SIFT算法研究及在目标识别中的应用

随着卫星技术的快速发展,遥感成像的清晰度在不断提高,海上舰船成像分辨率的增大为利用舰船的局部特征进行识别奠定了基础。本文研究SIFT特征提取算法的原理及应用,并对经典SIFT匹配算法进行介绍。针对经典匹配算法在进行SIFT特征匹配时的问题,通过计算图像尺度比的近似值用以改变图像的初始尺度,重新提取特征点,并进行二次特征匹配。最后,通过实验仿真证明,本文算法能有效提取高分辨率舰船卫星图像的稳定特征点,提高匹配算法的性能。     

数字遥感舰船图像特征精确匹配方法分析

传统舰船图像特征匹配方法,无法对数字遥感图像进行高精度图像匹配,导致图像有效信息使用率降低。因此,提出数字遥感舰船图像特征精确匹配方法分析。首先,通过FAST算法对数字遥感图像进行匹配信息的高精度特征检测;接着,根据图像特征检测数据,对图像特征点进行描述;然后,通过描述的特征点信息,完成像素级别的特征相似度匹配计算,从而完成数字遥感舰船图像特征精确匹配。最后,采用仿真测试工具,对设计方法与传统方法进行数据实验,并根据实验对比结果,证明数字遥感舰船图像特征精确匹配方法的有效性。     

轮廓与特征点结合的雷达海图匹配定位

为了实现雷达定位自动化,提高雷达定位的精度,针对电子海图信息和雷达信息匹配定位进行了研究。采用轮廓相似度概略定位与轮廓特征点匹配定位相结合的方法,克服单一匹配容易误匹的现象,达到提高定位精度,保证实时性的目的。详细论述了雷达回波图象轮廓特征点集和电子海图图像轮廓特征点集的建立方法,轮廓相似度的计算和概略定位方法,特征点集匹配集的确定和平差求最或然船位的方法。通过示例验证了研究的可行性及在各种定位条件下的定位准确性。     

不稳定条件下船舶遥感图像层次特征识别分析

传统遥感图像特征识别方法,在不稳定条件下无法准确对图像中的层次信息进行特征识别及分析处理。因此,提出不稳定条件下船舶遥感图像层次特征识别方法。通过对遥感图像进行特征干扰源提取计算,使图像层次变得清晰;引入卷积神经网络算法对图像层次特征进行网络化特征提取计算;采用像素特征识别方法对图像层次特征进行识别与分析;最后,通过实验对设计方法进行可行性的客观论证。     

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。     

海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法研究

传统的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法具有运算复杂、检测效率低的缺陷,为了解决上述问题,提出海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法研究。以提取的海洋卫星遥感图像对比度特征为依据构建图像对比度特征图,以此为基础,采用最大熵估计算法对遥感图像对比度特征进行分割,得到遥感图像对比度特征熵,通过LBP方法对遥感图像对比度特征进行同步定位,实现了海洋卫星遥感图像对比度特征的同步检测。通过测试结果显示,与传统的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法相比较,提出的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法极大地降低了运算复杂度,提升了检测效率,充分说明提出的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法具备更好的检测性能。     

基于图像检测的船舶特征提取算法优化

传统船舶特征提取算法,无法完全对船舶特征进行提取,存在精度不够、无法有效提取特征点等问题。为有效解决此问题,提出基于图像检测的船舶特征提取优化算法。计算不同波段下船舶图像的灰度值,依据灰度值结合霍夫曼及分裂排序编码构建船舶图像特征提取示意图;设计基于图像的船舶特征点检测提取模型,确定图像中船舶特征点相关性。依据相关性进行船舶特征点的有效提取,并利用图像特征提取,完成船舶特征提取的优化算法,设计对比实验结果表明,改进后方法与传统方法相比,大幅提高船舶特征提取的准确性。     

基于遥感图像的舰船目标定位研究

针对在海面上对舰船目标定位受距离限制而导致定位精度差的问题,研究遥感图像的舰船目标定位方法。利用Self-Snake模型在不损耗图像边缘信息的前提下对图像滤波,并进行边缘映射。将边缘映射的梯度作为旋转矩形检测时的特征,检测遥感图像中的舰船目标。根据特征匹配的原理对检测出的目标进行匹配,进一步确定目标所在矩形框位置,完成对遥感图像的舰船目标定位研究。设计与传统定位方法的对比实验,证明了研究的遥感图像舰船目标定位方法的定位重叠度更接近于1,即相比传统方法,本文的定位方法性能更优越。     

集成局部和全局特征的舰船图像检索算法

面对现有船舶图像检索存在的“语义鸿沟”问题,导致无法满足用户实际检索需求,研究集成局部和全局特征的船舶图像检索算法,实现不同条件下的船舶图像检索。通过颜色矩方法提取船舶图像全局颜色特征;通过块截断量化编码理念,采用模糊C-均值聚类算法将船舶图像分割成子块,构建子块的二值位图,表示图像局部颜色特征;结合小波变换提取船舶图像纹理特征;求解待检索船舶图像与数据库中船舶图像的各特征相似度,获取总相似度,选取总相似度最大图像作为图像检索输出结果。实验结果表明：该算法可有效提取船舶图像纹理特征;尺度变化、光照变化、旋转条件下的船舶图像检索性能较好,平均匹配率97.94%,平均匹配时间为11.9 ms,检索速度快,操作简单,能够满足用户实时性检索需要。     

统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究

针对传统的海上遥感图像背景去噪算法中由于噪声分解遗漏情况造成的图像梯度值低的问题,提出统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究。利用统计学习中的高斯概率分布模型建立遥感图像背景噪声模型,计算每个像素点灰度值的均值,并一一对比,统计图像中噪声分布特征并分离噪声,依据噪声分布特征设计滤波器对,将滤波器对应用在小波变换滤波器中,利用滤波器分解图像中的噪声,经过逆变换重构图像,实现海上遥感图像背景去噪。实验结果表明,与传统的图像背景去噪算法相比,应用统计学习的海上遥感图像背景去噪的算法平均梯度值更高,说明该算法适合应用在海上遥感图像背景去噪中。     

特征子空间抽取的大规模舰船遥感图像集检索研究

传统遥感图像集检索方法主要是通过图像单点像素特征匹配方式实现的,这样虽然可以实现图像信息的匹配,但是对于大规模图像集的检索效率较低,无法完成大规模遥感图像检索任务,因此研究一种基于特征子空间抽取的大规模舰船遥感图像集检索方法。首先利用特征子空间抽取方式对大规模遥感图像集特征空间的特征核进行分析;然后根据分析结果对图像特征空间进行自适应分解;接着将特征数据与检索信息进行融合,完成图像集的检索任务;最后通过实验证明了本文研究的检索方法的有效性。     

雷达模拟视频与电子海图叠加匹配算法

为了提高海上目标的匹配定位,提出雷达模拟视频与电子海图叠加匹配算法。根据雷达和电子海图的显示特点,通过对采集的雷达模拟视频信号执行数字化、坐标转换和图像转换等操作,实现雷达和电子海图的叠加。分别提取叠加效果图像中的特征点,并计算特征点之间的相似度,从而实现对雷达模拟视频与电子海图的叠加匹配。经过与传统匹配算法的对比,发现设计叠加匹配算法的平均匹配率提高了11.2%。     

极线约束条件下的双目视觉点匹配策略研究

为减小计算量,提高匹配效率,首先采用Bouguet算法对待匹配的左右图像进行极线校正,使其极线处于平行对准状态;采用Harris角点探测器提取左图像中的感兴趣角点作为待匹配的特征点;分析最大互相关匹配、最小向量夹角匹配2种准则的不足之处,并针对此问题设计一套逻辑判断程序从2种准则确定的若干候选匹配点中优选出最佳匹配点。实验结果表明,采用逻辑判断程序优选候选匹配点后,双目匹配成功率有了较大提高,达到97%,具有较强的鲁棒性。     

极线约束条件下的双目视觉点匹配策略研究

为减小计算量,提高匹配效率,首先采用Bouguet算法对待匹配的左右图像进行极线校正,使其极线处于平行对准状态;采用Harris角点探测器提取左图像中的感兴趣角点作为待匹配的特征点;分析最大互相关匹配、最小向量夹角匹配2种准则的不足之处,并针对此问题设计一套逻辑判断程序从2种准则确定的若干候选匹配点中优选出最佳匹配点.实验结果表明,采用逻辑判断程序优选候选匹配点后,双目匹配成功率有了较大提高,达到97％,具有较强的鲁棒性.     

基于图像匹配的无人机目标定位方法

利用无人机的侦察图像对目标进行精确定位的过程中,针对无人机图像与基准图像不可避免地存在尺度变化、旋转变化和光照变化,提出了一种改进SIFT的图像匹配方法。在特征点匹配时,采用简单的准欧式距离作为相似度量准则,并按照DoG空间结构由粗至精进行匹配。实验结果表明,该方法可以实现图像之间的精确匹配,对噪声、光照变化和局部场景变化具有较强的鲁棒性和实时性,为无人机目标定位提供了一种可行和有效的手段。     

噪声消除和彩色增强的舰船图像优化研究

传统舰船图像优化算法在优化过程中,图像的优化系数普遍倾向于一种优化机制,导致图像在色彩与噪声处理上无法达到平衡统一,直接导致优化输出图像的噪声消除区域在高阈值色彩增强下,图像边缘锐利度动态范围过高,边缘细节信息损失严重,不利于图像的信息保存与分析。为了解决优化过程中色彩增强与噪声消除的同步问题,提出噪声消除和彩色增强的舰船图像优化研究。首先,将图像像素点转化为几何结构特征点,将平面二维空间结构转化为三维几何结构空间,拓宽像素特征点的优化维度;接着在几何空间下,完成对噪声特征点的消除计算;在效果噪声的基础上,完成噪声位置像素的色彩补偿,通过缺失位置像素色彩补偿,达到提升全局像素色彩对比系数,统一输出色彩阈值,抑制噪声边缘色彩动态范围的效果。通过与传统优化算法的对比表明,提出优化算法处理后的图像,色彩域噪声处理效果更加自然,图像细节信息保留更多。     

大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术

针对原有方法在对舰船尾迹破碎图像进行识别的过程中,受破碎图像特征残缺的影响,存在大量难以检测的角点,在图像破碎度为40%～60%时存在特征抽样拟合率较低的问题,提出一种大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术。在大数据环境下,通过SUSAN角点检测算法这种大数据算法对舰船尾迹破碎图像进行角点检测。构建图像特征检测模型,利用构建模型对舰船尾迹破碎图像角点处实施特征检测,获取舰船尾迹破碎图像特征。通过构建舰船尾迹破碎图像高精度识别模型实现舰船尾迹破碎图像高精度识别。为了证明大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术实现了特征抽样拟合率的提升,将原有技术作为对比实验技术进行该技术与原有技术的特征抽样拟合率对比实验,实验结果证明该技术实现了特征抽样拟合率的提升,更适用于舰船尾迹破碎图像的识别。     

遗传算法在相关匹配中的应用研究

将遗传算法用于图像相关匹配算法的研究,提出了快速图像相关匹配算法。其计算量较SSDA算法降低了10倍以上,改善在低图像对比度条件下的匹配精度;该算法每帧图像匹配计算时间基本恒定,便于工程应用。     

基于VR技术的舰船航行环境快速重构研究

由于点云数据匹配数量不足,导致重构的三维图像与实际图像之间存在较大位置误差。针对上述问题,进行基于VR技术的舰船航行环境快速重构研究。研究以VR技术为依托,利用VR技术中的核心计算机完成4个步骤。首先对前端VR成像设备采集到的二维点云图像进行预处理,包括点云去噪和精简;然后进行摄像机标定,确定摄像机数学模型,从而得出三维空间中物体的几何信息;再以得到的几何信息为基础,进行点云特征点检测与点云匹配;最后利用VR技术中的VTK软件实现自动重构。结果表明,与2种传统重构方法相比,本方法应用后,点云匹配数量更多,重构的三维图像与实际图像之间的位置误差更小,证明了本方法的重构性能。     

基于光学遥感图像的船舶跟踪算法研究

船舶在海上航行中需要进行实时跟踪避免航向偏离,提出基于光学遥感图像的船舶跟踪算法。采用光学遥感检测方法进行船舶运动成像,对采集的船舶光学遥感图像进行融合滤波,降低船舶遥感图像的噪点,采用Harris角点检测方法对船舶光学遥感图像进行动态特征点标注,提取反映船舶航行动态特征的轨迹,结合遥感图像监测方法实现对船舶的动态跟踪识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舶跟踪和遥感成像,输出光学遥感成像的质量较好,信息融合度较高,提高了船舶动态跟踪能力,确保船舶航行稳定安全。