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《舰船科学技术》2020,(2)
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。 相似文献
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随着现代科学技术的发展,图像处理技术取得了巨大进步,在舰船等交通领域得到广泛应用。由于舰船航行条件一般都比较复杂,拍摄出的图像不够清晰,所以需要利用图像处理技术对图像进行处理。本文针对目前舰船图像处理存在的问题,研究基于FPGA图像处理的算法,在现有冒泡算法和一般快速排序算法的基础上,提出一种适用于舰船图像处理的基于横向拓展的新快速滤波算法,并通过QUARTUS9软件和Matlab仿真实验验证。结果表明,新算法在执行速度和图像处理效果上都优于前2种算法,有效提高了FPGA处理图像数据的速度,可以方便地应用于舰船图像处理。 相似文献
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在海上行驶过程中,为确保安全稳定航行,有必要高度重视舰船去噪的重要性。其中,在舰船去噪过程中,将信噪比增益当做小波基函数的一个重要参数进行研究,可以将改进后的小波阈值算法应用到舰船的背景信号去噪算法中,进而改善去噪的效果。而LMS自适应滤波器则能够结合环境改变对滤波器的系数进行自动调整,结构相对简单且运算量不大,容易满足硬件需求,所以也在噪声对消与信号预测、增强等诸多领域中得到广泛应用。在舰船去噪中,将小波阈值去噪方法与LMS自适应滤波算法应用于其中具有一定的可行性,值得展开进一步研究与探讨。 相似文献
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传统Retinex的红外舰船图像增强算法能改善图像的视觉效果,但受环境影响因素大,对复杂红外图像处理效果不明显,为此提出改进Retinex的红外舰船图像增强算法。根据灰度映射特殊函数关系,改进Retinex灰度图像增益关系,改善环境参数变化造成的图像阴影;采用傅里叶频域函数实现逆变增强,通过巴特沃斯频域函数去除低频分量,完成频域图像增强算法改进,从而解决复杂红外图像处理不清问题。实验数据表明,该设计算法比传统算法的分辨力高出63.9%,且能够识别更加复杂的图像信息,消除恶劣环境影响。 相似文献
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为保障舰船安全稳定航行,显著提升舰船续航能力,设计了基于粒子群算法的舰船路径优化方法。使用概率图法构建舰船航行路线图,按舰船在航行性能方面的评价指标,构建与舰船航行路线图相关、综合考虑舰船转弯角度以及地形威胁等约束的舰船航行路径优化模型,并应用改进粒子群算法求解所构模型,得到满足约束条件的舰船航行初始最优路径。之后通过删除冗余点的方式对舰船航行初始最优路径实施平滑优化处理,得到最终的舰船航行最优路径。实验结果表明,该方法可收获更优的舰船航行路径,舰船按该路径行驶,更有利于续航,使舰船航行任务得以有效完成。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(2)
传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。 相似文献
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为了提高舰船图像的识别能力和传输能力,需要进行舰船图像的高精度压缩处理,提出一种改进向量量化算法的舰船图像高精度压缩方法。对舰船图像采用LGB算法进行量化编码,对编码后的舰船图像进行向量量化误差补偿,结合小波降噪方法进行舰船图像的降噪处理,采用误差补偿编码的方法对舰船图像的噪点进行信息增强处理,提高舰船图像的识别能力,结合邻近像素点的结构重组方法,实现舰船图像的高精度压缩。仿真结果表明,采用该方法进行舰船图像高精度压缩,提高了对舰船图像的识别能力,图像压缩后的输出峰值信噪比较高,说明压缩的精度较高,性能较好。 相似文献
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舰船遥感图像检测小波分析研究 总被引:1,自引:1,他引:0
本文以舰船遥感图像为具体分析对象,针对舰船图像中存在的噪声干扰和目标边缘检测问题,引入小波分析作为解决方法,通过对使用小波进行图像去噪及目标边缘检测原理的分析,采用db N小波函数为对舰船图像信号进行分解,以自适应阈值法实现高频信号去噪处理,并对降噪后的图像选择合适的平滑函数进行舰船目标边缘提取,结果表明,小波分析能够很好地实现舰船遥感图像去噪,而舰船目标对于边缘提取,虽然效果较好,但仍有进一步优化改进的空间。 相似文献
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由于舰船行驶过程所拍摄图像容易受到各种外界因素影响,降低舰船图像质量,无法获取舰船重要信息,因此,有效利用多种视觉传达技术提升舰船图像质量。结合大气弹射模型,采用改进的四叉树搜索方法估计有雾舰船图像的大气光值,通过子窗口引导滤波器估计有雾舰船图像的透射率,反推大气散射模型,获取去雾后的舰船图像;通过视觉传达技术中低通滤波器将去雾后舰船图像分解为低频部分和高频部分,将舰船图像的低频部分输入到编码-解码深度网络中,修正舰船图像的颜色,将舰船图像的高频部分输入到残差网络中,增强舰船图像的清晰度;再经视觉传达技术中改进的双伽马函数调整舰船图像的亮度,实现舰船图像的质量提升。实验结果表明:该方法使舰船图像的纹理细节丰富,颜色鲜明,具有较高的清晰度和对比度,符合人眼的视觉感受;与原始舰船图像的结构相似性均在0.91以上,保证了舰船图像的真实性。 相似文献
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随着对舰船研究的深入,原有的舰船图像语义分割结果已无法满足现有的研究要求。原有的舰船图像语义分割算法在图像预处理过程中较为粗糙,导致图像分割结果交叉联合度量值较低,图像分割损失值较大。因而,设计基于人工智能技术的舰船图像语义分割算法。引用人工智能技术中的卷积神经网络对图像预处理部分展开优化;对预处理后的图像进行多尺度拟合,获取图像特征;使用改进代价函数实现舰船图像语义分割。构建算例测试环节,通过与原有算法以及使用其他技术设计的分割算法进行对比可知,此算法的交叉联合度量值较高,图像分割损失值较低。由此可知,此方法的舰船图像语义分割能力较佳。 相似文献
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常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。 相似文献
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