基于压缩感知的火炮身管内膛图像拼接技术研究

发布时间：2017-09-20 06:42

  本文关键词：基于压缩感知的火炮身管内膛图像拼接技术研究

  更多相关文章： 火炮窥膛检测 压缩感知 图像拼接 稀疏变换 重构算法

【摘要】：火炮是战争中的重要武器,对火炮身管进行窥膛检测,有利于观察损伤位置和面积以判定疵病严重程度,从而实现火炮武器系统的检修和维护。目前一般采用图像检测法进行窥膛检测,后期通过图像拼接技术获得火炮身管内膛的全景图像,其中拼接算法效率的提高、存储空间及计算成本的减少是目前的研究热点。本文基于具有自主知识产权的窥膛检测系统,提出了基于改进压缩感知算法的图像拼接技术,实现了火炮身管内膛图像拼接算法的改进及优化。首先对火炮身管内膛图像的稀疏变换方式加以研究,通过模拟计算验证了曲线波变换是火炮身管内膛图像较优的稀疏变换方式；然后采用稀疏度粗估计及变阶段步长的方式,对SAMP重构算法进行了改进与优化,提高了运行效率及重构精度；接着阐述了火炮内膛图像的获取及处理过程,并通过模拟实验对本文所采用的图像拼接算法进行了验证；最后,提出了基于改进压缩感知的图像拼接算法,基于实验研究验证了提出算法的有效性。通过将改进的压缩感知算法与图像拼接技术相结合,减少了火炮身管内膛图像拼接过程中的存储空间需求并提高了算法运行效率,实现了火炮窥膛检测系统的改进及优化,具有广泛的应用前景。
【关键词】：火炮窥膛检测 压缩感知 图像拼接 稀疏变换 重构算法
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究的目的和意义10-11
• 1.2 研究现状11-13
• 1.2.1 压缩感知理论的研究现状11-12
• 1.2.2 图像拼接技术的研究现状12-13
• 1.2.3 发展趋势预测13
• 1.3 主要研究内容13-14
• 1.3.1 火炮身管内膛图像稀疏变换方式研究13
• 1.3.2 改进的SAMP重构算法13-14
• 1.3.3 基于改进压缩感知算法的图像拼接技术研究14
• 1.4 章节安排14-16
• 第二章 相关技术原理16-25
• 2.1 引言16
• 2.2 压缩感知基本理论16-20
• 2.2.1 信号的稀疏表示17-18
• 2.2.2 信号的测量18-19
• 2.2.3 信号的重构19-20
• 2.3 图像拼接技术20-24
• 2.3.1 图像配准20-22
• 2.3.2 图像融合22-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 压缩感知稀疏变换方式研究25-36
• 3.1 引言25
• 3.2 信号的稀疏性研究25-26
• 3.3 稀疏变换方式概述26-31
• 3.3.1 傅里叶变换27-28
• 3.3.2 离散余弦变换28-29
• 3.3.3 小波变换29-30
• 3.3.4 曲线波变换30-31
• 3.4 实验与分析31-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 压缩感知重构算法及其改进36-55
• 4.1 引言36
• 4.2 重构算法概述36-43
• 4.2.1 正交匹配追踪(OMP)算法39-40
• 4.2.2 子空间追踪(SP)算法40-41
• 4.2.3 稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法41-43
• 4.3 SAMP重构算法的改进与优化43-46
• 4.3.1 稀疏度粗估计43-44
• 4.3.2 变阶段步长44
• 4.3.3 改进算法描述44-46
• 4.4 实验与分析46-54
• 4.4.1 重构算法性能比较46-50
• 4.4.2 改进算法性能分析50-54
• 4.5 本章小结54-55
• 第五章 基于压缩感知的图像拼接技术研究55-72
• 5.1 引言55
• 5.2 火炮内膛图像的获取及处理55-59
• 5.2.1 火炮内膛图像的获取过程55-56
• 5.2.2 火炮内膛图像的处理过程56-59
• 5.3 火炮内膛图像拼接算法59-63
• 5.4 基于压缩感知的图像拼接技术63-64
• 5.5 实验设计64-69
• 5.5.1 实验系统介绍64-67
• 5.5.2 实验具体步骤67-69
• 5.6 实验与分析69-71
• 5.7 本章小结71-72
• 第六章 结论与展望72-73
• 致谢73-74
• 参考文献74-80

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本文编号：886506