基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法

为提升雾天舰船图像视觉传达质量,提出基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法。中值滤波算法分解雾天舰船图像,获取基础层与细节层雾天舰船图像;利用时空域滤波算法确定舰船图像需增强区域,并对其进行图像增强;以加权融合方式到增强后雾天舰船图像;提取增强后雾天舰船图像的边缘轮廓特征,依据量化融合方式处理提取的边缘轮廓特征,输出雾天舰船图像视觉传达结果。实验证明,该方法可有效分解雾天舰船图像,并增强图像,有效完成现雾天舰船图像视觉传达,提升图像边缘强度与彩色熵,即图像视觉传达效果较优。     

复杂环境下的舰船视觉图像增强技术

针对当前增强技术存在的区域过渡不自然、块效应、信息丢失严重等问题,以改善舰船视觉图像质量为目标,设计一种复杂环境下的舰船视觉图像增强技术。首先对当前舰船视觉图像增强技术的研究现状进行分析,找到引起不足的因素,然后对舰船视觉图像进行分块操作,对每一个子块进行变换,然后通过Harr变换的方法计算不同子块间的相关度,确定图像增强系数,根据图像增强系数对舰船视觉图像进行自适应增强,最后对增强后的舰船视觉图像进行亮度调度,使图像更加清晰,视觉效果更佳。采用具体舰船视觉图像对增强技术的性能进行测试与分析,实验结果表明,本文方法的舰船视觉图像效果得到了极大改善,舰船视觉图像信噪比、亮度和对比度均要优于对比技术,为舰船视觉图像增强提供了一种新的技术。     

基于视觉传达的模糊舰船图像目标分类检测

模糊舰船图像的有效分类识别可提高对目标的准确打击和辨识能力,提出基于视觉传达和图像增强的模糊舰船图像目标分类检测模型。构建模糊舰船图像的多传感视觉采集模型,采用目标图像与背景图像差分分析方法实现对舰船图像的目标特征提取和聚类处理,根据视觉聚类传达和目标图像的特征点增强结果,结合模糊C均值聚类算法,实现对舰船目标图像的分类检测。测试得知,该方法进行舰船目标分类检测的聚类性较好,识别精度较高,视觉传达效果显著增强。     

低照度的舰船图像增强研究

传统舰船图像低照度增强算法多为单一增强算法,因此在对图像动态范围处理上存在一定误差,导致动态范围外的图像色域噪点处理效果不佳,图像整体增强效果无法达到舰船图像应用要求。为了获得低照度下舰船图像的最佳增强效果,提出低照度的舰船图像增强研究。首先,对低照度图像建立Retinex模型,获得低照度图像增强的理论基础数据;接着将Retinex模型参量引入低照度舰船图像,建立图像光照基础模型,根据光照基础模型获得的各图层光照分布状态,对其亮度进行调整,滤除图层噪点;然后,通过神经网络算法,对增强图像图层进行重建计算,完成低照度舰船图像增强计算。最后,通过对比实验数据,证明提出方法能够提升低照度舰船图像增强处理效果。     

基于FPGA的夜间舰船图像增强算法

为解决传统船舶图像增强算法应用于夜间拍摄时存在图像分辨率较低的不足,提出了基于FPGA的夜间舰船图像增强算法。引入FPGA对夜间图像的灰度调节方式进行改进,依托夜间图像的滤波处理计算以及锐化计算,完成了提出的基于FPGA的夜间舰船图像增强算法设计。实验数据表明,针对夜间拍摄图像,提出的夜间船舶图像增强算法较传统船舶图像增强算法,图像分辨率提高24.64%,适合对船舶夜间图像进行分析计算。     

极端天气条件下舰船图像增强方法

针对雨雪、风沙、雾霾等极端天气下采用传统方法图像增强效果差的问题,提出极端天气条件下舰船图像增强方法。在计算机视觉中构建大气散射模型,描述极端天气下舰船图像的形成过程,确定介质透射率,真实反映出光线穿透极端天气的能力。将单幅图像转换为CIE-Lab颜色空间,由此设计无噪声清晰图像恢复流程。使用改进暗原色先检验方法处理雾霾图像;使用自适应直方图均衡方法处理沙尘图像;通过改进暗原色先检验方法实现雨雪图像的增强。由实验结果可知,该方法增强效果较好,为舰船提供高质量图像。     

船舶视频监控图像的多特征集成研究

传统视频监控图像多特征集成技术对舰船图像集成后清晰度较差,并伴随一定的图像阴影,为此提出船舶视频监控图像多特征集成技术。根据舰船图像的底层视觉特征进行图像自动标注,为特征提取提供定义数据,对图像进行序列选定,避免集成图像生成阴影;使用空间分布特性进行图像视觉特征表达,使用纹理特征方式实现船舶监控图像多特征集成。试验数据表明,设计的图像多特征集成技术能够完成船舶图像的高清特征集成。     

全景视觉舰船图像局部特征点检测

针对传统的舰船图像局部特征点检测技术在检测特征点时,因重复抓取造成检测结果中噪点比例过高,影响有效信息读取的问题,因此设计全景视觉舰船图像局部特征点检测技术。在对舰船图像预处理后,计算稳定度和匹配度2个舰船图像局部特征点的检测参数。将计算得到的检测参数作为高斯金字塔的参数,使用高斯尺度空间法检测舰船图像特征点,完成全景视觉舰船局部特征点检测技术的设计。设计与传统的舰船图像局部特征点检测技术的对比实验,结果表明全景视觉舰船局部特征点检测技术能够有效减少特征点检测后的噪点数,检测效果更佳。     

基于偏微分方程的舰船图像增强研究

舰船图像在采集和传输过程中,受到多种因素的干扰,导致图像细节信息丢失严重,使得图像亮度低,图像质量下降,为了解决该难题,提高图像视觉效果和图像质量,设计了基于偏微分方程的舰船图像增强方法。首先对当前舰船图像增强研究结果进行分析,提出采用小波分析对原始舰船图像进行处理,识别出舰船图像中的噪声,并设置合理的阈值抑制噪声的作用,然后采用偏微分方程模型对舰船图像进行非线性增强变换,突出舰船图像中的细节信息,改善舰船图像的清晰度,最后进行舰船图像增强的仿真测试,结果表明本文方法可以明显增强舰船增强图像亮度,使图像细节信息增加,舰船图像增强结果的评价指标全部优于对比方法的舰船图像增强结果,是一种有效的舰船图像增强方法。     

基于视觉搜索的舰船跟踪方法研究与仿真

基于视觉图像处理方法实现对舰船目标的跟踪识别,提高对舰船目标的搜索和打击能力。传统方法采用舰船目标轮廓亮点检测方法实现对目标的视觉搜索,在图像模糊和背景干扰较强时,检测效果不好。本文提出一种基于相邻帧补偿和尺度不变特征变换的舰船视觉搜索跟踪算法。为提高舰船目标图像视觉特征采集的清晰度和稳定性,采用电子稳像技术对舰船视觉信息采集进行直方图均衡处理,采用尺度不变特征变换SIFT技术对舰船目标进行角点特征提取。采用相邻帧补偿技术进行背景干扰滤波,在相邻两帧之间求解舰船的运动参量,实现对舰船目标的视觉搜索和跟踪。仿真实验表明,采用该算法实现对舰船目标的视觉搜索跟踪,舰船视觉特征的稳像性能较好,对舰船目标的准确识别率较高,展示了较好的应用价值。