深海原位微颗粒观测系统中的图像算法研究及硬件实现

发布时间：2017-04-23 06:12

  本文关键词：深海原位微颗粒观测系统中的图像算法研究及硬件实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：地球71%的表面被海水覆盖,在全球气候改变的大趋势下,海洋对气候变化的响应直接影响我们的社会、经济、日常生活。因而,海洋中很多相关的问题值得探索研究。但是人类对海洋,特别是深海的认知还远远不够。这促使我们研制先进的仪器,进行实地观测,以此为基础探索更多自然规律,建立完善的理论。在此背景下,设计一套可布放于深海的微颗粒观测系统是一个合理选择。该仪器可用于观测深海海底泥沙、藻类等颗粒物的运动,进而探索海底水体流动、物质交换等规律,为全面认知海洋提供一个可能的角度。该观测系统的典型的工作状态是在2000m海底下,以1280*1024分辨率进行每秒500帧的高速高清图像采集。本文对深海原位微颗粒观测系统设计时的核心算法进行研究,主要工作可概括为理论分析,代码实现,实验验证,最后硬件移植。本文探讨了图像处理算法的原理及实现,主要包括颗粒成像识别和颗粒速度计算,并根据高速摄像的特点进行整合、改进。之后进行水槽实验,验证算法准确性。由于原位观测需要对图像进行实时在线处理,本文的另一项工作是将验证后的算法移植到智能图像处理芯片,实现观测仪器的实际布放运行。主要研究成果包括:1)整合、改进已有算法,确定了颗粒成像识别流程。该算法可以将625 MB/s的图像数据转化为不足4 MB/s的颗粒信息,约为原来的1/150,将数据传输量降低了2个数量级。整个识别流程能够应对高速高清相机产生的瞬时海量数据,实时识别图像中的颗粒,保留有效信息。2)实现了颗粒速度计算算法。基于经典的PTV(Particle Tracking Velocimetry)算法,针对高速高清摄像的特点进行了改进,将概率匹配类型简化为2种,并对复杂匹配类型缩短迭代次数,保证了可实时计算颗粒速度,画出局部流场。3)通过水槽实验,验证了两个算法的准确性。推导了实验装置内的流速范围及流速规律。通过添加粒径已知的塑料砂颗粒,模拟海底流动,验证了算法在颗粒识别、速度计算的准确性,并为后续优化、调整提供支持。4)将算法移植到硬件,实现完整的仪器功能。通过调试智能图像处理芯片,成功将算法移植到嵌入式系统,从原先在电脑上后处理原始图像数据,升级到仪器在线实时处理,上传结果。
【关键词】：深海观测 高速摄像 图像处理 硬件移植
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P715.5
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-25
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外海洋原位观测技术现状9-16
• 1.2.1 国外研究现状9-16
• 1.2.2 国内技术现状16
• 1.3 海洋原位观测微颗粒流速仪的整体研究内容16-23
• 1.3.1 水下观测子系统20-22
• 1.3.2 在线处理系统22-23
• 1.4 研究目标和内容23-25
• 1.4.1 研究目标23
• 1.4.2 研究内容23-25
• 第2章 颗粒成像识别25-42
• 2.1 颗粒识别算法的分析及流程25-26
• 2.2 高斯模糊26-27
• 2.3 二值化27-28
• 2.4 边界跟踪28-35
• 2.4.1 图像扫描29-30
• 2.4.2 寻找闭合曲线起点与终点30-31
• 2.4.3 寻找闭合曲线上其余所有点31-32
• 2.4.4 顺时针、逆时针搜寻的实现32-33
• 2.4.5 标记闭合曲线边界33-34
• 2.4.6 边界记录34-35
• 2.5 模型化35-38
• 2.6 颗粒重叠情形的初步研究38-41
• 2.7 本章小结41-42
• 第3章 颗粒速度计算42-49
• 3.1 匹配几率法42-45
• 3.2 针对稀疏粒子、高速摄像的改进45-48
• 3.3 本章小结48-49
• 第4章 水槽实验49-64
• 4.1 水槽设计与实验原理49-51
• 4.2 方管内层流运动规律51-56
• 4.3 实验数据及处理56-63
• 4.3.1 实验数据及计算56-60
• 4.3.2 实验误差及精度的分析60-63
• 4.4 本章小结63-64
• 第5章 算法的硬件移植64-83
• 5.1 国产处理芯片64-77
• 5.1.1 开发板硬件概览65-67
• 5.1.2 软件开发流程67-71
• 5.1.3 图像数据入口定位及算法加载71-77
• 5.2 进口开发板77-80
• 5.2.1 开发板硬件概览77-78
• 5.2.2 算法开发及数据流程78-80
• 5.3 仪器物理性能测试80-82
• 5.4 浅海测试82
• 5.5 本章小结82-83
• 第6章 结论与建议83-84
• 6.1 结论83
• 6.2 工作展望83-84
• 参考文献84-87
• 致谢87-89
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果89

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本文编号：321955