基于空調(diào)風(fēng)管清潔裝置的圖像處理系統(tǒng)的研究.pdf

1、現(xiàn)今，中央空調(diào)的使用給人們的生活帶來了很大的便利，但是由于中央空調(diào)通風(fēng)管道的清洗不足，其污染狀況已嚴(yán)重威脅到人們的健康。所以人們迫切要求對中央空調(diào)通風(fēng)管道進行有效的清洗，于是空調(diào)風(fēng)管清潔機器人應(yīng)運而生。
　　 對于清潔機器人的工作來說，其機器視覺部分起到了至關(guān)重要的作用。在空調(diào)管道這樣一個特殊的環(huán)境里，若機器人視覺效果不佳，工作人員很可能就會作出錯誤的判斷和操作。所以本文主要對機器視覺中嵌入式圖像處理系統(tǒng)進行研究。根據(jù)機器視覺部

2、分的性能要求，重點研究了空調(diào)風(fēng)管內(nèi)壁圖像的去噪和壓縮編碼算法，以保證圖像具有較高的質(zhì)量，且能實時地傳輸、顯示。
　　 去噪部分是在小波變換的理論基礎(chǔ)上，分析了傳統(tǒng)小波閾值去噪算法及其存在的不足，提出了收縮函數(shù)的改進方法和新的閾值選取方法。改進的收縮函數(shù)是一種基于單調(diào)平滑的log10(())的非線性函數(shù)，它克服了傳統(tǒng)收縮函數(shù)的間斷性和偏差性問題。對于收縮閾值的選取，是根據(jù)小波系數(shù)相關(guān)性程度的不同，在不同的相關(guān)性范圍內(nèi)采用不同的閾值

3、，使收縮閾值具有更強的自適應(yīng)性。圖像壓縮編碼部分是在分析比較EZW編碼、SPIHT編碼和SPECK編碼的基礎(chǔ)上，對其中性能稍高的SPECK算法進行了改進。在小波分解后，調(diào)整對S塊和I塊的編碼順序，避免了原SPECK交叉調(diào)用的問題，降低了算法復(fù)雜度。另外，在對S塊的掃描排序過程中，引入最大值鏈表LMP，有效解決了重復(fù)掃描的問題，使算法運行效率得以提高。
　　 以上方法都通過實驗驗證了它們的有效性和優(yōu)越性。改進的去噪算法去噪能力更強