【摘 要】
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弱小目标因其信噪比低和背景复杂度等原因,复杂背景下弱小目标的检测一直是图像处理领域的技术难题;而且基于MATLAB弱小目标检测的软件仿真,与工程实例的应用存在一定的距离
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弱小目标因其信噪比低和背景复杂度等原因,复杂背景下弱小目标的检测一直是图像处理领域的技术难题;而且基于MATLAB弱小目标检测的软件仿真,与工程实例的应用存在一定的距离。因此本文依托国家自然科学基金资助项目“基于实时图像处理的镁熔液含氢量自动检测方法与实验研究”(批准号为51374007),构建以DM642芯片为核心的图像处理系统平台,研究了弱小目标的实时检测算法,实验分析了算法之间的差异性并对算法及系统配置进行了优化研究,为工程应用中复杂背景下弱小目标的实时检测奠定了基础。在研究分析图像灰度特性的基础上,结合Prewitt算子和背景预测算法,提出了基于DSP的自适应弱小目标检测算法,在以DM642芯片为核心的图像处理平台上,利用集成开发环境(Code Composer Studio 3.3,简称CCS3.3),用C语言编写弱小目标检测程序进行图像处理。实验结果表明,该算法不仅能够检测到弱小目标且检测速度有了一定的提升。针对序列图像弱小目标的检测问题,文章结合两帧差分和改进半因果支持域的优势,提出了基于DSP的两帧差分和改进半因果弱小目标检测算法,不仅成功检测出镁熔液中的弱小气泡目标,而且在图像噪声抑制方面和检测速度方面更具优势。同时,针对DSP弱小目标检测的时效性问题,文章从背景预测算法、软硬件结构配置和程序代码等方面对检测算法程序进行了优化研究。实验结果表明,经过优化的检测算法在运算速度上得到了较大幅度的提高。论文研究的弱小目标检测算法在以DM642芯片为核心的图像处理系统平台上成功检测识别出镁熔液中弱小气泡目标,不仅克服了MATLAB软件仿真的弊端,且为后续使用嵌入式芯片实现工业现场镁熔液含氢量实时、准确、高效地检测奠定基础;此外对弱小目标检测算法和系统平台的优化研究,对后续基于DSP的弱小目标检测优化研究具有指导意义。
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