基于压缩感知的煤矿井下图像处理算法研究

发布时间：2018-05-19 01:13

  本文选题：压缩感知 + 小波变换　； 参考：《安徽理工大学》2017年硕士论文

【摘要】：随着信息科技的发展以及煤矿安全生产中物联网技术的引入,经由异构复杂传感器所采集的用于生产过程,安全环境,人员,设备等实时图像监控数据,已然呈现出了倍数的增长,海量的数据传输严重冲击着煤矿井下现有的传输、存储设备。压缩感知理论,打破了传统信号采样传输时所受2倍带宽的限制,通过对图像信号稀疏化处理,将其转换到其它空间域进行描述,采用非自适应线性投影的方式保持原信号的结构,进而采集、编解码等,最后通过算法来重构恢复信号,以采集少量的信息,并不失真地重构原信号。实现了空间存储和资源采样上极大的节约。(1)针对现有的煤矿井下物联网图像数据传输量大,节点能耗、寿命限制、传输以及存储设备受限等问题,将压缩感知原理运用其中,并对比经典的压缩感知算法,将小波变换算法与压缩感知理论结合起来,提出一种改进型的基于小波变换的压缩感知图像处理方法。(2)选择仿真软件系统Matlab7.0,建立模拟环境,设计仿真实验,通过在相同采样率下,对比不同算法图像信号重构的信噪比和重构时间来表述重构的效果。(3)探索煤矿物联网中基于小波变换的改进型压缩感知图像处理算法在FPGA硬件中的实现。(4)通过算法仿真验证,本文算法与原有的小波变换压缩感知算法相比,在相同采样率的情况下,能够更好地重构恢复原图像,节约资源和能源。
[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 .
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1908045