基于图像处理和稀疏表示的水位识别研究

发布时间：2018-01-15 11:39

  本文关键词：基于图像处理和稀疏表示的水位识别研究　出处：《人民黄河》2016年12期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：在水位智能识别系统中,采集到的水尺图像可能存在刻度模糊、局部缺失等情况,对水尺识别产生不利影响,针对这一问题提出了一种基于稀疏表示的水位识别方法。该方法利用多幅连续水尺图像对字典进行训练,通过重构残差的比较对样本水尺图像进行分类,根据分类结果计算出水位值。结果表明,该方法对光照变化和局部的遮挡、模糊等具有较强的鲁棒性,可以准确地对水尺兴趣目标图片分类并进行水位计算,计算出的水位与实际水位之间的误差不超过±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.

【作者单位】： 四川大学电子信息学院;
【基金】：国家“973”计划项目(2013CB328903) 国家自然科学基金资助项目(61403265)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 近年来,模式识别与人工智能以及图像处理技术的迅速发展使得基于图像处理进行水位识别的方式受到越来越多的关注,但仍存在一些由于水尺部分污渍损坏或者雨雾天气光照强度不足而影响图像读数的问题有待解决。基于图像稀疏表示的过完备信号稀疏表示理论最早是由Mallat S.G.等[1]

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本文编号：1428169