基于大数据的舰船红外图像目标实时跟踪方法

舰船红外图像目标实时跟踪具有重要的研究意义,针对当前舰船红外图像目标实时跟踪算法存在的易丢失跟踪目标、目标跟踪精度低、计算时间少等缺陷,为了改善舰船红外图像目标实时跟踪效果,设计了基于大数据的舰船红外图像目标实时跟踪方法。首先分析了目前一些经典舰船红外图像目标实时跟踪方法的缺陷,找到引起它们不足的原因,然后提取舰船红外图像目标跟踪特征,并采用大数据分析技术根据特征实现舰船红外图像目标实时跟踪,最后对舰船红外图像目标跟踪误差和实时性进行实例分析,结果表明,本文方法的舰船红外图像目标跟踪精度高,跟踪误差处于实际应用要求的最小区间内,且舰船红外图像目标跟踪计算时间短,可以对目标进行实时有效的跟踪,获得比其它方法更优的舰船红外图像目标实时跟踪结果。     

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。     

基于遗传算法优化支持向量机的船舰目标识别分类

为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算法,优化支持向量机的惩罚因子与核参数;在参数优化后的支持向量机内,输入舰船目标特征矩样本,输出舰船目标识别分类结果。实验证明,该方法可有效提取舰船目标特征矩;经过参数优化后的支持向量机,可有效降低计算复杂度,加快检测目标识别分类效率,具备较优的舰船目标识别分类性能。该方法均可精准识别分类舰船目标。     

串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法分析

以提升串行视觉通信下的舰船图像质量为目标,研究串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法。采用多线程通信技术,通过写线程、读线程以及监测线程的多线程合作,完成舰船图像的串行视觉通信。依据自适应颜色阈值,划分待传输的舰船失真图像为多个层次,针对各层次的舰船图像设置不同尺度的细节函数,依据细节函数提取舰船失真图像的颜色特征信息。依据所提取的颜色特征,划分舰船失真图像的亮区域与暗区域。利用统计特征匹配方法以及直方图匹配方法,分别完成亮区域与暗区域的颜色校正,合成完成颜色校正的暗区域与亮区域,获取舰船失真图像颜色校正结果。实验结果表明,该方法有效校正串行视觉通信下的舰船失真图像颜色,舰船失真图像的色度、饱和度、亮度改善效果明显。     

双目视觉下红外遥感舰船图像三维重构设计研究

为提升舰船三维重构结果的细节丰富度,在双目视觉支持下提出红外遥感舰船图像三维重构设计方法。通过像素坐标系与世界坐标系的转换,融合可见光图像与红外遥感图像的点云信息。从可见光图像与红外遥感图像融合结果中提取舰船目标的质心、质心区域灰度以及舰船区域面积的特征点。利用半全局匹配算法,匹配提取特征点。依据匹配结果采用三角化曲面算法实现舰船图像三维重构。实验结果表明,该方法重构获取的舰船图像,细节丰富,未出现空洞或细节丢失情况。     

改进粒子群优化算法的舰船三维路径规划

为了提高对舰船三维路径规划和协同调度能力,提出基于改进粒子群优化算法的舰船三维路径规划方法。采用视点模型跟踪方法实现对舰船三维路径移动任务规划设计,获得舰船的方位信息编队任务分布特征量。通过改进粒子群仿生算分获取虚拟刚体状态约束特征值,结合方位信息编队移动分布情况,实现对目标舰船编队的形成、保持与跟踪识别。通过对舰船目标三维参数估计结果,实现对舰船的路径规划。仿真结果表明,采用该方法进行舰船三维路径规划的空间规划能力和参数能力较好,能准确估计舰船位置和空间方位信息。     

高性能处理器DM6446下的舰船目标识别算法

介绍舰船噪声的频谱特性,并通过对频谱特性分析,研究舰船目标识别算法的可行性,最终选用DEMON谱分析与轴频提取算法作为舰船目标识别的实现方式。考虑到算法的数据处理,软硬件平台及设计选用TI公司基于DM6446高性能处理器TY-DM6446-1000开发板进行舰船目标识别算法研究,并对该算法的实验数据进行测试统计。结果显示,该算法能够实现对舰船目标特征提取和目标的精确识别,可满足应用要求。     

云计算平台的海量舰船目标图像识别

针对传统海量舰船目标识别方法存在检测用时长、监测精度低等问题,因此,本文以云计算平台为研究基础,对该平台提取的海量异常舰船目标图像特征,进行识别方法的研究。首先,利用C-V水平集模型对舰船目标进行分割,根据轮廓曲线方程求解能量最小值后,使区域内的轮廓曲线逼近于图像目标边界,实现舰船目标的有效识别,最后实验证明,本文研究的智能监测方法用时短、监测精度高,且能够对舰船目标进行准确跟踪,具有很好的实用性。     

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。     

船舶机舱监控视频的智能检索系统设计

智能监控是通过图像处理的方法对动态场景中的目标进行自动、实时的跟踪识别,并分析和判断目标行为的现代化电子计术。对舰船智能监控系统的基本理论和关键技术进行深入调查和研究,提出了舰船监控智能检索系统设计方法,以便更好的对目标进行跟踪。通过对目标数据特征进行分析,对视频的序列进行匹配和记录,优化舰船机舱视频对监控目标的检测和提取功能,为验证方法的有效性,设计仿真实验,对视频数据进行检测和提取,并记录图像目标特征。试验结果表明该方法有计算简单、运行稳定的特点,可快速得到正确的视频跟踪检索目标。     

混沌理论研究及其在舰船目标识别中的应用

为有效提取舰船目标的特征,进行舰船目标自动识别.以混沌理论为基础,研究了混沌的定义和基本特征,从混沌系统运动特征中,以实际采集的舰船辐射噪声为研究对象,找出对舰船目标识别有效利用的关联维数这一混沌特征量,对其提取算法进行研究和仿真.通过对各类舰船辐射噪声的关联维数的提取仿真实验表明,关联维数这一混沌特征量能有效对各类舰船进行分类识别,从而对水中兵器的制导系统及目标识别系统设计具有一定的借鉴意义.     

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。     

SVM在合成孔径雷达图像目标识别中的应用

提出一种采用Zernike矩和支持向量机SVM结合对SAR图像中的舰船目标类型进行分类识别的算法。此算法首先对SAR舰船切片图像进行预处理,再采用Zernike矩提取SAR舰船图像切片的旋转不变特征算子;然后,利用支持向量机的方法对目标样本进行训练构造分类器,并采用"一对一"多类方式实现多类舰船目标的识别。最后,仿真建立3类舰船三维模型,并利用本文算法进行分类识别,实验结果表明本文算法能够有效识别舰船目标。     

基于贝叶斯的舰船辐射噪声特征识别方法

针对舰船辐射噪声特征存在非线性、非平稳的时变特点,导致特征识别难度较高的问题,本文提出一种基于贝叶斯的舰船辐射噪声特征识别方法。利用Dopplerlet变换方法,选取高斯函数作为基函数,变换舰船辐射声场信号。利用VMD算法获取搜寻约束变分模型的最优解,将完成变换的舰船辐射信号,分解为多个IMF分量,提取舰船辐射噪声特征。利用所提取的舰船辐射噪声特征构建特征样本集,通过贝叶斯网络计算样本集内各样本的状态概率,识别舰船辐射噪声特征。结果表明,该方法有效识别水面舰船、水下低速运动舰船等不同类型舰船的辐射噪声,适用于舰船目标识别应用中。     

改进SIFT算法的舰船图像拼接算法

舰船图像在拍摄过程中,由于各种因素的干扰,得到舰船图像不完整,难以描述舰船图像所要表达目标的信息,而当前舰船图像拼接算法存在拼接准确率低、拼接过程复杂等不足,为了获得理想的舰船图像拼接结果,提出基于改进SIFT算法的舰船图像拼接算法。首先提取待拼接舰船的图像,并对它们进行归一化、颜色增强、噪声滤波等操作,然后采用改进SIFT算法提取舰船图像拼接特征点,根据特征点进行两幅舰船图像的拼接操作,最后采用多种舰船图像进行了拼接测试实验,以验证改进SIFT算法的优越性。结果表明,改进SIFT算法避免了当前舰船图像拼接算法存在的局限性,不仅能够以高准确率实现舰船图像拼接,而且舰船图像拼接过程更加简单,加快了舰船图像拼接速度,取得了满意的舰船图像拼接结果。     

神经网络的舰船航迹跟踪分析

舰船航迹具有比较强的时变性,对其进行研究具有重要意义。针对传统舰船航迹跟踪分析方法难以准确、在线性对舰船航迹进行跟踪,舰船航迹跟踪误差大的缺陷,设计了基于神经网络的舰船航迹跟踪分析方法。首先分析了舰船航迹跟踪的原理,指出各种舰船航迹跟踪分析方法的局限性,然后通过神经网络对舰船航迹进行有效拟合,建立舰船航迹跟踪分析模型,并对神经网络的相关参数进行优化,最后进行舰船航迹跟踪分析仿真模拟测试,神经网络的舰船航迹跟踪误差小于5%,远远低于舰船航迹跟踪实际要求的15%,而且舰船航迹跟踪精度要高于传统舰船航迹跟踪分析方法,舰船航迹跟踪分析时间更短,能够进行舰船航迹在线跟踪分析,具有更高的实际应用价值。     

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。     

云计算技术的舰船运动目标自动跟踪

针对传统舰船运动目标的自动跟踪方法存在滞后性,导致舰船运动目标无法完整出现在搜索窗中的问题,提出一种云计算技术的舰船运动目标自动跟踪方法。首先提取舰船运动目标特征点,使用Harris算子图像的一阶导数提取出舰船运动目标特征点,然后利用云计算的分布式的计算特点,分布计算舰船运动目标的跟踪向量,得到循环跟踪矩阵,选取跟踪目标搜索窗,计算目标搜索窗的大小后,实现舰船运动目标自动跟踪。实验结果表明,与传统舰船运动目标自动跟踪方法相比,云计算技术的舰船运动目标自动跟踪方法不存在滞后性,搜索窗中可以全部呈现出舰船运动目标。     

基于红外成像的舰船目标实时检测跟踪方法研究

提出一种基于红外成像的舰船目标实时检测与跟踪方法,首先通过图像增强提高信噪比,增强目标轮廓清晰度;接着对红外图像中的水天线进行检测,确定目标所在的候选区域,在候选区域内完成目标的定位检测;最后通过波门跟踪算法对序列图像中的舰船目标进行跟踪。实验结果表明该方法具有较好的准确性和实时性。     

基于PCA算法的SAR图像舰船目标长宽特征提取

随着SAR图像成像技术的不断发展,几何特征被广泛应用在目标识别中,长宽特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,提出一种新的方法。首先通过水平集以及形态学方法获得预处理后的目标图像,利用PCA算法获取SAR图像舰船目标的长轴,结合最小二乘椭圆拟合方法获取舰船目标的短轴,最终得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,该方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。