基于角点检测与特征点配准的图像拼接算法

为了解决当前图像拼接算法在背景复杂多变和重叠区域少的情况下,导致算法拼接不准确的问题,论文分别从角点检测与特征配准的角度出发,提出了基于角点检测与特征点配准的图像拼接算法。首先,根据图像Hessian矩阵,构建尺度空间,通过积分图像转换,设计基于surf的角点检测算子,精确定位角点,达到精准定位图像拼接参考点的目的。然后,根据角点匹配参数,推导计算出单应性矩阵,进行两幅图像间拼接转换处理,进一步精确并全自动化图像拼接结果。最后,基于软件开发环境VS2015实现算法,并系统集成。实验测试结果显示:与当前图像拼接技术相比,论文算法拥有更高的准确性与稳定性。     

基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术

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。     

一种基于特征的全景图拼接算法研究

提出并实现了一种基于特征的全景图拼接算法,该算法应用sobel算子对待拼接的两幅图像分别进行处理,以获取图像边缘及特征点,确定两幅图像重叠部分的灰度差以去除伪特征点并消除外界噪声,选取方差最小的两组特征点作为缝合点,从而确定两图像的相对位置,通过对图像重叠部分进行平滑处理实现了全景图的无缝生成。实验结果证明算法合理,运算速度快,效果良好。     

全景视觉舰船图像局部特征点检测

针对传统的舰船图像局部特征点检测技术在检测特征点时,因重复抓取造成检测结果中噪点比例过高,影响有效信息读取的问题,因此设计全景视觉舰船图像局部特征点检测技术。在对舰船图像预处理后,计算稳定度和匹配度2个舰船图像局部特征点的检测参数。将计算得到的检测参数作为高斯金字塔的参数,使用高斯尺度空间法检测舰船图像特征点,完成全景视觉舰船局部特征点检测技术的设计。设计与传统的舰船图像局部特征点检测技术的对比实验,结果表明全景视觉舰船局部特征点检测技术能够有效减少特征点检测后的噪点数,检测效果更佳。     

虚拟现实技术舰船高速航行图像目标检测算法

针对常规算法所得检测结果的中心位置偏差较大,导致检测精度低下的问题,提出虚拟现实技术舰船高速航行图像目标检测算法研究。参考人眼的视觉习惯,将采集到的图像灰度化处理,利用均值滤波法抑制噪声,改善图像质量,利用虚拟现实技术,计算目标点三维坐标值,定位图像目标,提取特征确定检测区域,调整融合系数,增强抗干扰能力,实现舰船高速航行图像目标检测。设计对照实验,与常规算法对比分析,实验结果表明,所提出的算法检测结果中心位置偏差明显减小,其检测精度远优于常规算法。     

双目视觉下多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法

为清晰分辨船舶航行图像的边缘特征信息,提出双目视觉原理下的多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法。依照图像信息的测距处理方案,匹配必要的视觉性像素,完成基于双目视觉的舰船图像特征点标注处置。在此基础上,根据多尺度成像坐标原理,判定舰船图像的灰度信息,再通过计算轮廓特征系数的方式,实现双目视觉下多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法的应用。对比实验结果表明,与SIFT算法相比,应用新型特征点提取算法后,QDI系数指标出现明显提升的变化趋势,船舶航行图像的边缘特征信息得到清晰化分辨。     

改进SIFT算法的舰船图像拼接算法

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。     

小波分解和多尺度形态学的舰船图像自动识别

传统舰船图像识别方法仅支持单一识别算法运算,导致不同图像识别特征差异化区域的识别感知系数降低,直接影响自动识别准确率。为了保证不同算法在融合过程中的相互独立与统一,提出小波分解和多尺度形态学的舰船图像自动识别。对图像识别滤波器进行多尺度形态优化,使其适应差异化特征图像;利用小波分解算法,计算得到图像特征区域熵;根据识别特征熵,对识别图像特征进行提取。最后通过特征的多尺度对比,完成图像自动识别计算。通过与传统单一算法的图像识别方法对比证明,在相同时间内,提出方法的识别准确率最高,并可将识别准确率控制在98%以上。     

基于视觉搜索的舰船跟踪方法研究与仿真

基于视觉图像处理方法实现对舰船目标的跟踪识别,提高对舰船目标的搜索和打击能力。传统方法采用舰船目标轮廓亮点检测方法实现对目标的视觉搜索,在图像模糊和背景干扰较强时,检测效果不好。本文提出一种基于相邻帧补偿和尺度不变特征变换的舰船视觉搜索跟踪算法。为提高舰船目标图像视觉特征采集的清晰度和稳定性,采用电子稳像技术对舰船视觉信息采集进行直方图均衡处理,采用尺度不变特征变换SIFT技术对舰船目标进行角点特征提取。采用相邻帧补偿技术进行背景干扰滤波,在相邻两帧之间求解舰船的运动参量,实现对舰船目标的视觉搜索和跟踪。仿真实验表明,采用该算法实现对舰船目标的视觉搜索跟踪,舰船视觉特征的稳像性能较好,对舰船目标的准确识别率较高,展示了较好的应用价值。     

基于安卓平台的舰船图像拼接研究

拼接方法是改善舰船图像质量的一种重要技术,拼接好坏直接影响舰船图像的实际应用价值,针对当前舰船图像拼接过程中存在的速度慢、精度低等缺陷,设计了基于安卓平台的舰船图像拼接方法。首先对舰船图像拼接相关方法进行分析,分析它们的局限性,然后采集舰船图像,采用小波变换对图像进行处理,得到不同尺度的子带系数,对于不同子带系数采用不同的配准,实现舰船图像拼接,最后设计了舰船图像的安卓平台,并对其有效性进行了仿真测试。结果表明,本文方法可以对舰船图像进行完整的拼接,拼接后的舰船图像可以更好描述所要表达的信息,提高了舰船图像拼接质量,舰船图像拼接效率比较高,其舰船图像拼接效果明显优于对比方法,为舰船图像拼接问题解决提供了一种新的思路。     

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。     

舰船可伸缩视频图像非显著特征自适应提取方法

针对目前舰船视频图像特征提取方法误差较大的问题,以SUSAN角点提取为核心,设计新型舰船可伸缩图像非显著特征自适应提取方法。利用高斯滤波对原始视频影像进行预处理,提取视频图像概略特征集,采用SUSAN特征集角点检测方法,对图像概略特征集进行角点检测,提出灰度差算法,更改角点灰度差阈值,实现视频图像非显著特征自适应提取。实验数据表明,该方法与传统方法相比,视频图像象元定位精确度提高17%,灰度点定位精确度提高了21%,可以明显提高视频图像特征自适应提取准确度,具有较好鲁棒性。     

基于改进Faster R-CNN的SAR舰船图像检测

针对传统的SAR舰船检测算法适应能力和准确率低的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的SAR舰船图像检测算法.改进后的算法以FasterR-CNN为检测框架,利用改进的k-means算法设计更适合舰船目标形状特点的先验锚点框;优化NMS算法以剔除重叠区域的舰船候选框,改善了舰船距离较近导致的漏检问题;同时引入Mask R-CNN算法中的RoI Align单元来消除特征图与原始图像的映射偏差.试验结果表明,改进后的算法相比 Faster R-CNN算法平均检测精度提升5.1％,达到86.64％,可以达到船舶数据量庞大情形下的检测要求.     

基于图像匹配的多船舶图像拼接方法

传统多船舶图像拼接方法在使用实践过程中,存在无法对多艘高度相似的船舶进行特征区分,导致在拼接过程中拼接位置出现错误的问题。提出基于图像匹配的多船舶图像拼接方法,首先通过引入M-KAZE算法,对高相似度的船舶进行细节的非线性尺度特征识别计算,使每张船舶图像的特征更为清晰;接着,引入稀疏特征像素点拼接算法对多张船舶图像的稀疏特征进行关联计算,从而完成多艘船舶图像的准确拼接;最后,通过仿真实验证明提出方法的可行性。     

基于SURF特征点的图像拼接技术研究

图像拼接技术是一个复杂的流程,其包含了多项图像处理技术,其中图像配准和图像融合是实现图像拼接的关键步骤。论文提出了基于SURF特征点的图像拼接技术研究。利用Harris角点检测算法对图像的角点进行提取,设计了图像拼接的架构,并阐述了论文图像拼接实现的方法,构建了图像拼接实现的系统,接着搭建了实验平台,设计了仿真实验,通过实验验证了该方法的有效性与优越性。     

虚拟现实技术舰船舱室空间场景语义标注算法

传统的舰船舱室空间场景语义标注算法的标注精度偏低。为此,在虚拟现实技术的支持下,设计一种新的舰船舱室空间场景语义标注算法。通过图像预处理去除舰船舱室空间图像中的噪声点和畸变,然后采用SURF方法对特征点检测和匹配,通过拼接并融合图像生成全景图。基于此,采用MRF语义标注算法查询图像像素特征,并估测与其近邻像素特征间的距离,再通过计算像素的似然估计得到舰船舱室的语义标注结果。实验结果表明,与传统的语义标注算法相比,采用本文算法后,每类别的语义标注精度至少提升5.24%,每像素的语义标注精度至少提升6.12%。由此可见,本文算法具有更高的语义标注精度。     

基于图像匹配定位技术的舰船航迹测量方法研究

舰船磁场动态检测中需要对舰船进行远距离高精度的航向和位置测量。根据图像成像原理以及图像处理技术,提出了一种新的基于图像匹配定位的舰船航迹测量方法,当舰船通过测量区域时,两台摄像机对其进行同步拍摄然后将数据传输至主机,利用Mean Shift算法和SURF特征对数据进行处理从而得到舰船在不同时刻的三维坐标,最终确定其航向和位置。实验结果表明,在50米左右的拍摄距离下实验误差在0.1米左右,满足对舰船航迹进行测量的要求。     

智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

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。     

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。     

海上舰船目标的多尺度图像识别算法

常规图像识别算法存在图像尺度分割不明确的问题,导致识别算法的准确率较低,构建一种新的海上舰船目标的多尺度图像识别算法。采集图像信息,获取图像噪声类型,利用样本分散数据,降维图像线性投影,提取像素点位置,分割多尺度图像构建识别算法。实验结果表明,此次构建的多尺度图像识别算法,在3种不同的图像分辨率条件下,识别准确率分别比其他2种常规识别算法高出16.52%,18.17%,14.79%,证明此次构建的图像识别准确率更高,更适合应用在海上舰船目标图像识别的任务中。