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基于图像处理的深海底障碍物和地形识别及检测

         

摘要

针对海底集矿机采矿环境图像,采用分段线性变换提高图像细节,中值滤波去除悬浮物干扰.利用形态学抗噪声梯度算子提取地形和障碍物轮廓,并用分段线性拟合计算出地表亮度变化率.根据表面亮度变化特征判断障碍物类型,采用自适应形态学对轮廓进行细化与连接.通过障碍投影变换计算出障碍物的距离、高度和宽度等信息.对陆地图像进行了分析,证明位置、高度和坡度等参数计算的可行性.利用上述方法对深海底的图像进行处理,不仅保留了边界信息,且提高了抗干扰能力和抗边界间相互影响能力,可有效识别深海底地形和障碍物,得出位置和形状等参数,可以为集矿机避障系统信息融合技术提供可靠数据.

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