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文檔簡介
1、本文基于遼河油田油管計(jì)數(shù)的實(shí)際科研項(xiàng)目,提出了新的基于圖像處理的油管計(jì)數(shù)方法,對(duì)于其中所涉及的圖像處理,圖像拼接,油管識(shí)別計(jì)數(shù)算法都做了很多的詳細(xì)分析與研究,并給出了合理并且可靠的方案來保證油管的準(zhǔn)確計(jì)數(shù)。
在油管圖像處理部分,本文重點(diǎn)研究了圖像的增強(qiáng)和分割,分析比較了不同濾波方法對(duì)油管圖像的增強(qiáng)效果,還研究了基于Robers算子、Prewitt算子、Sobel算子、Krisch算子、LOG算子等邊緣檢測(cè)算法,并對(duì)比分析了它們
2、對(duì)圖像邊緣提取的效果。
在圖像拼接方面,本文是采用兩臺(tái)線掃描相機(jī)得到油管端面圖像,通過重點(diǎn)研究相位相關(guān)算法和SIFT算法,最終使用一種結(jié)合相位相關(guān)在重疊區(qū)域配準(zhǔn)的SIFT拼接算法,并利用漸入漸出法進(jìn)行圖像融合。此外,還利用Matlab仿真實(shí)驗(yàn)來分析驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確率和效率。
在圓識(shí)別和計(jì)數(shù)方面,本文采用了改進(jìn)的隨機(jī)Hough變換,以此來獲得了圖像中油管截面圓的圓心坐標(biāo)及半徑,最后利用參照法完成分類識(shí)別。在軟件實(shí)現(xiàn)時(shí),本
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