融合视觉信息的船舶舾装数字化三维辅助设计

研究融合视觉信息的船舶舾装数字化三维辅助设计,以改善模型设计效果。基于双目视觉原理获取船舶舾装设备目标多视角图像,在对其预处理的基础上采集三维空间数据,与舾装设备图纸、几何尺寸信息等作为依据,利用FORAN软件构建舾装设备参数化三维模型,并确定模型安装基准点。采用混合图元全自由度渲染法对船舶舾装数字化三维设计结果进行处理,提升模型整体设计效果。实验结果表明：该方法可获取舾装设备多视角图像,构建舾装设备三维模型并标注模型参数信息;实现船舶机舱底部区域舾装单元的布局,渲染后的舾装数字化三维设计色彩对比度强烈、饱和度好,视觉效果突出。     

模糊聚类算法在船舶图像分割中的应用

传统船舶图像分割方法存在分割误差大,抗噪声干扰能力差、分割效率低等缺陷,为了解决传统船舶图像分割方法存在的不足,设计了基于模糊聚类算法的船舶图像分割方法。首先对当前船舶图像分割研究进展进行分析,指出不同传统船舶图像分割方法存在的局限性,然后对船舶图像进行去噪处理,提高船舶图像质量,改善抗噪声干扰能力,最后引入模糊聚类算法进行船舶图像分割,并采用多幅标准船舶图像与传统船舶图像分割方法进行对比测试。测试结果表明,本文方法可以对船舶图像进行高精度的准确分割,能够保留船舶图像边缘的重要信息,船舶图像分割速度可以满足实际应用的要求,获得了比传统船舶图像分割方法更优的结果,具有更加广泛的应用范围。     

基于视觉传达的船舶自动导航系统

为了提升自动导航效果,设计基于视觉传达的船舶自动导航系统。利用视觉传达技术采集船舶图像,通过回溯处理模块获取高精度图像信息;利用系统软件线程实现模块间通信,依据图像信息制定航行计划,依据高精度图像信息实现航线设置、航线偏移报警与保存航迹功能;采用船舶目标跟踪方法得到船舶的位置和航向角信息,利用人机交互模块完成海图漫游、查询与航线管理等操作。实验证明,该系统可合理设计船舶航线,航行轨迹跟踪精度高。     

基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法

为及时发现和跟踪小型渔船、救生艇等弱小目标,提高海上救援和应急响应的效率和准确性,研究基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法。通过中值滤波算法去除船舶图像中的噪声,改善船舶图像质量,将去噪后的船舶图像应用于基于门限直方图均衡的船舶图像增强方法中,在该方法处理下,增强船舶图像对比度;之后利用视觉传达技术,对船舶图像中的弱小目标亮度进行调整,并根据亮度调整结果分割目标边缘,从而实现弱小目标检测。经实验验证,该方法可在保证图像边缘清晰的情况下实现图像去噪与增强,提高了船舶图像质量,同时该方法具有较高的背景抑制因子与信杂比率增益,在检测过程中可有效分割弱小目标与背景,实现良好的弱小目标检测。     

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。     

基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法

提出基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法,最大程度规避船舶航行风险。利用机器视觉技术获取船舶航行图像数据,并结合像素平滑滤波和帧间差分法去除原始船舶航行图像所含噪声。采用二阶高斯-马尔科夫机场算法对去噪后船舶航行图像的显著性区域候选节点作信息弥散处理,获取船舶航行图像显著图,通过均值偏移算法处理船舶航行显著图像的特征空间,获得多个分割区域后,在显著图中求解各区域的显著性均值,通过与阈值作比较,实现船舶航行危险区域识别。实验结果表明：该方法可有效提升船舶航行图像的视觉效果;生成的显著图细节完整;可实现不同危险区域的识别,识别效果突出。     

基于视觉传达的船舶航行图像优化研究

为了改善船舶航行图像质量,准确分辨图像信息,提出基于视觉传达的船舶航行图像优化方法。利用双边滤波器与冲击滤波器处理模糊船舶航行图像,达到图像去噪、纹理平滑以及边缘特征增强的目的。根据模糊核的稀疏性特点,通过正则化交替迭代方式实现模糊最佳估计结果的确定后,基于梯度稀疏的反卷积方法实现模糊图像的复原,运用HSV色彩模型对复原后的船舶航行图像作优化处理,获得高质量船舶航行图像。实验结果表明,该方法可实现模糊船舶航行图像视觉传达优化,优化后图像的结构相似度、信息熵指标最高可达0.967、9.49,边缘强度、梯度均值、彩色熵指标达到设定要求,图像视觉优化效果突出。     

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。     

舰船远程监控平台模糊视频高动态图像拼接研究

为提高船舶目标检测中图像拼接质量,本次针对传统拼接方法存在的问题:无法同时实现拼接图像画质以及结构相似度的双向目标,研究了一种新的舰船远程监控平台模糊视频高动态图像拼接方法。该方法主要分为三步骤,首先对待拼接的模糊视频高动态图像进行处理,包括图像去噪、图像分割、图像畸形矫正,然后在此基础上利用基于特征信息方法进行图像配准,主要包括图像特征提取、图像匹配等,最后采用直接平均算法实现图像融合,完成图像拼接。结果表明:与传统图像拼接方法相比,本方法操作下,图像峰值信噪比分别提高1.8 d B和2 d B,结构相似度分别提高10.8%和8.2%,证明了本方法的有效性和优越性。     

基于虚拟现实的船舶三维图像重建方法

通过对船舶三维图像重建处理,提高船舶动态检测识别能力,提出基于虚拟现实的船舶三维图像重建方法。根据船舶图像的空间位置概率分布,构建船舶三维图像的分类子网特征图模型,采用虚拟现实的三维重组技术实现对船舶三维图像重建过程中的纹理渲染和实体建模。在船舶三维图模型的Face Tools中选择虚拟现实重构的面类型,通过颜色、透明度和光照效果的动态渲染实现对船舶三维图像重建。实验表明该方法对船舶三维图像重建的视觉表达能力较好,重建的精密度水平较高。     

虚拟环境下船舶安全航行路径智能规划仿真

为使驾驶员能够识别出航道存在的危险,确保船舶航行安全,研究虚拟环境下船舶安全航行路径智能规划仿真方法。在虚拟环境下,基于船舶航道高程信息,利用连续极小泛函序列方法获取船舶航行航道等距网格数据,利用对象图像渲染引擎处理航道网格数据,得到航道地形模型。利用Solid Works软件,通过创建基准面、生成船舶船体型线以及构建船体曲面模型等过程生成船舶三维模型。根据生成的航道地形模型与船体模型,提出适用于三维空间路径规划的空间分层路径规划方法,通过逆向逐步搜索路径过程得到船舶安全航行路径规划结果。实验结果显示,该方法生成的航道地形与船体模型较为完善,路径规划过程中能够有效躲避固定障碍物与移动障碍物,既保障船舶航行安全性又确保航程最短。     

船舶轮廓图像三维重构技术研究

传统三维造型技术所得的三维坐标精准度差,为了解决这个问题,提出一种新的船舶轮廓图像三维重构技术。先提取船舶轮廓线,在处理船舶轮廓图像数据,以实现重构的完整性,在此基础上,采用零均值归一化算法,匹配船舶轮廓图像特征点,在建立粗匹配关系后,获取船舶轮廓三维点坐标,实现船舶轮廓图像三维重构,由此,完成船舶轮廓图像三维重构技术的设计。最后,在数据库中随机选取7组立体匹配对应图像点,对比2种方法的精准度,实验结果表明,所提方法精准度更高。     

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。     

基于计算机视觉的船舶纯方位目标跟踪方法研究

受外界环境因素的影响,传统方法在船舶纯方位目标跟踪中存在一定的偏差。为了克服这一问题,引入计算机视觉技术,在待跟踪的船舶上安装计算机视觉传感装置,并利用该装置实时采集船舶航行图像。通过对图像的处理与分析,得到船舶目标的初始位置信息。以定位结果为起点,在构建纯方位目标运动模型的基础上,计算目标船舶的航向角,判断船舶的航迹运动方向。实时更新目标船舶的定位信息与航向角信息,从而实现船舶纯方位目标跟踪。实验结果表明,与传统的目标跟踪方法相比,所设计的方法能够有效降低船舶跟踪误差,具有较强的实用性。     

三维视觉识别下推进器模糊故障图像清晰化仿真研究

现有推进器生成图像时采用的传统算法存在噪声辨识度低、图像噪声边缘计算精度差的问题。导致生成的故障图像模糊,无法精准对其分析。针对此种问题,提出三维视觉识别下推进器模糊故障图像清晰化仿真研究。首先,通过展开三维视觉高斯差算法对图像噪声粒子进行差分计算,明确有效图像轮廓;其次,引入噪声循环分解算法,对确定的噪声轮廓内噪声点进行弱化计算,提升有效图像锐度,视线清晰图像的效果。最后,通过仿真实验对提出的设计方法进行对比性数据验证,证明提出的三维视觉识别下推进器模糊故障图像清晰化仿真方法能够有效解决推进器故障图像模糊的问题。     

遗传算法和活动轮廓波模型的船舶图像分割研究

针对传统的边缘检测法、聚类分割法存在分割边界不完整而导致分割结果不理想问题,提出遗传算法和活动轮廓波模型的船舶图像分割研究。构建能量函数,引导轮廓线朝着目标边缘方向移动。结合遗传算法中交叉和变异操作,优化活动轮廓波模型参数,避免出现水平集正则项不能及时更新问题。在新的轮廓波模型中增加水平集正则项,构建水平集函数演化方程,获取窄带内像素数据对应的水平集函数,分割边缘。对数据结构初始化处理,标记像素链表,设计船舶图像详细分割流程。由实验结果可知,该方法分割图像特征匹配最高精准度为0.98,分割后的图像与原始图像清晰度一致,且细节保留完整。     

基于网络感知信息的船舶航迹规划智能避障方法

为实现智能避障,确保船舶航行安全,设计基于网络感知信息的船舶航迹规划智能避障方法.高效感知船舶本身及附近环境信息,精准获取船舶本身及附近船舶位置信息.依据位置信息构建船舶航迹规划中碰撞危险度模型,判断本船是否存在碰撞危险.若存在碰撞危险,则采用模糊神经网络智能控制船舶航行方向完成智能避障.试验结果表明:该方法可精准感附...     

基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法

船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。     

基于模糊综合评价的帆船行驶最优路径规划方法

路径规划是帆船比赛取胜的重要环节。综合栅格法和模糊概念,提出了基于模糊综合评价的帆船行驶最优路径规划方法。该方法采用栅格法建立帆船航行的二维平面信息,以模糊逻辑为基础,结合帆船的运动信息建立帆船在运动平面上的二维隶属函数模型,并采用模糊综合评价思想,综合考虑行驶速度和接近目标2个因素建立综合评价函数,进行行驶方向决策。利用宽度优先搜索算法实现全局最优路径搜索。仿真结果证明,该路径规划方法能够取得较好的规划结果,对指导帆船运动员进行科学训练有很好的应用价值。     

基于视觉传达的舰船遥感图像复原研究

为可靠完成图像退化处理,提升图像视觉质量,提出基于视觉传达的舰船遥感图像复原方法。该方法采用多项式校正方法获取控制点舰船图像坐标和坐标变换结果,依据变换关系校正舰船遥感图像的几何畸变;通过傅里叶变换方法变换校正后图像,将其变换至频率域内,在该域中分析舰船遥感图像退化过程后,采用超复数频域变换模型实现舰船遥感图像复原,获取复原后图像结果。测试结果表明：能够有效完成图像几何畸变校正,校正后图像对应坐标位置精准性显著提升;空间频率结果均在0.92以上;复原后图像的颜色、目标和背景的对比度等均显著提升,满足人眼视觉标准。