基于机器视觉的水下海参图像识别技术研究
发布时间：2021-12-01 18:08
随着人民生活品质的提升,海参消费市场逐年扩大,海参养殖产业也随之迅猛壮大,但与其配套的海参检测识别方法还处于研究的初期阶段,无法满足养殖情况监测与水下机器人捕捞作业等任务所需的海参识别需求。为此,本文对现有水下图像处理算法与水下目标识别技术进行了研究,鉴于水下图像成像的特点,设计了一种基于机器视觉的水下海参图像目标识别系统,该系统分为水下图像增强环节与目标识别环节。在水下图像增强环节中,设计了一种基于图像融合的水下图像增强方法,综合运用了同态滤波、MSRCR以及基于导向滤波的暗通道先验增强算法来进行水下图像处理,然后通过基于点锐度权重的图像多通道线性融合方法进行结果融合,再对其进行USM锐化,最终得到增强后的结果图像。再计算处理结果图像的Brenner 梯度、Tenengrad 梯度、Laplacian 梯度、SMD2、能量梯度、MSE、PSNR和SSIM等指标,验证了算法增强效果。最后,通过SIFT特征匹配实验得出该算法可以有效地提升图像特征信息密度,为目标识别环节建立了良好的条件。在目标识别环节中,筛选出400张经过增强处理的海参图像制作图像数据集,搭建基于YOLOv3的海参目标识...
【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：91 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１水下图像成像原理??光线在水体中传播时的总散射系数可以由体积散射函数在每个角度上的积??分表示［４４］，则：??
山东大学硕士学位论文??（ｉ）图像１双边滤波?（ｊ）图像２双边滤波??图２－２滤波处理结果示意??２．３水下图像增强??水下图像增强与恢复是水下图像目标识别处理的前置步骤，其分类方式如图??２－３所示。其中，水下图像增强方法一般不考虑成像过程中的物理条件，多为非??物理模型操作，包括通常图像增强算法用于水下增强与针对水下成像特点而设计??的增强方法，类型包括了空域法、频域法、颜色修正法以及其他综合型等方法等。??水下图像恢复方法一般需要基于特定的模型与先验知识，如基于暗通道先验增强、??基于Ｒｅｔｉｎｅｘ理论增强算法等。在水下图像增强领域，常见的空域法包含直方图??均衡化与直方图规定化等，常用的频域法一般指各种频域滤波増强方法。????Ｉ?空域法??■＾传统的图像增强方法应用于水下田像ｊ—?????：—一??｜?频域法??ｒ?１非物理椟型方??＊??ｒ?Ｉ顔色修正法?ｓ??＾?（专门针对水下成像特点的增强方法＿?＊?—丨？??遷?飞［综合哼匕：Ｉ??？－????Ｉ?ｔ?！??最?ｒ｜基于假设条件或先验知识的方法ｊ；?ｒ?Ｉ?■；?＾??法Ｌ?ｆ基于物理棋型方法ｊ—?１基于图像去ｎｋ型的改进方法＾?■ｕｇＬ??」?」基子水下成像光学属性的方法ｊ丨壓??Ｌ．—水—＿．ｉ??图２－３水下图像增强与恢复方法??２．３．１直方图均衡化??直方图均衡化增强的方法是一种经典的图像增强方法，处理后图像的视觉提??升效果明显［４８］。直方图能够体现图像中各个灰度级在图像整体灰度像素中所占有??１２??
山东大学硕士学位论文??（ｉ）图像１双边滤波?（ｊ）图像２双边滤波??图２－２滤波处理结果示意??２．３水下图像增强??水下图像增强与恢复是水下图像目标识别处理的前置步骤，其分类方式如图??２－３所示。其中，水下图像增强方法一般不考虑成像过程中的物理条件，多为非??物理模型操作，包括通常图像增强算法用于水下增强与针对水下成像特点而设计??的增强方法，类型包括了空域法、频域法、颜色修正法以及其他综合型等方法等。??水下图像恢复方法一般需要基于特定的模型与先验知识，如基于暗通道先验增强、??基于Ｒｅｔｉｎｅｘ理论增强算法等。在水下图像增强领域，常见的空域法包含直方图??均衡化与直方图规定化等，常用的频域法一般指各种频域滤波増强方法。????Ｉ?空域法??■＾传统的图像增强方法应用于水下田像ｊ—?????：—一??｜?频域法??ｒ?１非物理椟型方??＊??ｒ?Ｉ顔色修正法?ｓ??＾?（专门针对水下成像特点的增强方法＿?＊?—丨？??遷?飞［综合哼匕：Ｉ??？－????Ｉ?ｔ?！??最?ｒ｜基于假设条件或先验知识的方法ｊ；?ｒ?Ｉ?■；?＾??法Ｌ?ｆ基于物理棋型方法ｊ—?１基于图像去ｎｋ型的改进方法＾?■ｕｇＬ??」?」基子水下成像光学属性的方法ｊ丨壓??Ｌ．—水—＿．ｉ??图２－３水下图像增强与恢复方法??２．３．１直方图均衡化??直方图均衡化增强的方法是一种经典的图像增强方法，处理后图像的视觉提??升效果明显［４８］。直方图能够体现图像中各个灰度级在图像整体灰度像素中所占有??１２??
【参考文献】：
期刊论文
[1]深度学习目标检测方法综述[J]. 赵永强,饶元,董世鹏,张君毅. 中国图象图形学报. 2020(04)
[2]小样本情况基于深度学习的水下目标识别研究[J]. 梁红,金磊磊,杨长生. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2019(01)
[3]适用于水下目标识别的快速降维卷积模型[J]. 王念滨,何鸣,王红滨,周连科,商晓宇. 哈尔滨工程大学学报. 2019(07)
[4]9月水产养殖品种市场预测[J]. 当代水产. 2018(09)
[5]我国刺参养殖产业发展现状与对策研究[J]. 姜森颢,任贻超,唐伯平,李超峰,蒋从兵. 中国农业科技导报. 2017(09)
[6]基于DS证据理论的水下目标识别融合推理方法研究[J]. 唐政,王志刚,赵露露,麻锐,齐涛涛. 现代导航. 2017(02)
[7]图像融合研究综述[J]. 朱炼,孙枫,夏芳莉,韩瑜. 传感器与微系统. 2014(02)
[8]小波包熵在水下目标识别中的应用研究[J]. 石敏,徐袭. 计算机工程与应用. 2014(01)
[9]图像的频域滤波增强研究与仿真[J]. 许艳. 电子技术. 2013(12)
[10]基于边界矩和改进FCM聚类的水下目标识别[J]. 王士龙,徐玉如,万磊,唐旭东. 系统工程理论与实践. 2012(12)
博士论文
[1]图像客观质量评价算法及其应用研究[D]. 张薇.中国矿业大学 2016
硕士论文
[1]基于改进的SIFT特征的图像匹配算法研究[D]. 章雷.安徽理工大学 2019
[2]基于YOLO的目标检测算法设计与实现[D]. 阮激扬.北京邮电大学 2019
[3]彩色图像灰度化算法的研究与实现[D]. 刘美.长春理工大学 2019
[4]基于视觉的无人机目标识别及跟踪[D]. 王瑶.哈尔滨工业大学 2019
[5]基于神经网络的目标定位研究[D]. 徐晓健.西安电子科技大学 2019
[6]低照度图像的增强算法研究[D]. 徐博.哈尔滨理工大学 2019
[7]水下图像分割和目标特征提取及识别技术研究[D]. 赵春梅.哈尔滨工程大学 2019
[8]基于视觉的水下目标识别与定位技术研究[D]. 权稳稳.山东大学 2018
[9]水下图像增强算法研究及其应用[D]. 陈超.大连理工大学 2016
[10]水下图像复原处理方法的研究[D]. 陈琳.中国海洋大学 2015
本文编号：3526813
【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：91 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１水下图像成像原理??光线在水体中传播时的总散射系数可以由体积散射函数在每个角度上的积??分表示［４４］，则：??
山东大学硕士学位论文??（ｉ）图像１双边滤波?（ｊ）图像２双边滤波??图２－２滤波处理结果示意??２．３水下图像增强??水下图像增强与恢复是水下图像目标识别处理的前置步骤，其分类方式如图??２－３所示。其中，水下图像增强方法一般不考虑成像过程中的物理条件，多为非??物理模型操作，包括通常图像增强算法用于水下增强与针对水下成像特点而设计??的增强方法，类型包括了空域法、频域法、颜色修正法以及其他综合型等方法等。??水下图像恢复方法一般需要基于特定的模型与先验知识，如基于暗通道先验增强、??基于Ｒｅｔｉｎｅｘ理论增强算法等。在水下图像增强领域，常见的空域法包含直方图??均衡化与直方图规定化等，常用的频域法一般指各种频域滤波増强方法。????Ｉ?空域法??■＾传统的图像增强方法应用于水下田像ｊ—?????：—一??｜?频域法??ｒ?１非物理椟型方??＊??ｒ?Ｉ顔色修正法?ｓ??＾?（专门针对水下成像特点的增强方法＿?＊?—丨？??遷?飞［综合哼匕：Ｉ??？－????Ｉ?ｔ?！??最?ｒ｜基于假设条件或先验知识的方法ｊ；?ｒ?Ｉ?■；?＾??法Ｌ?ｆ基于物理棋型方法ｊ—?１基于图像去ｎｋ型的改进方法＾?■ｕｇＬ??」?」基子水下成像光学属性的方法ｊ丨壓??Ｌ．—水—＿．ｉ??图２－３水下图像增强与恢复方法??２．３．１直方图均衡化??直方图均衡化增强的方法是一种经典的图像增强方法，处理后图像的视觉提??升效果明显［４８］。直方图能够体现图像中各个灰度级在图像整体灰度像素中所占有??１２??
山东大学硕士学位论文??（ｉ）图像１双边滤波?（ｊ）图像２双边滤波??图２－２滤波处理结果示意??２．３水下图像增强??水下图像增强与恢复是水下图像目标识别处理的前置步骤，其分类方式如图??２－３所示。其中，水下图像增强方法一般不考虑成像过程中的物理条件，多为非??物理模型操作，包括通常图像增强算法用于水下增强与针对水下成像特点而设计??的增强方法，类型包括了空域法、频域法、颜色修正法以及其他综合型等方法等。??水下图像恢复方法一般需要基于特定的模型与先验知识，如基于暗通道先验增强、??基于Ｒｅｔｉｎｅｘ理论增强算法等。在水下图像增强领域，常见的空域法包含直方图??均衡化与直方图规定化等，常用的频域法一般指各种频域滤波増强方法。????Ｉ?空域法??■＾传统的图像增强方法应用于水下田像ｊ—?????：—一??｜?频域法??ｒ?１非物理椟型方??＊??ｒ?Ｉ顔色修正法?ｓ??＾?（专门针对水下成像特点的增强方法＿?＊?—丨？??遷?飞［综合哼匕：Ｉ??？－????Ｉ?ｔ?！??最?ｒ｜基于假设条件或先验知识的方法ｊ；?ｒ?Ｉ?■；?＾??法Ｌ?ｆ基于物理棋型方法ｊ—?１基于图像去ｎｋ型的改进方法＾?■ｕｇＬ??」?」基子水下成像光学属性的方法ｊ丨壓??Ｌ．—水—＿．ｉ??图２－３水下图像增强与恢复方法??２．３．１直方图均衡化??直方图均衡化增强的方法是一种经典的图像增强方法，处理后图像的视觉提??升效果明显［４８］。直方图能够体现图像中各个灰度级在图像整体灰度像素中所占有??１２??
【参考文献】：
期刊论文
[1]深度学习目标检测方法综述[J]. 赵永强,饶元,董世鹏,张君毅. 中国图象图形学报. 2020(04)
[2]小样本情况基于深度学习的水下目标识别研究[J]. 梁红,金磊磊,杨长生. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2019(01)
[3]适用于水下目标识别的快速降维卷积模型[J]. 王念滨,何鸣,王红滨,周连科,商晓宇. 哈尔滨工程大学学报. 2019(07)
[4]9月水产养殖品种市场预测[J]. 当代水产. 2018(09)
[5]我国刺参养殖产业发展现状与对策研究[J]. 姜森颢,任贻超,唐伯平,李超峰,蒋从兵. 中国农业科技导报. 2017(09)
[6]基于DS证据理论的水下目标识别融合推理方法研究[J]. 唐政,王志刚,赵露露,麻锐,齐涛涛. 现代导航. 2017(02)
[7]图像融合研究综述[J]. 朱炼,孙枫,夏芳莉,韩瑜. 传感器与微系统. 2014(02)
[8]小波包熵在水下目标识别中的应用研究[J]. 石敏,徐袭. 计算机工程与应用. 2014(01)
[9]图像的频域滤波增强研究与仿真[J]. 许艳. 电子技术. 2013(12)
[10]基于边界矩和改进FCM聚类的水下目标识别[J]. 王士龙,徐玉如,万磊,唐旭东. 系统工程理论与实践. 2012(12)
博士论文
[1]图像客观质量评价算法及其应用研究[D]. 张薇.中国矿业大学 2016
硕士论文
[1]基于改进的SIFT特征的图像匹配算法研究[D]. 章雷.安徽理工大学 2019
[2]基于YOLO的目标检测算法设计与实现[D]. 阮激扬.北京邮电大学 2019
[3]彩色图像灰度化算法的研究与实现[D]. 刘美.长春理工大学 2019
[4]基于视觉的无人机目标识别及跟踪[D]. 王瑶.哈尔滨工业大学 2019
[5]基于神经网络的目标定位研究[D]. 徐晓健.西安电子科技大学 2019
[6]低照度图像的增强算法研究[D]. 徐博.哈尔滨理工大学 2019
[7]水下图像分割和目标特征提取及识别技术研究[D]. 赵春梅.哈尔滨工程大学 2019
[8]基于视觉的水下目标识别与定位技术研究[D]. 权稳稳.山东大学 2018
[9]水下图像增强算法研究及其应用[D]. 陈超.大连理工大学 2016
[10]水下图像复原处理方法的研究[D]. 陈琳.中国海洋大学 2015
本文编号：3526813
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