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《舰船科学技术》2015,(9):181-185
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。 相似文献
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舰船运行过程体系复杂,通过对舰船运行信息提取,实现对舰船的实时状态监测,提出基于遥感图像的舰船运行信息提取方法。采用遥感探测方法进行舰船运行的图像采集,对采集的舰船遥感图像进行级联小波降噪处理,采用模板匹配方法进行舰船运行遥感图像的分块融合,实现运行状态特征量的图像反馈识别。根据对遥感图像的边缘轮廓检测结果进行舰船运行状态的实时监测和信息提取,提高舰船运行状态的可视化量化分析能力。仿真结果表明,采用该方法进行舰船运行信息提取能准确检测到舰船的运行特征信息,输出图像的信噪比较高,舰船运行状态的视觉监测性能较好。 相似文献
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为了提高船舶运动成像的电子稳像能力,进行运动图像位移补偿处理,提出基于相邻帧多尺度补偿的船舶运动图像快速位移补偿方法,对采集的原始船舶运动图像采用小波降噪方法进行图像降噪处理,对降噪的船舶运动图像进行多尺度的经验模态分解,结合运动图像相邻帧的像素特征进行电子稳像补偿,根据电子稳像输出结果进行图像位移的快速补偿,提高船舶运动图像的成像质量。仿真结果表明,采用该方法进行船舶运动图像位移补偿,对运动帧的连续成像效果较好,输出图像的峰值信噪比较高,表明对船舶运动图像的成像质量较高,能克服快速位移对运动图像成像质量的影响。 相似文献
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模糊舰船图像的有效分类识别可提高对目标的准确打击和辨识能力,提出基于视觉传达和图像增强的模糊舰船图像目标分类检测模型。构建模糊舰船图像的多传感视觉采集模型,采用目标图像与背景图像差分分析方法实现对舰船图像的目标特征提取和聚类处理,根据视觉聚类传达和目标图像的特征点增强结果,结合模糊C均值聚类算法,实现对舰船目标图像的分类检测。测试得知,该方法进行舰船目标分类检测的聚类性较好,识别精度较高,视觉传达效果显著增强。 相似文献
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为了改善舰船图像增强效果,提出基于卷积神经网络的舰船图像增强算法,首先采用同态滤波器对原始舰船图像进行预处理,有效压缩舰船图像的动态范围,丰富舰船图像的细节信息,然后引入卷积神经网络对舰船图像色彩进行校正处理和补偿,解决舰船图像偏色问题,最后进行舰船图像增强仿真模拟实验。结果表明,卷积神经网络可以提高舰船图像的对比度,凸显了舰船图像细节,舰船图像的视觉效果优,舰船图像的增强结果要优于对比算法,同时降低了舰船图像增强的时间复杂度,舰船图像增强效率得以提升。 相似文献
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针对现有舰船异常目标检测方法,出现高相似度异常目标辨识度低的问题。提出基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,基于机器学习技术,对现有图像分析算法进行优化改进,通过采用多光谱AI协同CRD算法对图像构成原子进行划类提取,明确目标图像边缘。在此基础上,利用精准图源RX处理算法,精准确认图像内异常目标特征,完成提出的方法设计。对比实验证明,提出的基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,能够准确识别恶劣环境下的图像目标异常,具备高精度识别高相似度图像内的异常目标的要求,并且在处理速度、运算稳定性与后期学习能力上都优于传统舰船图像异常目标检测方法。 相似文献
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