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基于空调风管清洁装置的图像处理系统的研究

作　者: 熊倩飞
导　师: 李莲
学　校: 天津理工大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 清洁机器人 图像处理 小波阈值去噪 压缩编码
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


现今,中央空调的使用给人们的生活带来了很大的便利,但是由于中央空调通风管道的清洗不足,其污染状况己严重威胁到人们的健康。所以人们迫切要求对中央空调通风管道进行有效的清洗,于是空调风管清洁机器人应运而生。对于清洁机器人的工作来说,其机器视觉部分起到了至关重要的作用。在空调管道这样一个特殊的环境里,若机器人视觉效果不佳,工作人员很可能就会作出错误的判断和操作。所以本文主要对机器视觉中嵌入式图像处理系统进行研究。根据机器视觉部分的性能要求,重点研究了空调风管内壁图像的去噪和压缩编码算法,以保证图像具有较高的质量,且能实时地传输、显示。去噪部分是在小波变换的理论基础上,分析了传统小波阈值去噪算法及其存在的不足,提出了收缩函数的改进方法和新的阈值选取方法。改进的收缩函数是一种基于单调平滑的1og10O的非线性函数,它克服了传统收缩函数的间断性和偏差性问题。对于收缩阈值的选取,是根据小波系数相关性程度的不同,在不同的相关性范围内采用不同的阈值,使收缩阈值具有更强的自适应性。图像压缩编码部分是在分析比较EZW编码、SPIHT编码和SPECK编码的基础上,对其中性能稍高的SPECK算法进行了改进。在小波分解后,调整对S块和I块的编码顺序,避免了原SPECK交叉调用的问题,降低了算法复杂度。另外,在对S块的扫描排序过程中,引入最大值链表LMP,有效解决了重复扫描的问题,使算法运行效率得以提高。以上方法都通过实验验证了它们的有效性和优越性。改进的去噪算法去噪能力更强且能更多地保留图像的细节。改进的压缩编码算法具有运行时间短,压缩比高的特点。经过此编码算法作用后恢复出的图像具有更高的质量,符合本课题实时高效传输的要求。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 课题研究背景及意义  9
  1.2 国内外风管清洁装置的研究现状  9-11
  1.3 嵌入式实时图像处理的研究现状  11-12
  1.4 本文的主要工作  12-13
  1.5 本章小结  13-14
第二章 清洁装置系统及图像的小波分析基础  14-22
  2.1 清洁装置系统  14-17
    2.1.1 控制子系统  15
    2.1.2 机器视觉子系统  15-16
    2.1.3 其他辅助设备  16
    2.1.4 清洁装置的操作系统uClinux  16-17
  2.2 机器视觉对图像处理的性能要求  17
  2.3 图像处理器简介  17-19
  2.4 小波分析理论基础  19-21
    2.4.1 小波的定义  19-20
    2.4.2 多尺度分析  20
    2.4.3 小波变换的基本思想  20-21
  2.5 本章小结  21-22
第三章 空调风管内壁图像的去噪  22-31
  3.1 常见的噪声类别  22
  3.2 小波阈值去噪方法  22-23
  3.3 收缩函数  23-25
    3.3.1 传统的收缩函数及其不足  23-24
    3.3.2 改进的收缩函数  24-25
  3.4 收缩阈值  25-27
    3.4.1 传统的阈值选取  25-26
    3.4.2 改进的阈值  26-27
  3.5 风管内壁图像去噪实验  27-30
  3.6 本章小结  30-31
第四章 空调风管内壁图像的压缩编码  31-46
  4.1 EZW编码  31-33
    4.1.1 EZW算法思想  31-32
    4.1.2 零树表示  32
    4.1.3 EZW算法描述  32-33
  4.2 SPIHT编码  33-36
    4.2.1 SPIHT算法描述  34-35
    4.2.2 SPIHT算法的具体步骤  35-36
  4.3 SPECK编码  36-39
    4.3.1 SPECK算法描述  36-38
    4.3.2 SPECK算法的编码步骤  38-39
  4.4 EZW、SPIHT、SPECK算法比较  39
  4.5 改进的SPECK编码算法  39-42
    4.5.1 偏移处理  39-40
    4.5.2 处理顺序的优化  40
    4.5.3 引入最大值链表  40-41
    4.5.4 改进后的算法实现  41-42
  4.6 风管内壁图像压缩编码实验  42-45
  4.7 本章小结  45-46
第五章 空调风管清洁装置的软件设计  46-52
  5.1 主程序流程  46-47
  5.2 机器视觉系统软件设计  47-49
  5.3 控制系统软件设计  49-50
  5.4 人机交互界面设计  50-51
  5.5 本章小结  51-52
第六章 总结与展望  52-54
  6.1 研究工作总结  52
  6.2 后期工作展望  52-54
参考文献  54-57
发表论文和科研情况说明  57-58
致谢  58

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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