基于Hough变换的舰船尾迹检测研究

提出一种采用小波变换和Hough变换结合的对SAR图像中舰船尾迹检测的算法。该方法首先对SAR图像进行预处理,降低相干斑噪声的影响;然后采用小波变换对SAR图像进行多尺度分解,并利用归一化Hough变换对不同尺度的子图像进行处理,检测图像中的直线,再将多个尺度的直线检测结果结合起来考虑,剔除错误判断,选定准确的舰船尾迹检测直线。最后通过实验对本文算法进行验证,结果表明该方法能够有效检测舰船尾迹。     

基于Retinex算法的水面无人艇海天线检测方法

针对海天线检测在水面无人艇自动巡航和目标识别方面的重要作用,提出一种基于Retinex算法和霍夫(Hough)变换的水面无人艇海天线检测方法。采用Retinex算法增强海天背景下的RGB图像,采用中值滤波、阈值分割、形态学闭运算和Canny算子提取边缘,采用Hough变换提取海天线,通过MATLAB进行仿真验证。验证结果表明,所提出的算法可精准提取复杂背景下的海天线,具有较好的适应性。     

一种视频图像船舶吃水线自动检测方法

针对在船舶吃水线自动检测过程中水迹线边缘带来的干扰,提出一种基于图像处理的船舶吃水线自动检测方法。该方法实时提取船舶水尺视频图像,利用Canny算子进行边缘检测,几何校正后,利用霍夫变换检测出水迹线和吃水线位置,最后通过位置比较,去除处在上方的水迹线,从而得到准确的吃水线位置。实验结果表明,该方法对船舶实际吃水线的检测是有效的。     

基于Tetrolet变换和DCT-SVD的彩色图像稳健数字水印算法

文中提出了一种Tetrolet变换域中基于离散余弦变换(discrete cosine transformation,DCT)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的彩色图像数字水印算法.该算法先对二值水印图像进行混沌加密预处理,对提取的彩色载体图像YCb Cr空间的亮度分量进行Tetrolet变换,将三层低频子带系数进行分块DCT变换;再对DCT变换结果进行SVD分解;最后将加密水印的奇异值嵌入,并根据高频分量的特征信息提取零水印.水印检测时,在低频区域提取鲁棒水印,并在高频区域提取认证水印,同时实现图像版权保护和内容认证.仿真实验结果表明:该算法在保证水印安全性和不可感知性的基础上,对常规图像处理攻击以及几何攻击等均具有较好的稳健性.     

海空背景下基于双目视觉的目标测距新方法

结合海空背景特点和双目视觉测量需求,提出一种基于海天线的双目图像校准方法。采用Sobel算子对图像进行边缘检测并作二值化处理,利用Hough变换算法提取和定位海天线,根据参数空间返回的参数值对图像进行旋转和平移变换。试验结果表明:运用该方法能有效实现双目图像对的行对准。在此基础上,基于双目视差测距原理完成海面目标距离的测量,测距结果表明:对于500 m远的目标,相对测距误差5%,能够满足一定场合的应用需求。     

采用小波SAR算法的船舶监测系统设计

根据小波变换和Teagar算子的优良特性,设计出一种基于SAR图像的船舶检测算法,并且基于该算法设计出了一套监测系统。该系统能够准确、高品质的实时对船舶进行跟踪监控。此监控系统的核心是这一套新的算法,该算法对SAR图像进行小波变换,然后针对小波变换的低频分量采用Teagar算子进行增强和去噪处理,再将低频分量和高频分量利用逆小波变换获得高品质的SAR图像。并通过实验验证本系统的适用性和优越性。     

基于压缩感知理论的船舶数字图像水印算法

在船舶数字图像加密传输系统中,需要进行图像水印处理,提高船舶图像的抗攻击能力,针对传统的小波编码方法进行图像水印加密抗噪能力不好的问题,提出一种基于压缩感知理论的船舶图像水印算法。对提取的船舶图像采用Radon尺度变换方法进行边缘轮廓特征提取,对提取的边缘轮廓曲线采用Schwartz变换进行低频系数分解,提取船舶图像的低频压缩感知系数并与图像的高频系数进行模糊匹配,采用压缩感知理论进行图像量化编码,实现图像的水印提取。仿真结果表明,采用该方法进行船舶数字图像水印处理,提高了归一化相关系数和PSNR值,从而提高了图像的抗攻击能力。     

基于小波变换的舰船雷达图像去噪方法研究

在舰载雷达系统中,集成了非常复杂的信号处理算法和降噪算法,通过软硬件的配合,舰载雷达能够具备非常高效的图像识别能力。但在电子对抗战争中,普通的去噪算法并不能满足雷达图像去噪的性能要求,本文基于舰船雷达的实际工作需求,结合小波变换算法,从本质上对雷达的通信数据和图像数据进行优化,并建立雷达图像去噪模型,通过样本采样和模式学习,该小波去噪算法能够显著降低雷达信号中的背景噪声,大大提高了图像信号的识别能力。     

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。     

基于小波的合成孔径雷达线特征提取方法

面向合成孔径雷达目标识别领域,针对目标线特征提取方法,重点研究了运用小波变换对雷达目标线特征提取效果的提高.简述了合成孔径雷达的特点及常用的雷达图像线特征提取算法.在此基础上,研究了基于小波分析的合成孔径雷达图像线特征检测方法,同时针对图像的特性引入局部统计的思想,提取良好的线特征,并通过对实际道桥图像的分析处理,验证了检测方法的有效性.     

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.     

基于稀疏光流的道路航拍图像拼接算法

随着无人机技术的发展与成熟,无人机航拍图像在道路维护、交通事故勘察、城市路网地图构建等方面开始发挥重要的作用。当前主流的基于特征描述子匹配的图像拼接算法难以处理道路航拍图像中纹理稀疏、局部相似性高的问题,为此论文提出了基于稀疏光流的图像拼接算法。该方法能够有效地得到无人机航拍图像序列中的道路全景图像,并能保证中等规模的全景图像的一致性。最后通过与商用图像拼接软件PTGui比较,验证该方法的有效性。     

实时测距系统中基于图像的一种船舶自动识别算法

讨论了实时测距系统中一种基于图像的目标船舶自动识别算法。首先利用小波变换,从高分辨率图片中分解出大尺度图像,并在分解出的图像中使用Canny算子做边缘检测,确定出船舶区域,然后再在高分辨率图片中使用Canny算子,对确定出的船舶区域做边缘检测,最后利用霍夫变换,识别出船舶的船首角点。     

一种舰载无人机协同作战目标分配算法

从多架舰载无人机协同作战的角度,给出一种舰载无人飞机系统的层次化指挥控制方法,重点讨论战役决策和战术决策层的功能需求和逻辑结构.针对多架舰载无人机对多目标作战过程提出多威胁源威胁评估算法和协同作战规划算法,通过仿真案例验证了该算法的合理性与可行性.     

一种基于DSP的实时图像处理仿真技术

海面运动舰船目标的定位检测是军事图像处理领域的一个重要方向,同时海面对光线的折射放射对检测的准确性造成了干扰。本文重点对目标检测法进行研究,分析了算法利弊。为解决目标检测算法对于目标背景的敏感度问题,以及提高算法的实时性,把小波变换运用到目标运动检测中,通过小波变换更新图像背景框图,使实时图像在可变模板背景进行运动物的提取。最后,设计基于DSP的仿真系统,通过实验证明新的方法能较好解决因背景更新以及目标物变形造成的检测误差,提高检测精度。     

边缘检测算子在车牌区域检测中的改进

针对车牌图像分割提取这一问题,在传统边缘检测算子基础上,根据模板排列规律,建立矩阵变换关系,提出一种改进算法。经实验证明,将改进算法应用在复杂环境所拍摄的车牌图像处理中,较好的平滑了噪声,边缘检测轮廓清晰,处理时间显著缩短。通过实例,给出了采用改进的算法对车牌图像进行边缘提取的效果。     

小波变换下舰船辐射噪声特征提取

在海洋环境中,舰船辐射噪声由于其特殊性,很容易被敌方的设备侦测到,这对舰船的航行安全构成了很大的威胁。在辐射噪声中,包含船只机舱的发动机振动噪声、螺旋桨噪声,还有其他一些舰载设备的电磁辐射噪声。本文采用小波算法对复杂的舰船辐射噪声进行特征提取,并通过一定的变换算法,将所获得的噪声功率谱进行过滤,从而提取出所需要的噪声谱图像,通过此图像,科研人员能够有效分析出噪声的来源。最后进行仿真实验,结果说明该小波变换算法能够对舰船的辐射噪声作有效的分辨,这对于舰船减低辐射噪声具有很大的参考价值。     

利用虚拟现实技术的舰船图像优化

传统舰船优化算法仅能对图像二维层面进行通道增强,在三维结构层面上无法实现图像的构成像素关系的分析优化,从而出现优化后的图像结构关系不够清晰、细节特征模糊的问题。基于上述图像三维层出现的问题。引入虚拟现实技术,提出虚拟现实技术的舰船图像优化研究。利用虚拟现实技术,在图像的虚拟三维空间,提取图像三维结构特征;通过三维虚拟增强算法,对特征量进行结构变换增强优化。最后通过虚拟重构算法,对优化后的图像特征量进行图像结构重构,从而实现优化图像结构细节的效果。通过与传统图像优化算法的优化效果对比表明:提出的优化方法,在多处图像结构细节优化上,做出精准处理,处理效果符合实际应用要求,且优于传统图像处理效果,更适合舰船图像的精度化处理。     

基于水天线检测的数字图像处理算法研究

重点讨论了天文导航中水天线图像的处理算法.先通过小波变换的阈值法分割对图像进行分割,然后利用中值波消除图像中的噪声,再通过小波变换提取出图像中的水天线,最后通过Hough变换得到图像中水天线的具体位置信息,从而计算出舰船的摇摆角.     

小波变换在SAR图像舰船尾迹检测中的应用

针对小波变换在SAR图像舰船尾迹检测中的应用,本文首先对原始的SAR图像进行预处理,抑制强目标和强斑点;然后进行Radon变换,计算所有峰值截面和小波函数的连续小波变换,对提取的参数进行基于信号聚类算法进行决策判定得到真实峰值,基于方向梯度算法检测尾迹起点;最后利用真实峰值与小波函数匹配实验进行验证算法的有效性。实验结果表明,高斯小波和墨西哥帽小波与线性特征所对应的峰值匹配程度较好,极大地提高了真实目标峰值的检测率,减少虚假线性特征的影响。