GPU架构的航拍舰船图像拼接算法

遥感技术的出现,使航拍图像在诸多领域中得到越来越广泛的应用。由于航拍获得的图像分辨率比较低,并且视野范围有限,很难对较大区域中的完整信息进行表达,尤其是海面上的舰船。因此,对航拍图像进行拼接显得尤为必要。为进一步提高航拍舰船图像的拼接效率,可以引入GPU架构。基于此点,本文从GPU架构的分析入手,详细论述了基于GPU架构的航拍舰船图像拼接算法。     

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。     

基于多场景全景拼接的自动化码头数字舱构建方法

针对集装箱码头数字信息整合及可视化能力不足的问题,在融合港区实时视频数据的基础上,提出一种基于多场景全景拼接的自动化码头数字舱构建方法.该方法将港区监控视频进行实时提取及处理,运用关键帧抽取、图像预处理、图像变换、图像匹配以及图像融合等技术,完成视频数据的实时全景拼接,最后将全景数据与数字舱硬件设备进行对接,实现码头生...     

基于视频序列的广域场景图像拼接算法研究

论文讨论并提出了一种基于视频序列的广域场景图像拼接算法。首先简单介绍了特征点提取、仿射变换及加权图像融合等论文用到的图像拼接算法和步骤;然后针对全景拼接耗时久,缝隙明显,且容易失败的问题,提出了一种对视频序列图像全景图拼接的相邻图互相拼接及镶嵌法;最后通过实验验证了新方法可行有效,且鲁棒性好。     

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。     

一种基于图像处理的舰载无人机识别定位方法

舰载无人机的自主降落问题越来越受到重视,图像处理方法以其高精度、低成本的优势受到青睐。首先研究在图像中无人机提取算法,用最大类间方差法对提取后图像进行处理,然后基于霍夫直线检测算法,通过对处理后图像进行霍夫直线变换将图像空间的点变换到霍夫空间,从而找出图像空间的直线,进一步标示无人机位置。最后,通过试飞无人机实地测试检验该算法的准确性及稳定性。结果表明,该检测方法准确度高,速度快,在2～10 m范围内均有良好的检测精度,验证了基于图像处理识别定位无人机的可行性,为舰载无人机精准降落奠定了技术基础。     

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。     

舰船远程监控平台模糊视频高动态图像拼接研究

为提高船舶目标检测中图像拼接质量,本次针对传统拼接方法存在的问题:无法同时实现拼接图像画质以及结构相似度的双向目标,研究了一种新的舰船远程监控平台模糊视频高动态图像拼接方法。该方法主要分为三步骤,首先对待拼接的模糊视频高动态图像进行处理,包括图像去噪、图像分割、图像畸形矫正,然后在此基础上利用基于特征信息方法进行图像配准,主要包括图像特征提取、图像匹配等,最后采用直接平均算法实现图像融合,完成图像拼接。结果表明:与传统图像拼接方法相比,本方法操作下,图像峰值信噪比分别提高1.8 d B和2 d B,结构相似度分别提高10.8%和8.2%,证明了本方法的有效性和优越性。     

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。     

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。     

基于航拍图像的海上目标定位系统

针对海事闭路电视(CCTV)系统未能直接通过视频图像获得海上目标位置信息的现状,提出一种基于航拍图像的海上目标定位系统.该系统基于Visual C++开发平台,以模块化设计思路,实现基于航拍图像的海上目标定位功能.介绍系统组成、主要功能、概位算法以及该定位系统在海事监管、海上搜救中的应用.该定位系统可弥补海事CCTV监管的不足,提升海事监管、海上搜救的效率.     

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。     

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。     

基于神经网络的船舶航拍图像融合研究

航拍图像融合是船舶图像研究领域中的一个重要研究方向,针对当前船舶航拍图像融合过程复杂,计算量大,融合精度低等缺陷,提出了基于神经网络的船舶航拍图像融合方法。首先分析船舶航拍图像融合原理,并对船舶航拍图像进行分解,得到低频和高频的船舶航拍图像分量,然后采用神经网络对船舶航拍图像的高频分量进行处理,并用加权平均法对船舶航拍图像的低频分量进行处理,最后通过逆变换对船舶航拍图像融合,并进行了仿真实验。实验结果表明,神经网络可以获得高精度的船舶航拍图像融合结果,船舶航拍图像融合时间短,相对于其他船舶航拍图像融合方法,神经网络的船舶航拍图像融合结果更胜一筹。     

基于无人机倾斜摄影的船舶航行图像重建研究

传统的图像重建方法应用于船舶航行图像重建,由于在图像匹配过程中的误差率较大,导致其图像匹配性能较差。为此,设计一种基于无人机倾斜摄影的船舶航行图像重建方法。首先,利用灰度变换和图像锐化,对图像预处理;其次,采用聚簇算法完成图像匹配;之后,通过反解法数字纠正方法完成图像纠正;最后,利用图像序列重建,完成船舶航行图像的三维重建。至此,完成基于无人机倾斜摄影的船舶航行图像重建方法的设计。通过对比实验,与2种传统方法相比,提出的基于无人机倾斜摄影的船舶航行图像重建方法的图像检查点精度更高,表明其匹配性能更好。     

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。     

基于全景视觉的舰船图像局部特征点检测

传统舰船图像局部特征点检测方法,存在特征点稳定度低、局部图像特征噪点多等弊端。为解决上述问题,引入全景视觉理论,建立基于全景视觉的舰船图像局部特征点检测方法。通过复合式全景视觉架构搭建、双目参量标准2个步骤,完成全景视觉检测环境的搭建。通过舰船图像局部特征点稳定度的确定、重复读和匹配度的确定、特征为数分析3个步骤,完成基于全景视觉舰船图像局部特征点检测方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型检测方法与传统方法相比,显著提升特征点稳定度,减少局部图像特征噪点数量。     

基于零样本深度学习的码头表观剥落病害区域分割与定量计算

随着无人机与数字图像处理技术的发展,基于机器视觉的表面病害识别方法因具有安全与快速性,广泛应用于桥梁和道路等方面。由于码头剥落病害图像较复杂,目前该方法难以实现码头表观剥落病害的精确分割与定量分析。提出一种基于零样本深度学习模型SAM(Segment Anything Model)与图像透射变换矫正等技术相结合的码头表观剥落病害区域分割与量化计算方法。SAM算法能够有效克服混凝土剥落图像背景噪声多、灰度差异小的问题,分割方法精度更高、受噪声影响更小;进一步通过矫正、去噪、转换等图像处理操作,实现了对剥落病害关键几何特征的量化计算。经实验室模型与现场图像验证表明,新构建的方法泛化能力强、准确性高,能够实现对码头混凝土建筑表观病害的准确和快速检测,具有广泛的应用前景。     

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。     

基于粒子滤波的无人机侦察图像跟踪算法研究

针对无人机侦察图像跟踪的实时性以及战场环境复杂的特点,研究了在复杂背景下实现对单一目标跟踪,提出了一种基于粒子滤波的快速目标跟踪算法,通过计算机仿真将此方法与传统的目标跟踪方法进行了对比,实验结果表明,该算法能够稳健地跟踪目标,具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。