基于图像增强技术的舰船图像拼接

当前舰船图像拼接技术存在拼接准确率低、拼接速度慢等问题,为了提高舰船图像拼接精度,设计了基于图像增强技术的舰船图像拼接方法。首先对当前舰船图像拼接方法进行分析,得到舰船图像拼接准确率低的原因,然后采用图像增强技术对原始舰船图像进行预处理,提高舰船图像的清晰度,并计算舰船图像的分块邻域梯度向量,得到舰船图像的初始拼接结果,最后去除舰船图像初始拼接结果中的拼接错误,并引入聚类分析算法对舰船图像拼接结果进行优化。舰船图像拼接仿真测试结果表明,本文方法可以消除图像相似性对拼接结果的不利影响,可以进行高精度的舰船图像拼接,并且减少了舰船图像拼接时间,舰船图像拼接速度要快于当前其他舰船图像拼接方法,获得了令人满意的舰船图像拼接结果。     

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。     

基于互信息技术的舰船图像拼接研究

舰船图像拼接是舰船图像处理领域的关键技术,为了降低舰船图像拼接误差,使拼接后的舰船图像更加完整,提出了基于互信息技术的舰船图像拼接方法。首先对当前舰船图像拼接研究现状进行分析,找到各种舰船图像拼接方法的缺陷,然后采集舰船图像,提取舰船图像拼接特征,最后基于互信息技术描述2幅舰船图像的相关性,进行舰船图像配准和拼接,并进行了舰船图像拼接仿真实验。结果表明,本文方法可以得到比较完整的舰船图像拼接结果,降低了舰船图像拼接误差,舰船图像拼接速度要快于对比方法 2倍以上,提高了舰船图像拼接效率,验证了本文方法的优越性。     

高精度舰船图像拼接算法研究

为了解决当前图像拼接重叠区域多的问题,提出高精度的舰船图像拼接算法研究。在图像拼接之前,需先提取图像特征,采用Harris角点局部特征检测算法,在尺度空间寻找位置、尺度和变量特征,以此设计尺度空间极值点检测流程,避免外界噪声干扰。根据每个关键点特征计算图像尺度变化比例、图像旋转角度和不同图像间平移距离,确定不同图像特征点位置关系,以此实现图像参数自动辨识。采用surf角点检测算子检测图像重叠区域角点,在允许尺度空间多层图像处理下,无需对图像进行二次抽样处理。通过构建Hessian矩阵判别式,判断特征点是否为极点,利用二阶标准高斯函数,判别特征点。利用相应波为信息计算偏航角,确定变换参数,完成图像拼接。由实验结果可知,该算法图像拼接重叠区域较少,拼接精准度较高,为舰船稳定运行奠定基础。     

舰船监控图像拼接与识别研究

针对当前舰船监控图像拼接与识别存在的弊端,如拼接错误率高、识别正确率低等,为了提高舰船监控图像拼接与识别效果,设计了一种神经网络的舰船监控图像拼接与识别方法。首先提取舰船监控图像拼接的特征,并根据拼接关键点方向直方图建立舰船监控图像拼接模型,然后引入神经网络构建舰船监控图像识别的分类器,最后进行了舰船监控图像拼接和分类仿真模拟测试实验。相对于其它舰船监控图像拼接方法,本文方法的舰船监控图像拼接正确率得到了提升,同时本文方法的舰船监控图像识别正确率超过了90%,使得舰船监控图像的误识率大幅度减少,具有一定的实际应用价值。     

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。     

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。     

特征匹配的舰船图像识别算法

针对传统的舰船图像识别算法的鲁棒性较差的问题,研究特征匹配的舰船图像识别算法。对待识别的舰船图像做降噪和边缘强化处理,建立高斯金字塔使用SIFT方法提取预处理后的图像中的特征,并对提取的特征进行匹配。在神经网络中对匹配后特征对过滤,对过滤后的匹配特征对分类处理完成对舰船图像的识别。通过与传统图像识别算法的对比实验,证明了研究的特征匹配的舰船图像识别算法具有更佳的鲁棒性。     

一种隧洞探测型AUV及其图像拼接方法研究

裂缝是输水隧洞最普遍的缺陷和潜在威胁,AUV巡检与拍摄输水隧洞中的裂缝,通过拍摄的水下图像进行处理,以确定裂缝位置。但由于水下环境极大限制了光视觉图像可视范围与分辨率,单幅水下图像所获得的视角范围有限,所以本文提出了基于SURF算法的AUV水下图像拼接方法研究。该方法首先在图像预处理阶段对水下图像进行去畸变与限制对比度自适应直方图均衡化处理,用于解决水下图像存在的畸变、对比度低、噪声严重等问题。接着将SURF特征点检测算法应用于水下图像配准当中,并与RANSAC算法相结合对特征点进行精确匹配,然后应用线性渐变融合算法实现水下图像融合,有效去除拼接缝隙,完成水下图像拼接,最终通过水池与外场实验拼接图像来验证该方法的正确性。     

一种隧洞探测型自主式水下机器人及其图像拼接方法

针对采用自主式水下机器人(AUV)巡检和拍摄输水隧洞中的裂缝时水下环境会极大地限制光视觉图像的可视范围和分辨率,单幅水下图像获得的视角范围有限的问题,提出一种基于加速稳健特征(SURF)算法的AUV水下图像拼接方法。在图像预处理阶段对水下图像进行去畸变和限制对比度自适应直方图均衡化处理,用于解决水下图像存在的畸变、对比度低和噪声严重等问题。将SURF特征点检测算法应用到水下图像配准中,并与RANSAC算法相结合,对特征点进行精确匹配。应用线性渐变融合算法实现水下图像融合,有效去除拼接缝隙,完成水下图像拼接,最终通过水池和外场试验拼接图像验证所提方法的正确性。     

用混合遗传算法实现对PNN网络的快速训练

结合遗传算法与BP算法形成一种混合遗传算法,考虑船舶运动特点选取合适的适应度函数,实现了对船舶操舵系统中的PNN网络进行快速训练,并对其策略问题进行了分析。     

基于克隆算法的舰船区域配电系统故障恢复算法

舰船电力系统的网络重构是故障后恢复系统、提高舰船生命力的重要途径之一.故障恢复在理论上是一个复杂的多目标非线性组合优化问题.为了提高区域配电系统故障恢复算法的准确性和快速性,针对舰船区域配电系统的特点,建立了重构数学模型,提出了一种克隆算法对其进行求解;通过选择亲和力高的抗体并且对亲和力高的抗体分别进行克隆来有效地加快收敛速度.理论分析及实例证明,克隆算法比传统的遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大的提高.     

基于多模的符号递归常数模算法研究与仿真

针对符号递归常数模算法(SR-CMA)稳定性差、剩余误差大的缺点,提出了一种适用于正交幅度调制(QAM)信号的双模式盲均衡算法.该算法在初始模式中采用运算量较小的SR-CMA算法进行均衡,利用判决圆环对均衡器输出信号进行判决,当误码率降到足够低的水平时自动切换到多模算法,以进一步降低均方误差.利用水声信道模型进行仿真,结果表明,该算法性能稳定,计算量小,稳态剩余误差低于CMA和SR-CMA算法.该算法能够有效降低高速水声通信的误码率,提高水声信道均衡的稳定性.     

风驱动优化算法

风驱动优化(wind driven optimization,WDO)算法是一种新兴的基于群体的迭代启发式全局优化算法.该算法是对物理学中大气运动的简单模拟,其概念清晰,高效易实现,且可调参数较少,鲁棒性强,寻优效率高,全局搜索能力较强,适用于解决多维和多模态问题,可以处理连续和离散优化问题.文中首先介绍了该算法的物理学基础,以及基本原理,并给出一些应用实例,最后对内容做出总结,并对该算法未来的研究提出了一些建议.     

基于电子海图的最佳航线优化算法

自动化的航线设计有助于更好发挥电子海图的智能性,进一步提高航线的安全性、经济性和可靠性。首先,对电子海图进行栅格化处理并以不同的颜色值填充不同的碍航物,提取碍航物包围盒,在此基础上,求取一条基本绕障航线。运用elasticity算法进行优化,充分利用栅格间的邻接关系,自动搜索一条最短的安全航线。该算法具有稳定性好、算法简单、搜索效率高的优点。实验结果表明,该算法可应用于大面积复杂海域的航线规划和实时避障。     

一种岸上目标跟踪算法

结合地面目标运动特征和地理信息之间的关系,基于图像序列配准输出的目标位置伪量测值,建立利用地理信息实现对岸上运动目标跟踪的数学描述。分析岸上不同的运动模式,设计目标运动模型集,提出基于位置滤波不确定区域与道路是否相交基础上的运动模式判别方法,给出基于运动模型动态调整的自适应滤波算法。仿真结果表明,提出的方法和算法是有效的,具有重要的应用参考价值。     

经典关联规则算法透析

本文阐述数据挖掘中关联算法的概念、基本原理及分类,详尽地探讨了Apriori算法的核心思想的基础上指出该算法的不足,并提出优化方法。     

加密与解密算法的研究

计算机信息的保密问题显得越来越重要,无论是个人信息通信还是电子商务发展,都迫切需要保证Internet网上信息传输的安全,需要保证信息安全。其中,信息安全的核心是密码技术。     

基于积分逆推-非线性阻尼算法的船舶航向控制器设计

针对含有匹配不确定项的Norrbin非线性船舶数学模型,将逆推(Backstepping)算法和非线性阻尼(Nonlinear Damping)相结合设计船舶航向控制器,成功消除了由风、浪、流外界干扰引起的系统不确定项,并保证了闭环系统所有状态最终一致有界.同时在设计过程中引入了积分项,更好的改善了系统的性能.仿真结果表明,该算法是完全有效的.     

进化粒子群优化算法在船舶纵向运动参数辨识算法设计中的应用

我国航运事业飞速发展,各种类型和用途的船舶被制造出来,以满足经济发展的需要。而在复杂的海洋环境航行时,由于天气环境可能会非常恶劣,船舶的航行安全受到了严重的威胁。而基于进化粒子群优化算法的控制系统,能够有效对运动参数进行优化,从而避免发生意外,船舶纵向运动的控制是本文的研究重点。由于船舶的纵向控制需要多个系统联合同时进行,需要对众多的相关参数进行时序上的优化,从而找到最优的一组运动模态,以提高航行的安全性。