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基于空调风管清洁装置的图像处理系统的研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 17:37:55
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基于空调风管清洁装置的图像处理系统的研究【摘要】:现今,中央空调的使用给人们的生活带来了很大的便利,但是由于中央空调通风管道的清洗不足,其污染状况己严重威胁到人们的健康。所以人们迫

【摘要】:现今,中央空调的使用给人们的生活带来了很大的便利,但是由于中央空调通风管道的清洗不足,其污染状况己严重威胁到人们的健康。所以人们迫切要求对中央空调通风管道进行有效的清洗,于是空调风管清洁机器人应运而生。 对于清洁机器人的工作来说,其机器视觉部分起到了至关重要的作用。在空调管道这样一个特殊的环境里,若机器人视觉效果不佳,工作人员很可能就会作出错误的判断和操作。所以本文主要对机器视觉中嵌入式图像处理系统进行研究。根据机器视觉部分的性能要求,重点研究了空调风管内壁图像的去噪和压缩编码算法,以保证图像具有较高的质量,且能实时地传输、显示。 去噪部分是在小波变换的理论基础上,分析了传统小波阈值去噪算法及其存在的不足,提出了收缩函数的改进方法和新的阈值选取方法。改进的收缩函数是一种基于单调平滑的1og10O的非线性函数,它克服了传统收缩函数的间断性和偏差性问题。对于收缩阈值的选取,是根据小波系数相关性程度的不同,在不同的相关性范围内采用不同的阈值,使收缩阈值具有更强的自适应性。图像压缩编码部分是在分析比较EZW编码、SPIHT编码和SPECK编码的基础上,对其中性能稍高的SPECK算法进行了改进。在小波分解后,调整对S块和I块的编码顺序,避免了原SPECK交叉调用的问题,降低了算法复杂度。另外,在对S块的扫描排序过程中,引入最大值链表LMP,有效解决了重复扫描的问题,使算法运行效率得以提高。 以上方法都通过实验验证了它们的有效性和优越性。改进的去噪算法去噪能力更强且能更多地保留图像的细节。改进的压缩编码算法具有运行时间短,压缩比高的特点。经过此编码算法作用后恢复出的图像具有更高的质量,符合本课题实时高效传输的要求。 【关键词】:清洁机器人 图像处理 小波阈值去噪 压缩编码
【学位授予单位】:天津理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP391.41;TP242
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 绪论9-14
  • 1.1 课题研究背景及意义9
  • 1.2 国内外风管清洁装置的研究现状9-11
  • 1.3 嵌入式实时图像处理的研究现状11-12
  • 1.4 本文的主要工作12-13
  • 1.5 本章小结13-14
  • 第二章 清洁装置系统及图像的小波分析基础14-22
  • 2.1 清洁装置系统14-17
  • 2.1.1 控制子系统15
  • 2.1.2 机器视觉子系统15-16
  • 2.1.3 其他辅助设备16
  • 2.1.4 清洁装置的操作系统uClinux16-17
  • 2.2 机器视觉对图像处理的性能要求17
  • 2.3 图像处理器简介17-19
  • 2.4 小波分析理论基础19-21
  • 2.4.1 小波的定义19-20
  • 2.4.2 多尺度分析20
  • 2.4.3 小波变换的基本思想20-21
  • 2.5 本章小结21-22
  • 第三章 空调风管内壁图像的去噪22-31
  • 3.1 常见的噪声类别22
  • 3.2 小波阈值去噪方法22-23
  • 3.3 收缩函数23-25
  • 3.3.1 传统的收缩函数及其不足23-24
  • 3.3.2 改进的收缩函数24-25
  • 3.4 收缩阈值25-27
  • 3.4.1 传统的阈值选取25-26
  • 3.4.2 改进的阈值26-27
  • 3.5 风管内壁图像去噪实验27-30
  • 3.6 本章小结30-31
  • 第四章 空调风管内壁图像的压缩编码31-46
  • 4.1 EZW编码31-33
  • 4.1.1 EZW算法思想31-32
  • 4.1.2 零树表示32
  • 4.1.3 EZW算法描述32-33
  • 4.2 SPIHT编码33-36
  • 4.2.1 SPIHT算法描述34-35
  • 4.2.2 SPIHT算法的具体步骤35-36
  • 4.3 SPECK编码36-39
  • 4.3.1 SPECK算法描述36-38
  • 4.3.2 SPECK算法的编码步骤38-39
  • 4.4 EZW、SPIHT、SPECK算法比较39
  • 4.5 改进的SPECK编码算法39-42
  • 4.5.1 偏移处理39-40
  • 4.5.2 处理顺序的优化40
  • 4.5.3 引入最大值链表40-41
  • 4.5.4 改进后的算法实现41-42
  • 4.6 风管内壁图像压缩编码实验42-45
  • 4.7 本章小结45-46
  • 第五章 空调风管清洁装置的软件设计46-52
  • 5.1 主程序流程46-47
  • 5.2 机器视觉系统软件设计47-49
  • 5.3 控制系统软件设计49-50
  • 5.4 人机交互界面设计50-51
  • 5.5 本章小结51-52
  • 第六章 总结与展望52-54
  • 6.1 研究工作总结52
  • 6.2 后期工作展望52-54
  • 参考文献54-57
  • 发表论文和科研情况说明57-58
  • 致谢58


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