噪声干扰下船舶遥感图像的目标边缘检测方法

目前边缘检测方法根据图像极值点筛选图像边缘点,导致检测到的边缘图像不清晰,平均能量值偏低,提出噪声干扰下船舶遥感图像的目标边缘检测方法。采用频域Fourier变换去除图像噪声;选择Canny算子,设计目标边缘检测流程;平滑去噪图像,根据图像边缘梯度极大值点,筛选图像目标边缘点,分割图像目标和背景,实现目标边缘检测。实验结果表明,在1%和10%梯度下的校验噪声模拟的噪声干扰下船舶遥感图像中,研究方法相较此次实验选择的方法,检测到的目标边缘图像平均能量值高。     

船舶视觉系统目标图像边缘检测方法

船舶视觉系统是船舶航行的重要辅助部分,视觉系统的工作效果很大程度上取决于边缘检测方法的准确性。常见的图像边缘检测方法通过像素梯度变化检测目标边缘,在对复杂图像处理时容易受到噪声干扰,导致检测精度和效率较低。为解决上述问题,提出船舶视觉系统目标图像边缘检测方法。对图像进行背景区域与目标区域的划分,提取目标所在区域。选择图像边缘的Harr和HOG特征后,利用蚁群算法检测图像边缘。对比仿真实验结果表明,研究的边缘检测方法检测准确率均高于85%,并且检测效率均高于对比方法,具有明显的应用优势。     

复杂背景下海天线的连通域检测法

海天线的检测对于划分海空背景、识别红外舰船目标具有重要作用。本文提出一种基于线段表连通域原理的海天线检测方法。首先去除原始红外图像的强水纹干扰和背景干扰,再通过梯度运算和最大值滤波找出海天线的位置。最后基于线段表连通域原理对二值化后的图像进行检测,以提取海天线的非线性边缘信息。实验表明,该方法的检测精度高,而且当海天线上存在舰船时,不会对舰船轮廓产生影响,克服了Hough变换法只能检测出直线的缺点,具有较强的实用性。     

复杂背景下海天线的连通域检测法

海天线的检测对于划分海空背景、识别红外舰船目标具有重要作用.本文提出一种基于线段表连通域原理的海天线检测方法.首先去除原始红外图像的强水纹干扰和背景干扰,再通过梯度运算和最大值滤波找出海天线的位置.最后基于线段表连通域原理对二值化后的图像进行检测,以提取海天线的非线性边缘信息.实验表明,该方法的检测精度高,而且当海天线上存在舰船时,不会对舰船轮廓产生影响,克服了Hough变换法只能检测出直线的缺点,具有较强的实用性.     

复杂场景下目标跟踪方法研究

在采用背景减除法提取运动目标的基础上,利用人体的方向梯度直方图HOG 特征,采用线性支持向量机SVM分类器,检测出人体区域。采用粒子滤波方法,进行人体跟踪,研究遮挡问题。针对长时间遮挡问题进行分析,对方向梯度直方图HOG 特征结合粒子滤波的方法进行改进。通过可信度,来判断当前跟踪人体,决定是否进行目标关联,从而提高人体被遮挡情况下跟踪的准确性。     

基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法

为及时发现和跟踪小型渔船、救生艇等弱小目标,提高海上救援和应急响应的效率和准确性,研究基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法。通过中值滤波算法去除船舶图像中的噪声,改善船舶图像质量,将去噪后的船舶图像应用于基于门限直方图均衡的船舶图像增强方法中,在该方法处理下,增强船舶图像对比度;之后利用视觉传达技术,对船舶图像中的弱小目标亮度进行调整,并根据亮度调整结果分割目标边缘,从而实现弱小目标检测。经实验验证,该方法可在保证图像边缘清晰的情况下实现图像去噪与增强,提高了船舶图像质量,同时该方法具有较高的背景抑制因子与信杂比率增益,在检测过程中可有效分割弱小目标与背景,实现良好的弱小目标检测。     

光学遥感图像舰船目标检测算法研究

针对航天图像舰船目标快速检测问题,本文提出了一种复杂海洋背景中舰船目标的快速提取,舰船尾迹的检测及目标检测算法。根据人类视觉注意机制,把梯度作为视觉注意前期的简单特征,然后以开尔文尾迹为主要依据,以区域灰度方差表示纹理粗糙度,进行舰船尾迹识别,最后分析舰船检测的原则和主要特征,提出舰船目标检测流程,并进行目标检测实验,实现准确的尾迹识别和目标检测。     

水下无人航行器主动目标自动检测方法研究

水下主动目标自动检测是反映水下无人航行器目标探测能力的一项重要指标,混响背景下的主动目标自动检测是其中的难点之一。该文将主动目标自动检测转换为图像分割问题,先用形态学重建或低通滤波算法预处理声图,再用分水岭算法从梯度图像中分割出目标。在此基础上提出了一种自适应阈值选取方法。经过海试数据的检验,文中方法具有较强的稳定性,与传统的恒虚警算法相比,可以有效降低虚警率。     

无人机红外舰船目标分割

舰载无人机执行情报、侦察任务已经成为海上信息化作战中的重要手段.红外图像分割是无人机探测红外舰船目标特征提取、识别与跟踪的基础.针对红外图像普遍存在目标与背景对比度较低、目标边缘模糊和信噪比低等特点,提出基于改进的局部熵过渡区提取的分割方法.实验表明,与一维和二维最大类间方差法的分割性能相比,此方法在满足实时性要求下可以获得良好的分割结果.     

SAR图像技术在船舶目标检测和参数提取中的应用

SAR技术飞速发展,大量的船载SAR系统已经运用到了船舶目标检测和参数提取中。本文在传统的船舶目标检测的基础上进行改进,提出基于分解理论的极化SAR图像船舶目标检测,并在检测过程中利用边缘检测模板和Freeman分解理论提取边缘信息,解决边缘模糊的问题。本文还提取船舶目标的运动参数。最后进行仿真实验,实验结果表明本文具有可行性和一致性。     

基于实测数据的海杂波特性分析

与地物和气象杂波相比,海杂波特别是高分辨率雷达所接受的海杂波呈现明显的非平稳、非高斯性。且会出现所谓“海尖峰”,对目标检测影响严重。为研究针对海杂波的最佳信号处理算法,基于实际采集的海杂波对其幅度统计分布,频谱模型做了初步分析,可进一步加深对海杂波的认识和了解。     

基于FCM与PMHT的红外目标跟踪与检测算法研究

为了对复杂海天背景下红外弱小目标实现稳定、有效的跟踪,文中在参考和改进传统PMHT跟踪算法的基础上,提出了基于FCM和改进PMHT算法的红外弱小多目标跟踪算法。与传统PMHT跟踪算法不同之处在于：这里结合红外弱小目标的位置、灰度、像素面积、航迹等特征参数,在PMHT算法中融入基于特征参数的模糊聚类思想,即在PM-HT算法中,通过模糊聚类来调整系统噪声方差,经过不断修正系统运动模型,从而在整体上完成了对于数据关联的寻优以及对于运动目标模型的在线辨识。     

潜艇装备适应机动目标跟踪和攻击要求的探讨

在现代作战条件下,潜艇所要跟踪和攻击的目标多数情况下应认为是机动目标,然而,许多潜艇装备主要都是针对等速直航目标的。这种装备与实际应用背景之间的不匹配必然会严重影响潜艇作战的能力和效果。按照机动目标为常态目标状态的理念,对潜艇装备满足机动目标跟踪和攻击提出的要求及若干相关问题进行了研究。并就潜艇作战的主要设备—目标探测传感器、指控系统和武器如何分担机动目标跟踪和攻击的职责进行了梳理,对它们需要强化的机动目标跟踪和攻击功能,以及如何强化进行了探讨。     

舰载光电跟踪系统软件优化研究

为了解决与战场环境相适应的红外目标警戒与跟踪问题,在介绍传统的目标检测与跟踪算法基础上,分析了先检测后跟踪算法（DBT）与先跟踪后检测算法（TBD）的优缺点,并结合海空背景下运动目标红外成像特点,提出了一个研究方向—边检测边跟踪算法模型。该模型通过对序列图像中相邻帧间进行匹配,完成一个基本的检测与跟踪过程,与输入单帧图像同步输出目标运动轨迹,适用于舰载光电跟踪仪的软件优化升级,具有较高可靠性、实时性和军事应用价值。     

基于微分进化算法的磁性目标参数估计方法

根据磁场数据来获得磁性目标参数相关信息的方法称为磁探测技术,其在民用和军用领域都有着重要的应用价值。以磁性探潜为背景,首先基于磁场采集数据将磁性目标参数估计问题简化为一个非线性数学模型,进而选择简单有效的微分进化算法求解上述数学模型,以实现磁性目标磁矩和位置参数的估计,并通过仿真试验对方法有效性进行了检验。仿真计算结果表明,该方法能够准确、快速地优化出磁性目标三分量磁矩和空间位置坐标参数,具有一定的实用意义。     

基于目标运动特性的逻辑航迹起始方法

针对逻辑航迹起始算法不能有效剔除V字形的航迹,提出了一种基于目标运动特性的逻辑航迹起始方法。其主要思想是在逻辑法航迹起始阶段,利用三角函数式求解三个相邻时刻点的夹角,根据目标的运动特性,此夹角一般大于90°,因此通过对夹角进行限制,可以有效剔除与航迹成V字形的测量点迹。仿真结果表明,该方法可以有效地在杂波环境中快速起始航迹,具有较好的实用价值。     

一种被动声纳目标识别数据融合方法的研究

文章首先对目标噪声信号采用五种不同的方法提取特征矢量,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络分别对五种特征矢量并发地进行分类,再采用遗传算法对分类器组合过程中的多参数进行优化,最后由五种分类结果最优组合产生最终的分类结果。实验结果表明该系统具有很好的分类效果。     

矢量水听器自噪声的测量方法研究（英文）

The Vector Hydrophone(VH) is widely used to remotely detect underwater targets. Accurately measuring the self-noise of the VH provides an important basis for evaluating the performance of the detection system in which it is utilized, since the ability to acquire weak signals is determined by the VH self-noise level. To accurately measure the VH self-noise level in actual working conditions, the Dual-channel Transfer Function Method(DTFM) is proposed to reduce ambient background noise interference. In this paper, the underlying principles of DTFM in reducing ambient background noise is analyzed. The numerical simulations to determine the influence of ambient background noise, and the sensitivity difference of the two VHs on the measurement results are studied. The results of measuring the VH self-noise level in a small laboratory water tank by using DTMF indicate that ambient background noise interference can be reduced effectively by employing DTMF, more accurate self-noise level can be obtained as well. The DTMF provides an effective method for accurately measuring the self-noise level of VHs and also provides technical support for the practical application of the VH in underwater acoustics.     

双基阵纯方位被动定位跟踪方法

研究了双基阵纯方位目标运动分析的原理和方法,给出了卡尔曼滤波算法的模型。针对目标跟踪和滤波中容易出现的跟错目标和滤波发散问题,提出将进行方位数据时空关联、采取航迹状态转移和距离回归门限相结合的方法实现对单、双目标的跟踪定位。仿真实验表明,应用该方法可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计,可以较好地应用于工程实现。     

红外序列图像帧间匹配算法研究

文章在现有单帧图像检测算法的基础上,提出了一种可同步跟踪运动目标的帧间匹配算法。算法采取对相邻两帧间像素点匹配,匹配过程与当前两帧外的其余帧无关,把匹配结果兴趣区域像素点对应的另一个全零矩阵位置值赋为1,顺利输入检测后的单帧图像,执行匹配操作,实时形成目标运动轨迹。该算法结构简单、存储量少、计算速度快,硬件平台要就低,可有效地完成对多个目标、交叉目标、迎头目标的检测与跟踪。根据仿真和实拍照片的试验,证实了算法理论上的优点,有较高的应用价值。