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为提高Kalman滤波算法的准确性和鲁棒性,提出一种基于自适应分数阶系统的Kalman滤波算法,设计状态噪声协方差选择的自适应机制,推导其数学过程.将该算法应用到船舶视觉跟踪中,选取不同河流的CCTV(Closed Circnit Television)船舶监控视频(包括不同情况下的内河船舶运动监控),针对不同船舶大小... 相似文献
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《舰船科学技术》2021,43(20)
为实现船舶航行图像的高效处理与传输,应用视觉传达思想设计一种船舶航行图像实时传输系统。系统由多个模块构成,其中通信模块采用LRIT系统进行通信。前端图像采集模块负责进行图像采集,通过IIC总线对图像解码芯片实施视觉传达配置,采用数字多媒体软件进行采集图像的视觉传达。指令和图像处理模块由通信协议处理单元、指令信息处理单元等构成。图像滤波模块使用的图像滤波处理算法为中值滤波算法,能够实现噪声的降低与图像质量的提升。对系统进行测试与分析,测试结果表明系统平均仅需2.375 s即可实现船舶航行图像的压缩,传输速度在70~85 MB/s之间,并且系统具备良好的滤波性能,可以满足实际船舶航行图像实时传输需求。 相似文献
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《舰船科学技术》2016,(9)
受成像体制影响,合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像带有非高斯的乘性相干斑噪声。为有效抑制乘性相干斑噪声,提出一种融合非局部均值滤波(Non-local means filter,NLMF)与全变差(Total variation,TV)正则化的非局部均值-全变差(NLM-TV)降噪算法。首先将相干斑噪声转换为依赖于散射强度的加性噪声,将SAR图像分为边缘、强散射区、弱散射区。然后利用NLMF进行降斑,为有效的保持边缘结构,NLMF的平滑参数选取较小。在强散射区,为解决平滑参数较小所带来的降斑不充分问题,进一步使用TV正则化进行平滑处理,获得最终的降噪结果。使用RADARSAT-2,Terra SAR-X两景实测SAR图像仿真实验,结果表明:相比多种滤波算法,NLM-TV算法在弱散射区,强散射区均能显著提高等效视数,边缘保持指数能够提高10%以上。 相似文献
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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。 相似文献
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基于区域分割的非局部全变差SAR相干斑滤波 总被引:1,自引:1,他引:0
受成像体制影响,合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像带有非高斯的乘性相干斑噪声。为有效抑制乘性相干斑噪声,提出一种融合非局部均值滤波(Non-local means filter, NLMF)与全变差(Total variation,TV)正则化的非局部均值-全变差(NLM-TV)降噪算法。首先将相干斑噪声转换为依赖于散射强度的加性噪声,将SAR图像分为边缘、强散射区、弱散射区。然后利用NLMF进行降斑,为有效的保持边缘结构, NLMF的平滑参数选取较小。在强散射区,为解决平滑参数较小所带来的降斑不充分问题,进一步使用TV正则化进行平滑处理,获得最终的降噪结果。使用RADARSAT-2,TerraSAR-X两景实测SAR图像仿真实验,结果表明:相比多种滤波算法, NLM-TV算法在弱散射区,强散射区均能显著提高等效视数,边缘保持指数能够提高10%以上。 相似文献
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为解决传统船舶图像增强算法应用于夜间拍摄时存在图像分辨率较低的不足,提出了基于FPGA的夜间舰船图像增强算法。引入FPGA对夜间图像的灰度调节方式进行改进,依托夜间图像的滤波处理计算以及锐化计算,完成了提出的基于FPGA的夜间舰船图像增强算法设计。实验数据表明,针对夜间拍摄图像,提出的夜间船舶图像增强算法较传统船舶图像增强算法,图像分辨率提高24.64%,适合对船舶夜间图像进行分析计算。 相似文献
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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。 相似文献
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数字水印可以对船舶图像的版权和重要信息进行保护,当前船舶图像数字水印算法对各种噪声、裁剪、尺寸变化等攻击的抵抗能力差,而且船舶图像数字水印的隐藏性差,为了提高船舶图像数字水印的效果,设计了基于虚拟现实技术的船舶图像数字水印保护算法。首先对当前船舶图像数字水印保护的研究进展进行分析,找到当前船舶图像数字水印保护研究中存在的一些难题,然后基于虚拟现实技术对原始船舶载体图像进行预处理,并对水印进行置乱操作,使攻击者无法获取水印的原始信息,最后通过水印嵌入算法将水印嵌入到原始船舶载体图像的最优位置,并通过实验对船舶图像数字水印保护算法的性能进行测试。结果表明,本文算法可以将水印信息很好的隐藏于原始船舶载体图像中,水印具有良好的不可见性,可以抵抗各种非法攻击,解决了当前船舶图像数字水印保护算法存在的缺陷,具有更加广泛的应用前景。 相似文献
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图像边缘检测是图像中目标识别和分类的基础,针对当前图像边缘检测算法存在易受噪声影响、检测边缘不完整、检测精度低等不足,设计了基于数学形态滤波的图像边缘检测算法。首先采集待检测边缘的图像,并采用小波变换对其进行去噪声处理,减少噪声对边检测结果的干扰,然后采用数学形态滤波方法对图像的边缘进行检测,最后进行图像边缘检测的验证性实验,并与其他算法进行了对比测试,结果表明本文算法可以抑制噪声对图像边缘检测结果的影响,得到十分完整的图像边缘,而且图像边缘检测的整体效果显著优于对比算法。 相似文献