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?duì)紙制產(chǎn)品需求量的快速增長(zhǎng)，紙及紙板的生產(chǎn)量也隨之增大，使得造紙行業(yè)中紙機(jī)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(duì)可能出現(xiàn)的紙張表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)，通常使用機(jī)器視覺技術(shù)，由工業(yè)相機(jī)對(duì)高速運(yùn)動(dòng)的紙張圖像進(jìn)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(zhǎng)，給系統(tǒng)的實(shí)時(shí)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(cè)系統(tǒng)大數(shù)

2、據(jù)傳輸問題日趨嚴(yán)重亟待解決。
　　壓縮感知理論是一種新的指導(dǎo)信號(hào)采集傳輸?shù)睦碚?，主要包括信?hào)的稀疏表示、測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)和信號(hào)的重構(gòu)三個(gè)方面的內(nèi)容。該理論能夠?qū)崿F(xiàn)在采集的同時(shí)實(shí)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(diǎn)，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(shí)時(shí)性這一瓶頸問題。圍繞紙病檢

3、測(cè)的壓縮感知方法，本文完成了以下工作:
　　(1)對(duì)現(xiàn)有的紙病檢測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和工作模式進(jìn)行了研究。隨著采集數(shù)據(jù)量的增加，現(xiàn)存的檢測(cè)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(cè)的實(shí)時(shí)性壓力。提出應(yīng)用壓縮感知理論對(duì)此問題進(jìn)行解決，具體針對(duì)紙病檢測(cè)系統(tǒng)的處理流程進(jìn)行了研究，在此框架上進(jìn)行基于壓縮感知的實(shí)現(xiàn)。
　　(2)對(duì)紙病圖像在壓縮感知框架下的數(shù)據(jù)處理進(jìn)行了理論分析與仿真研究。首先對(duì)紙病圖像的可壓縮性進(jìn)行了研究，分別對(duì)其在離散

4、余弦基與小波基上進(jìn)行了分解，驗(yàn)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(cè)量矩陣的生成方法，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)研究了不同的測(cè)量矩陣對(duì)紙病圖像重構(gòu)效果的影響;最后對(duì)紙病圖像的重構(gòu)問題進(jìn)行了分析，給出了一些重構(gòu)算法的實(shí)現(xiàn)步驟，對(duì)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(jìn)行了仿真分析，具體以重構(gòu)的PSNR值和重構(gòu)時(shí)間為衡量依據(jù)并給出了一些重構(gòu)的紙病圖像。
　　(3)對(duì)壓縮感知在紙病檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了C++實(shí)

5、現(xiàn)。主要包括對(duì)圖像的小波變換流程進(jìn)行了說明并給出了主要的C++實(shí)現(xiàn)代碼，對(duì)隨機(jī)測(cè)量矩陣的生成給出C++實(shí)現(xiàn)代碼，對(duì)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(gè)部分與系統(tǒng)的軟件處理部分進(jìn)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(shí)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(duì)高速度和寬紙