基于C++的紙病圖像數(shù)據(jù)的壓縮感知的研究.pdf

1、隨著人們?nèi)粘Ｉ顚堉飘a(chǎn)品需求量的快速增長，紙及紙板的生產(chǎn)量也隨之增大，使得造紙行業(yè)中紙機速度越來越快、紙幅越來越寬。為了保證產(chǎn)品質(zhì)量，造紙工業(yè)中需對可能出現(xiàn)的紙張表面缺陷進行檢測，通常使用機器視覺技術(shù)，由工業(yè)相機對高速運動的紙張圖像進行采集，借助數(shù)字圖像處理技術(shù)得到目標(biāo)結(jié)果。但是，隨著紙張生產(chǎn)量的大幅增加，需要采集和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量正在大幅增長，給系統(tǒng)的實時處理造成壓力，易導(dǎo)致紙病漏檢情況的發(fā)生，并造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定。因此，紙病檢測系統(tǒng)大數(shù)

2、據(jù)傳輸問題日趨嚴重亟待解決。
　　壓縮感知理論是一種新的指導(dǎo)信號采集傳輸?shù)睦碚?，主要包括信號的稀疏表示、測量矩陣的設(shè)計和信號的重構(gòu)三個方面的內(nèi)容。該理論能夠?qū)崿F(xiàn)在采集的同時實現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮處理，避免了傳統(tǒng)模式下先采集大量數(shù)據(jù)再壓縮丟掉大量冗余數(shù)據(jù)帶來的資源消耗。本文利用壓縮感知的這一特點，研究紙病圖像在壓縮感知框架下的傳輸與重構(gòu)問題，以期在該理論框架下紙病圖像的數(shù)據(jù)傳輸量能夠有效減少，解決紙病系統(tǒng)處理的實時性這一瓶頸問題。圍繞紙病檢

3、測的壓縮感知方法，本文完成了以下工作:
　　(1)對現(xiàn)有的紙病檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和工作模式進行了研究。隨著采集數(shù)據(jù)量的增加，現(xiàn)存的檢測系統(tǒng)均面臨著數(shù)據(jù)傳輸量劇增的問題，造成系統(tǒng)檢測的實時性壓力。提出應(yīng)用壓縮感知理論對此問題進行解決，具體針對紙病檢測系統(tǒng)的處理流程進行了研究，在此框架上進行基于壓縮感知的實現(xiàn)。
　　(2)對紙病圖像在壓縮感知框架下的數(shù)據(jù)處理進行了理論分析與仿真研究。首先對紙病圖像的可壓縮性進行了研究，分別對其在離散

4、余弦基與小波基上進行了分解，驗證了紙病圖像可在某一變換域稀疏這一壓縮感知的先決條件;然后給出了常用的測量矩陣的生成方法，設(shè)計實驗研究了不同的測量矩陣對紙病圖像重構(gòu)效果的影響;最后對紙病圖像的重構(gòu)問題進行了分析，給出了一些重構(gòu)算法的實現(xiàn)步驟，對紙病圖像在貪婪類算法和一種凸松弛算法下的重構(gòu)效果進行了仿真分析，具體以重構(gòu)的PSNR值和重構(gòu)時間為衡量依據(jù)并給出了一些重構(gòu)的紙病圖像。
　　(3)對壓縮感知在紙病檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用進行了C++實

5、現(xiàn)。主要包括對圖像的小波變換流程進行了說明并給出了主要的C++實現(xiàn)代碼，對隨機測量矩陣的生成給出C++實現(xiàn)代碼，對常用的正交匹配追蹤算法給出了執(zhí)行流程和C++函數(shù)說明，并將上述三個部分與系統(tǒng)的軟件處理部分進行了融合。
　　從應(yīng)用效果上可以看出，壓縮感知理論框架下的紙病圖像數(shù)據(jù)傳輸量得到了顯著減少，重構(gòu)的圖像具有較高的PSNR值和很好的主觀辨識率，能夠滿足后續(xù)的處理要求。這一結(jié)果既減少了傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量又保證了重構(gòu)的精度，對高速度和寬紙