基于空调风管清洁装置的图像处理系统的研究
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
【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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