基于分段可调的船舶高光谱图像压缩方法

传统高光谱图像压缩方法在船舶图像处理中不能进行分段处理,并且无法实现分段调频,为此设计基于分段可调的船舶高光谱图像压缩方法。对高光谱图像进行波频分块,求取极值保证划分波段的完整性,通过条件提取方式进行高光谱图像的预处理;选取优化参考谱带,为多元化图像压缩提供参考标准,计算光谱图像压缩量,实现分段可调光谱图像压缩。试验数据结果表明,设计的光谱图像压缩方法能够实现分段可调式图像压缩。     

高精度船舶高光谱图像的解混方法

典型的高光谱图像解混利用端元选择技术,而高精度图像信息存在冗余,导致端元选择繁琐,影响了解混处理的效率和质量。因此,以提升光谱图像解混处理效率为研究目的,将研究高精度船舶高光谱图像的解混方法。利用改进连续投影算法对高光谱图像进行降维处理后,在生成对抗网络中引入Lipschitz约束和光谱规则,实现对高光谱图像的解混处理。仿真实验结果表明,在处理噪声为40 dB图像时,方法的处理时间仅为1.18 s,且相比其他方法,解混后图像的质量更佳。     

一种新型支持向量机船舶探测方法研究

在船舶探测领域,需要根据不同的应用场合,采用不同类型的图像识别与探测技术,而海洋环境的可变特征为获取高解析度图像带来了较大困难,使得对于海上船舶图像的探测与识别难以达到良好的效果。为克服这一问题,本文提出一种新型支持向量机船舶探测方法,该方法利用颜色特征对图像块进行特征提取,采用支持向量机进行分类识别,并在分类后进行图像重建来提升分类精度和图像分辨率。仿真结果表明本文的方法能够应用于船舶探测领域,具有较好的可行性和有效性。     

水利工程隐患探测中雷达的应用

本文以探地雷达相关原理作为基础,并与实例图像进行结合,对探地雷达在探测有关水坝滑坡方面、渗漏方面、防渗墙方面、裂缝方面等相关应用进行了探索、讨论,对通过探地雷达探测各种隐患获得的图像特征以及相应的诊断方法进行了分析,以期对水利工程目前存在的病险状况在检测方面有所突破,使检测更加全面、更加快速。     

基于编码稀疏表示的船舶航行图像去噪方法

传统船舶航行图像去噪方法在对高光谱压缩编码特征图像处理中,由于算法编码不具备高光谱编码稀疏表示效果,导致分布于高光谱区域空间内的噪声纹理无法滤除,影响图像去噪整体效果。为了有效解决高光谱区域空间内的噪声滤除问题,提出基于编码稀疏表示的船舶航行图像去噪方法研究。首先,对航行图像的高光谱噪声分布区域进行稀疏表示;然后,根据稀疏表示数据,对噪声滤波编码数据进行重组计算;最后,通过重组编码对高光谱区域空间分布的噪声纹理进行滤除,从而完成对基于编码稀疏表示的船舶航行图像去噪方法计算。通过对比实验数据,证明提出方法具有提升图像噪声滤除效果的作用。     

多特征融合的新型火灾图像探测方法研究

针对常用的单特征判据的火灾图像探测技术在复杂场景中难以有效地去除干扰,容易出现误报漏报情况,在对火焰图像的颜色特征和形态学特征的研究基础上,结合计算机图形学、数字图像处理等技术,提取火焰的面积变化,颜色特性,以及尖角特征等多种参数,拓展一种多特征融合的火灾图像探测方法.通过采用七组视频录像对此探测方法进行验证,实验结果表明,该方法能较好地排除干扰信息,探测率高,可靠性好.     

舰载红外搜索警戒系统对反舰导弹的捕捉概率

舰载红外警戒设备与舰载搜索雷达协同工作时能弥补雷达探测性能的不足,对来袭的掠海导弹和低空飞机可给出充分的报警,增强舰艇的低空防御能力.通过对舰载红外搜索警戒系统分析,提出了实际计算探测概率的具体方法和步骤,此方法可用来定量评价舰艇防空反导系统的效能.     

基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法

针对现有舰船异常目标检测方法,出现高相似度异常目标辨识度低的问题。提出基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,基于机器学习技术,对现有图像分析算法进行优化改进,通过采用多光谱AI协同CRD算法对图像构成原子进行划类提取,明确目标图像边缘。在此基础上,利用精准图源RX处理算法,精准确认图像内异常目标特征,完成提出的方法设计。对比实验证明,提出的基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,能够准确识别恶劣环境下的图像目标异常,具备高精度识别高相似度图像内的异常目标的要求,并且在处理速度、运算稳定性与后期学习能力上都优于传统舰船图像异常目标检测方法。     

提高舰载雷达低空目标检测性能技术研究

对海杂波影响舰载雷达系统低空探测性能的原因进行了分析，并研究了海杂波信号幅度分布特性，提出使用α稳定分布建立雷达低空观测信号模型，指出研究基于分数低阶统计量的雷达目标信号检测与估计韧性替代算法的必要性，以实现恒虚警概率下的雷达目标最佳检测，探索提高岸基和舰载雷达对低空及海面目标探测和跟踪性能新的发展方向。     

基于同态滤波的舰船图像增强方法

雷达系统对于舰船的导航、目标探测等有重要作用,受海上恶劣气候条件影响,舰船雷达图像的噪声干扰较大。为了提高舰船雷达图像的成像效果,本文研究一种基于同态滤波的舰船雷达图像增强方法。本文首先介绍了同态滤波算法的原理,然后基于同态滤波算法对传统的雷达图像增强技术进行优化,最后结合雷达图像的质量评价因素(信息熵、对比度等)对该图像增强算法进行改进。     

基于环境因素和基准化原理的信息资源配置研究

针对维修信息资源特点，以装备维修系统投入、产出为双目标，兼顾决策者偏好，引入环境背景值及针对多阶段过程的时间窗，建立装备维修信息资源优化配置DEA模型，并采用基准化思想评价资源配置效率。算例分析结果符合实际，最优结果和效率评价分析为决策者提供决策支持，利于提高装备维修保障效用，充分发挥装备维修资源作用。     

多路径效应对海面箔条干扰的影响

在雷达无源干扰手段中，箔条占有极其重要的地位。箔条干扰主要有遮蔽干扰和质心干扰两种形式。在介绍低空目标的多路径应形成的原理的基础上，分析了多路径效应对低空箔条云的质心干扰造成的影响，对在各类特定战术情景中使用箔条干扰提供帮助。     

舰载无人机对低空目标预警配置方法研究

低空突防的飞机和反舰导弹是威胁水面舰艇编队生存的主要目标,针对目前水面舰艇编队对低空目标预警存在的问题,对舰载无人机对低空目标预警的特点进行了分析,提出了舰载无人机对低空目标预警的配置要求,给出了舰载无人机对低空目标预警的配置方法。     

驱护舰编队海上作战中预警直升机配置方法研究

低空突防的飞机和反舰导弹是威胁水面舰艇编队生存的主要目标,针对目前水面舰艇编队对低空目标预警存在的问题,提出了舰载预警直升机对低空目标预警的配置原则,给出了舰载预警直升机对低空目标预警的配置方法。     

简单雷达目标空域瞬态极化特性研究

极化是电磁波的一种矢量属性。不同目标对极化波的散射特性与目标的形状、材料、空间位置分布、运动状态以及入射电磁波的频率都有密切的关系。论文从最简单的复杂目标（两点散射模型）出发,利用几何绕射理论（GTD模型）建立了极化宽带散射模型,分析了模型的极化散射特性随入射电磁波频率变化的规律,并用矩量（MOM）方法进行了仿真,验证了结论的正确性,这对雷达目标的成像、散射特性的测量以及目标识别的描述有重要意义。     

基于支持向量机的模式识别方法研究

本文对支持向量机的原理和应用进行了综合论述。首先,概要叙述了支持向量机(SVM)的产生背景和发展前景。简要介绍了SVM的定义、分类及算法。最后,对SVM在文本识别、数字识别、人脸检测、人脸识别、人脸认证、回归分析及预测、图像检索、特征提取等方面的应用进行了讨论。     

三维成像声呐在重力式码头工程中的应用

针对重力式码头水下结构检测的难题,开展三维成像声呐技术应用研究。分析三维成像声呐的工作原理和仪器构成,研究三维成像声呐应用于重力式码头工程时的测站布置、参数设置、数据处理等。通过点云图像,定性检测了水下障碍物、沉箱安放质量及冲刷淘空;定量检测了构件尺寸、沉箱错台和沉箱间隙;绘制了水下地形图。本文研究结果可为其他水下工程检测提供借鉴参考。实现了重力式码头水下结构外形测量、前沿障碍物识别、沉箱安放质量检测和基础局部冲刷淘空检测。     

N-P准则与CA-CFAR检测技术研究

在杂波和噪声环境下脉冲雷达对杂波和噪声进行统计分析处理,确定杂波和噪声的概率分布模型,选择相应的恒虚警检测方法,以检测目标回波信号。N-P准则不能随环境的变化而调整门限,虚警概率较高;而CA-CFAR检测能够根据参考窗内的信号的特性,自适应调整检测门限,虚警概率较低。文章研究了N-P准则和CA-CFAR检测技术的基础,并对二者的检测性能进行了仿真分析比较。     

基于特征的单帧红外小目标检测

针对红外小目标自身的特点,给出了一种改进的检测方法：首先通过低通滤波进行预处理,然后保留灰度值大于预处理图像均值的点。由于小目标在红外图像上所占像素很少且是区域能量较高的点,遍历整幅图像,滤除连续的像素点,得到小目标或斑目标,为了进一步检测分割出候选目标点,考虑到目标点的局部能量较大的特征,通过合理的设定阈值,缩小目标点的范围,为后续目标轨迹的检测提供基础。     

基于混沌理论的微弱线谱信号检测研究

提出了一种基于Duffing振子的线谱信号检测方法。分析了Duffing方程的分叉特性以及利用其检测微弱周期信号的工作原理,在此基础上对此种混沌检测方法进行了实验研究。实验结果表明,此方法能准确检测出信噪比很低的微弱线谱信号,为水声领域线谱检测系统的设计提供了依据。