基于图像融合与处理技术的舰船目标检测

舰船目标检测在国民经济、国家安全和环境保护等诸多方面有非常重要的地位。本文首先获取原始的光学遥感图像,进行预处理去除噪声等不良因素的干扰;其次进行目标增强,利用CRC自适应控制的结构元素尺寸,便于感兴趣的视觉焦点提取,运用自适应滤波器提取出划定的感兴趣区域的特征信息,利用图像信息融合检测出舰船目标;最后通过实验进行验证本文设计的算法,与传统舰船目标检测相比,提高了检测率,即使存在噪音等不利因素也能有效地检测出目标,并且降低了漏检率和虚警率。     

改进ViBe算法及其在运动船舶目标检测中的应用

为了抑制ViBe算法在海面动态背景视频下“鬼影”区域对船舶运动目标检测的影响,提高监控视频中船舶运动目标识别的准确率,提出一种改进的ViBe算法。首先,背景模型用连续帧初始化,以减少“鬼影”的影响;然后,使用自适应阈值和闪烁级别来减少海面杂波,同时采用像素点对比消除“鬼影”,提取运动目标前景,获取完整的运动目标区域。最后,对输入视频进行高斯金字塔多尺度分解,并采用改进的ViBe算法检测低分辨率视频中的移动船舶,完整提取了海上移动船舶。实验结果表明,所改进的算法消除了“鬼影”区域,减少了海面杂波的干扰,检测率为92.5%,单帧视频图像检测时间控制在97 ms以内,可准确、快速地检测和提取海面船舶运动目标。     

一种改进的背景重建与更新方法

本文主要研究了在视频车辆检测过程中的一个关键问题,背景模型的建立与更新。在已有的背景建模方法的分析的基础上改进并提出了一种新的统计建模方法并用动态三元组对其进行更新维护,从而实现了对背景模型的实时有效更新。试验结果表明,该方法能迅速更新背景,对光线变化具有良好的适应能力。     

基于改进高斯模型的目标检测与阴影去除方法

针对复杂环境下传统目标检测方法不能够准确检测出运动目标,容易将运动阴影误检为运动目标的问题,提出一种基于改进自适应混合高斯模型与颜色空间相结合的目标检测与阴影去除方法.该方法通过三帧差分获取当前帧目标的粗略区域,使用改进混合高斯模型方法区分出包含阴影的运动区域与背景显露区域,采用不同的自适应更新策略更新建模参数;然后进一步利用基于YUV颜色空间特性去除阴影;最后通过形态学处理提取出准确的运动目标区域.对比实验表明,所提方法不仅能够有效抑制阴影和光照变化的影响,而且具有良好的实时性.     

遥感图像中港口水域的检测方法

通过对港口水域自动检测问题的深入研究,提出一种基于熵的感兴趣区域自动提取算法.将水域和陆地背景分离,并对分割后的二值图像进行标记,最后提取出水域.     

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。     

VDR雷达图像的ROI图像编码压缩算法

针对VDR雷达图像感兴趣区域压缩问题，提出了整数小波变换和非均匀移位的ROI图像编码压缩算法。该算法利用整数小波对图像进行变换，对量化后生成的小波系数进行非均匀移位，不仅能够保证感兴趣图像数据在低比特数据流中的优先恢复，还实现了使图像的渐进恢复过程更加适合人眼视觉特点的效果。通过对VDR雷达图像的压缩实验，该算法效果明显。     

分布式传感技术在海面多目标检测中的研究

在海面战争中,多目标的检测关系到战争胜败。相对于一般运动目标检测算法,海面环境下的检测模型背景更加复杂,目标物相比较背景成像更小,对目标物检测的实时性和精度都有所降低。本文研究基于分布式传感技术的海面多目标检测系统,同时针对海面复杂背景的模型,在模糊理论及自适应反馈的分布式目标检测及数据融合基础上,首次结合训练静态数据信息融合传感器采集信息的模糊检测进行自反馈的方法,提高了检测精度。     

基于视觉显著性的船舶结构缺陷检测研究

针对船舶结构缺陷图像中背景结构复杂,缺陷不易检测的难题,提出基于视觉显著性的缺陷检测算法。该算法采用自适应全变分模型替代FT算法的高斯滤波器并融入H分量来构建改进型FT算法,以增强缺陷图像背景的平滑和缺陷局部颜色对比度的表达能力;利用SMD算法捕捉图像结构信息及分解图像特征矩阵,凸显船舶缺陷与背景的差异性;通过自适应融合算法将改进型FT算法和SMD算法生成的显著图融合为综合显著图。对船舶缺陷进行对比实验,结果表明,提出的算法能够有效检测出船舶缺陷区域,提高缺陷检测精确率。     

自适应滤波器在组合导航系统中的应用

为克服传统卡尔曼滤波器过于依赖模型先验噪声知识的不足，针对计程仪／SINS组合系统提出基于信息更新序列为反馈的自适应滤波器，建立相应模型。仿真结果表明，这种自适应滤波器算法简单，并能有效提高组合系统的精度。     

一种基于OpenCV实现的运动目标检测算法的研究

序列图像中的运动目标检测是数字图像处理与识别以及计算机视觉领域研究的主要内容之一,在视觉监控系统、医学图像分析、工业检测以及军事等领域中都有应用。文章重点对运动目标检测的算法进行了讨论,通过分析和比较三种常用运动目标检测的算法,提出了一种使用改进的背景更新算法检测运动目标的方法,并利用Intel公司开发的OpenCV提供的函数库进行测试。结果表明利用该方法可以稳定地提取背景图像,抑制运动目标对背景的干扰,有效地提高了运动目标的检测概率。     

基于运动与表象特征的广域船舶目标识别方法

[目的]旨在提出对航行于关键广阔水域内的船舶进行准确识别和定位的改进方法.[方法]运用视频监控的优点,综合采用基于背景差分算法的运动目标检测方法与基于深度学习算法的图像表象特征识别方法,结合目标的运动特征和图像表象特征,实现多维度广域船舶识别的功能,并对水纹降噪、多级运动检测、航道监控图像窗口分割检测等方法进行改进,进...     

基于自适应小波变换的红外图像增强算法研究

针对红外弱小目标图像对比度低、人工识别困难的问题,提出了一种基于自适应小波变换的图像增强算法,并通过仿真试验进行分析对比。结果表明,该算法可以很明显地区分目标与背景,可用于微弱红外目标图像的增强处理。     

基于计算机图像处理和等高线分析的红外无损检测

通过检测的实例说明,在计算机图像处理和等高线分析的基础上,所提出的方法有效减小了红外热像中存在的背景噪声和边缘模糊带来的不利影响;对被检测对象的轮廓和过热区域的识别具有较高的精度;对红外无损检测的实施、对提高诊断效率、避免误诊和漏诊具有一定的工程应用价值.     

基于优化旋转矢量双子样算法的捷联惯导姿态解算

在捷联惯导系统中,姿态更新算法会对导航精度产生至关重要的影响.旋转矢量法在抑制不可交换性误差及其累积效应方面具有显著的优点.为兼顾姿态解算的实时性与精确性,文中基于旋转矢量双子样算法原理推导其误差补偿项,并进行了圆锥运动环境下的算法优化,以提高算法的动态适应性,从而形成了优化的旋转矢量双子样算法.最后通过与传统四元数法进行对比分析,表明在捷联惯导姿态解算中,采用优化旋转矢量双子样算法不仅可较好满足系统实时性要求,同时还能较明显地提高解算精度.     

基于Faster R-CNN的高速公路抛落物检测

采用传统的基于图像处理的检测方法对高速公路抛落物进行检测不仅耗时耗力,而且检测效果不理想,为解决该问题,提出一种基于Faster R-CNN的深度学习检测方法.在原始Faster R-CNN的基础上,采用残差网络Resnet101代替传统的VGG-16网络和ZFNet网络,作为图像特征提取网络;采用尺寸为4像素、8像素和16像素的锚框代替原始锚框,得到高速公路抛落物检测模型.采用自制的高速公路抛落物数据集对该检测方法的有效性进行验证,结果显示,采用该方法检测的平均准确率达到了91.75％,相比原始的Faster R-CNN算法和yolov3算法,分别提高了7.02％和11.13％.     

边缘提取在涂胶缺陷检测中的方法研究

船舶发动机盖外板与内板之间常涂覆一层防震密封胶,但具体涂胶形态难以观测,常用机器视觉手段获取产品涂胶图片。针对涂胶区域分割和检测精度低,效率慢的问题,提出一种新的边缘提取算法获取涂胶区域。为了避免传统Canny边缘检测方法易受噪声干扰的缺点,采用具有保边特性的加权最小二乘法滤波器对图像滤波去燥,增加45°和135°两个方向计算图像梯度,利用改进后的Canny算法获取边缘,对获取到的边缘点用区域生长方式将涂胶区域提取出来,最后将提取到的涂胶区域与标准涂胶区域进行配准和减影,得到减影结果即为涂胶缺陷。试验仿真表明：本算法能够很好的提取到胶水区域,并且获取胶水缺陷。     

图像块混沌特征在海面运动目标检测中的应用

为了消除舰船目标检测中海面背景的影响,提出了一种基于图像块混沌特征的目标检测算法.该算法利用小数据量法计算图像块的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,检测淹没在混沌背景信号中的目标信号.实验采用400帧图像进行检测,检测率为100%,虚警率为5%.结果表明,算法能有效地检测出海面背景下的舰船目标.     

红外序列图像帧间匹配算法研究

文章在现有单帧图像检测算法的基础上,提出了一种可同步跟踪运动目标的帧间匹配算法。算法采取对相邻两帧间像素点匹配,匹配过程与当前两帧外的其余帧无关,把匹配结果兴趣区域像素点对应的另一个全零矩阵位置值赋为1,顺利输入检测后的单帧图像,执行匹配操作,实时形成目标运动轨迹。该算法结构简单、存储量少、计算速度快,硬件平台要就低,可有效地完成对多个目标、交叉目标、迎头目标的检测与跟踪。根据仿真和实拍照片的试验,证实了算法理论上的优点,有较高的应用价值。     

基于自适应性粒子滤波器的目标追踪

基于蒙特卡洛模拟的粒子滤波算法被广泛地应用于目标追踪领域。传统的粒子滤波算法在其追踪过程中所使用的粒子数通常是固定不变的，而在实际应用中，这会使算法缺乏高效性。针对这个问题，提出了一种自适应性粒子滤波器，它可以根据实际调整算法运行过程中使用的粒子数目，以使算法在保持对目标进行有效追踪的同时节省计算资源。仿真结果显示了算法的高效性。