4.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及處理56-63
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及計(jì)算56-60
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)誤差及精度的分析60-63
• 4.4 本章小結(jié)63-64
• 第5章 算法的硬件移植64-83
• 5.1 國(guó)產(chǎn)處理芯片64-77
• 5.1.1 開發(fā)板硬件概覽65-67
• 5.1.2 軟件開發(fā)流程67-71
• 5.1.3 圖像數(shù)據(jù)入口定位及算法加載71-77
• 5.2 進(jìn)口開發(fā)板77-80
• 5.2.1 開發(fā)板硬件概覽77-78
• 5.2.2 算法開發(fā)及數(shù)據(jù)流程78-80
• 5.3 儀器物理性能測(cè)試80-82
• 5.4 淺海測(cè)試82
• 5.5 本章小結(jié)82-83
• 第6章 結(jié)論與建議83-84
• 6.1 結(jié)論83
• 6.2 工作展望83-84
• 參考文獻(xiàn)84-87
• 致謝87-89
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果89

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1 PALADIN;編程沙龍[N];電腦報(bào);2003年

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1 蔡加祥;深海原位微顆粒觀測(cè)系統(tǒng)中的圖像算法研究及硬件實(shí)現(xiàn)[D];清華大學(xué);2015年

2 邵賽賽;基于高動(dòng)態(tài)圖像算法的三維形貌測(cè)量[D];上海交通大學(xué);2010年

3 韓慧;基于GPU的醫(yī)學(xué)圖像算法研究與應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2011年

4 趙彬彬;視頻車輛檢測(cè)器圖像算法研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：321955