可用于深海高清摄像系统海洋生物识别算法研究

摘要

近年来，陆地资源日益损耗，海洋资源开发越来越重要，众多深海考察设备应运而生。而这些设备都需要借助深海摄像系统来实时获取水下的数据状态，并且利用水下摄像机采集的视频信息进行实时的视频监控和视频录像。这些海底视频录像资料通常具有宝贵的研究价值，比如通过深海摄像可以获取海洋中重要的资源：海洋生物。这些视频对于海洋生物的研究是非常有用的。但视频中不只有生物，还有其他的干扰。而对于海洋生物的研究往往只需要获取生物本身来对其进行进行研究，如生物的形态或尺寸等重要信息。所以从深海摄像的视频中识别并提取海洋生物至关重要的，对于海洋生物的进一步研究具有非常深远的意义，那么要利用图像处理算法从视频中识别出生物，低分辨率的摄像机显然不能达到要求，不能支撑算法的实现。所以本文需要设计一套高清的并具有生物识别功能的深海摄像系统，本文主要完成以下内容：
　　1）首先了解深海摄像系统的原理和基本组成。在此基础上完成本论文的高清摄像系统的设计方案。其中包括高清摄像系统的组成（硬件和软件），设计参数，识别算法等。
　　2）在完成系统的整体方案设计后，开始完成本论文重点工作即算法设计。本论文尝试了两种方法（帧差法光流法）从视频中检测出生物，并进行提取。提取到生物后，利用其轮廓信息作为特征进行识别，并对识别过程和结果进行详细分析。
　　3）最后对于系统的软件硬件进行实验室环境下的调试。对算法完成了仿真。在最后对本论文进行了总结。并阐述了生物提取算法的不足之处和后续研究应该完善的方向。

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第1章 绪论

1.1课题背景

1.2国内外研究现状和发展趋势

1.3本课题研究目的和意义

1.4本课题研究内容及论文结构

第2章 系统总体设计

2.1 系统介绍

2.2系统结构

2.3系统硬件设计

2.4 系统软件设计

2.5 系统集成开发环境介绍

2.6 本章小结

第3章 海洋生物检测与提取

3.1 运动目标检测

3.2 帧差法

3.3 背景差分法

3.4 光流法

3.5海洋生物提取结果

3.6 本章小结

第4章 海洋生物识别算法

4.1基于轮廓的形状识别技术

4.2 基于形状上下文的形状匹配

4.3 基于Sift特征点的识别算法

4.4 本章小结

第5章 识别结果与系统调试

5.1基于轮廓的形状识别算法实现

5.2 基于Sift算法的识别结果

5.3 实验结果分析

5.4 系统调试

5.5 本章小结

第6章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

致谢

附录