背景灰度非均衡的舰船目标图像分割方法

现阶段,IR成像系统在舰船目标检测中的应用备受关注。由于IR图像存在背景灰度非均衡的特征,从而使得常规的图像分割方法很难对舰船目标进行准确检测。为了有效解决这一问题,探寻一种能够对背景灰度非均衡的舰船目标图像进行有效分割的方法。本文从舰船目标图像分割的现状分析入手,对背景灰度非均衡的舰船目标图像分割方法进行论述,期望本文研究能够对舰船目标图像分割精度的进一步提升有所帮助。     

深度卷积网络的舰船图像自动分割研究

当前舰船图像自动分割方法存在"过分割"或者"欠分割"现象,使得舰船图像自动分割误差大。为了提高舰船图像自动分割精度,提出了基于深度卷积网络的舰船图像自动分割方法。对当前舰船图像自动分割的研究现状进行分析,找到引起舰船图像分割误差的原因。采用活动轮廓模型对舰船图像进行粗分割,并找到其中的舰船图像错误分割区域。最后,采用深度卷积网络对舰船图像的错误分割结果进行校正,实现舰船图像进行精细分割,并与活动轮廓模型的舰船图像自动分割方法进行了对比实验。结果表明,相对于活动轮廓模型,深度卷积网络的舰船图像分割精度更高,降低了舰船图像的误分割率,验证了本文舰船图像自动分割方法的优越性。     

基于先验知识模型的舰船图像自动分割方法

当前舰船图像分割算法的错误率水平过高,易引起分割精度与分割速度的不断下降,为解决此问题,提出基于先验知识模型的舰船图像自动分割方法。通过统计舰船图像复原概率的方式,确定必要的复原质量评价指标,实现基于先验知识模型的舰船图像复原处理。在此基础上,分析先验知识模型的分割原理,借助待选取的图像特征信息,定义模糊分割集概念,实现先验知识模型舰船图像自动分割方法的顺利应用。对比实验结果表明,与神经网络型分割技术相比,先验知识模型支持下舰船图像自动分割方法的错误率水平得到有效控制,能够较好解决分割精度低、分割速度慢的原始遗留问题。     

无人机红外舰船目标分割

舰载无人机执行情报、侦察任务已经成为海上信息化作战中的重要手段.红外图像分割是无人机探测红外舰船目标特征提取、识别与跟踪的基础.针对红外图像普遍存在目标与背景对比度较低、目标边缘模糊和信噪比低等特点,提出基于改进的局部熵过渡区提取的分割方法.实验表明,与一维和二维最大类间方差法的分割性能相比,此方法在满足实时性要求下可以获得良好的分割结果.     

舰船遥感图像分割中阈值的自动选取算法

为了提高舰船遥感图像的分割效果,解决传统阈值选取算法存在的选取性能低的问题,提出舰船遥感图像分割中阈值的自动选取算法。利用安装的遥感设备采集舰船遥感图像,并以此作为研究样本构建相应的直方图,并通过预测实现分割阈值的自动选取。将设计的阈值自动选取算法应用到实际的舰船遥感图像分割工作中,相比于传统的阈值选取算法,应用设计方法得出的图像分割结果的AER值更小,即分割效果更理想。     

Hough变换的舰船图像自动分割

随船舶航行距离的延长,现有图像分割方法由于分割错误率过高的问题,易导致分割精度与分割速度值的持续下降,基于此提出Hough变换理论支持下的舰船图像自动分割方法。利用图像特征提取值,选择适宜的图像处理区域,实现Hough变换的舰船图像目标检测。在此基础上,对舰船图像进行预处理,通过设定分割阈值的方式,计算得到准确的粗分割系数,实现Hough变换舰船图像自动分割方法的顺利应用。对比实验结果表明,与现有图像分割方法相比,Hough变换分割方法的实际分割错误率数值水平更低,可有效解决因船舶航行距离延长而出现的分割精度值与分割速度值持续下降的问题。     

舰船遥感图像检测小波分析研究

本文以舰船遥感图像为具体分析对象,针对舰船图像中存在的噪声干扰和目标边缘检测问题,引入小波分析作为解决方法,通过对使用小波进行图像去噪及目标边缘检测原理的分析,采用db N小波函数为对舰船图像信号进行分解,以自适应阈值法实现高频信号去噪处理,并对降噪后的图像选择合适的平滑函数进行舰船目标边缘提取,结果表明,小波分析能够很好地实现舰船遥感图像去噪,而舰船目标对于边缘提取,虽然效果较好,但仍有进一步优化改进的空间。     

基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法

船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。     

面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影精准设计及消除方法

为解决舰船监控图像存在模糊阴影面积过大的问题,提出面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影消除方法。通过估算监控场景深度关系的方式将原始的模糊图像复原,完成舰船监控视频的去雾处理;在此基础上,分割图像中的可视化节点,再按照阴影覆盖面积的数值水平计算精准消除参数,实现面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影消除。仿真实验结果表明,与K-means聚类算法相比,应用所提方法后,舰船监控图像模糊区域的边长值明显缩短,原始视频中模糊阴影面积过大的问题得到有效解决。     

稀疏表示和判别性字典学习的舰船图像自动分割算法

现有舰船图像自动分割算法存在着分割准确率低的问题,故提出稀疏表示和判别性字典学习的舰船图像自动分割算法研究。为了降低图像分割计算难度,通过图像插值、坐标转换、互信息计算配准获取的舰船图像,以此为基础,提取配准图像的灰度与梯度特征,并转换为列向量构成训练样本集,构建判别性字典学习模型,通过模型求解获取舰船图像稀疏表示,判断像素点所在区域,实现了舰船图像的自动分割。仿真实验结果显示:在自变量图像数量与图像块尺度背景下,与现有算法相比较,提出算法舰船图像分割准确率较高,充分表明提出算法图像分割效果更好。