復雜工業(yè)場景內液位系統(tǒng)圖像分類識別研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文針對復雜工業(yè)場景內的液位系統(tǒng)圖像的分類識別問題進行了研究。以模式識別過程為主線，采取理論分析和仿真實驗相結合的方法，按照圖像采集、圖像預處理、圖像分割、特征提取和模式分類幾個環(huán)節(jié)進行設計，實現(xiàn)了復雜工業(yè)場景內的液位系統(tǒng)圖像的分類。
　　在圖像預處理環(huán)節(jié)，基于經典的中值濾波算法，本文提出了一種基于濾波窗口改進的多級加權平均中值濾波算法，并且對帶有椒鹽和高斯噪聲的復雜工業(yè)場景液位系統(tǒng)圖像有較好的濾波效果。在圖像分割環(huán)節(jié)，本文提出了

2、一種融合直方圖峰值和K均值聚類算法的改進算法。并且對于液位系統(tǒng)圖像有較為完整和準確的圖像分割效果。在圖像特征提取環(huán)節(jié)，本文提出了一種基于形狀、顏色和紋理綜合特征的圖像特征提取方法，成功提取了圖像內的主要特征。在圖像分類環(huán)節(jié)，本文成功地運用了一種帶有權值更新的BP強分類器算法，將復雜工業(yè)場景內液位系統(tǒng)的兩類圖像進行了分類。
　　通過對復雜工業(yè)場景內的液位系統(tǒng)圖像的分類識別問題的深入研究，論文為實現(xiàn)工業(yè)場景識別和移動智能機器人駐入工業(yè)

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