强风浪下基于遥感图像的海上船舶定位方法

为了提高海上船舶的强风浪下定位性能,提出基于遥感图像特征提取的强风浪下海上船舶定位方法。采用遥感探测方法进行船舶图像采集,对采集的强风浪下海上船舶遥感图像进行降噪处理,采用多尺度小波分解方法进行船舶遥感图像的块分割,实现对船舶遥感图像的边缘轮廓特征提取,根据船舶遥感图像的边缘轮廓特征进行海上船舶跟踪定位,实现强风浪下海上船舶遥感图像的融合跟踪和定位识别。仿真结果表明,采用该方法进行海上船舶定位的准确度较高,输出图像的质量较好,提高了船舶定位识别的鲁棒性。     

基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法

普通船舶目标定位方法,确定目标船舶所处位置时,易发生较大偏差,且所需定位时间过长。为有效解决此问题,设计基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法。通过船舶图像纹理特征的确定,完成基于Gabor船舶图像纹理特征的提取。通过目标阵列稀疏信号的确定、稀疏信号方位角的确定,完成基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型船舶目标定位方法与普通方法相比,一定程度上,缩小目标船舶定位误差及所需定位时间。     

大型舰船尾迹图像对比度特征提取方法

现有舰船尾迹图像对比度特征提取方法普遍存在运算复杂、处理速度慢等问题。易导致舰船尾迹区域图像与海水背景区图像出现较大差异。为解决上述问题,提出通过边缘图像特征提取方法对图像灰度对比参数特征进行提取的方法,结合人眼视觉特性的主观体验与客观对比强度评价方法进行船舶尾迹图像创新优化。利用图像边缘特征提取方法进行仿真实验。实验结果表明,通过边缘图像特征提取方法对图像灰度对比参数特征进行提取和处理可有效提高船舶图像对比度特征提取的准确性,对船舶尾迹图像进行更加清晰的展现。     

有效保留图像细节的自适应图像消噪方法

采用小波图像降噪方法容易去除图像的边缘细节特征,导致关键信息丢失,提出一种有效保留图像细节的自适应图像消噪方法。采用局部二值拟合方法对图像进行二值化处理,提取图像的边缘轮廓特征并进行多尺度分割,采用局部区域梯度模特征匹配方法调整邻域的大小,对图像进行全局分割,从而有效保留了图像的细节特征,在此基础上利用变尺度的小波降噪方法实现图像自适应降噪。仿真结果表明,采用该方法进行图像消噪能有效保留图像细节特征,图像消噪输出的峰值信噪比较高,说明图像质量较好,性能优越。     

一种基于稀疏表示声纳图像识别方法

提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵的稀疏表示声纳图像识别方法.该方法采用灰度-梯度共生矩阵对声纳图像进行特征提取,特征提取结果相比全局的特征提取包含了声纳图像的重要的纹理信息;并结合稀疏表示的分类方法对声纳图像进行识别.实验表明,该方法既满足了对声纳图像进行识别实时性,又提高了识别的准确性.     

舰船网络数据库中海量数据特征提取方法

传统的数据特征提取方法提取数据特征后不能完全保有数据原有特征,导致方法只能应用于低维度数据特征提取,方法的可行性差。针对以上问题,研究舰船网络数据库中海量数据特征提取方法。设计以神经网络为基本结构的降噪自动编码器,通过编码器对数据库数据降噪。利用基于主成分分析的数据降维算法对数据降维,之后根据数据库中数据的关联性提取数据特征,完成对特征提取方法的研究。设计与传统数据特征提取方法的对比实验,实验结果证明研究的方法能够提取不同维度数据特征,并且应用提取数据特征进行分类时,平均正确率为93.85%,高出传统方法 22.39%,实用性更强。     

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。     

剪切波变换下的侧扫声呐图像降噪方法

针对侧扫声呐图像对比度低、噪声强度大特点导致的部分传统滤波方法降噪能力的不足,提出一种基于剪切波变换的侧扫声呐图像降噪方法.首先对侧扫声呐图像进行剪切波变换,在考虑噪声水平的基础上,对剪切系数进行阈值处理,再将修正后的系数进行剪切波逆变换,重构侧扫声呐图像,实现了侧扫声呐图像的降噪.实验结果表明,该方法相比于维纳滤波、...     

船舶运动图像快速位移补偿方法

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。     

基于运动与表象特征的广域船舶目标识别方法

[目的]旨在提出对航行于关键广阔水域内的船舶进行准确识别和定位的改进方法.[方法]运用视频监控的优点,综合采用基于背景差分算法的运动目标检测方法与基于深度学习算法的图像表象特征识别方法,结合目标的运动特征和图像表象特征,实现多维度广域船舶识别的功能,并对水纹降噪、多级运动检测、航道监控图像窗口分割检测等方法进行改进,进...     

基于小波和形态学结合的雷达图像降噪算法

为减小导航雷达图像的噪声和杂波干扰,通过分析噪声主要特点及各种常见的图像去噪算法,本文提出了一种结合小波变换和形态学的雷达图像去噪方法,利用小波的多分辨率特性对图像细节进行处理,再结合形态学闭运算,在降低噪声的同时有效保留了图像细节。实验结果表明,该方法对雷达图像具有较好的降噪效果。     

基于缩图理论的视频图像摘要算法研究

论文对基于缩图理论的视频图像提取算法做了详细深入的阐述和研究,根据采集到的实验数据具体分析了缩图理论在图像信息的高精度获取和去噪方面的应用.实验结果表明,其视频图像视觉效果较好,可以在空间时间上有较大压缩而保存了形状和外观信息,可应用于图像存储和去噪应用等.     

基于网页去噪Hash的增量式网络爬虫研究

基于网页Hash值产生的增量式网络爬虫,可以实现网页的增量抓取过程.然而,由于网页噪声的存在,经典Hash算法对文本产生的Hash值过于敏感,导致通过Hash值对比判断网页变化的过程偏离实际情况.研究提出一种去噪后Hash产生方法,通过对网页文本块进行“正文”与“噪声”分类,去除噪声后对网页正文内容产生Hash值并判断网页是否变化,提高网页增量抓取效率.实验结果表明所提出的基于去噪后Hash产生方法的增量式抓取过程,Hash值敏感度降低,有效提高了网络爬虫增量抓取性能.     

两种自适应噪声抵消算法的性能仿真

介绍了自适应噪声抵消系统及其核心部分一自适应滤波器的基本原理和常见算法,并采用LMS、NLMS算法在Matlab平台中进行了系统消噪性能的仿真对比,讨论了不同参数设定对系统性能的影响.结果表明,当其他条件不变时,所选用步长或者滤波器阶数的增加,会造成滤波器自适应学习时间加长,失调系数变大,消噪性能趋于恶化;对于有色噪声的消除,NLMS算法有明显优势和效果,而LMS算法则存在梯度噪声被放大、失真度高等问题.     

真空镀膜膜层缺陷显微图像的边缘检测

真空镀膜膜层缺陷显微图像的边缘模糊、噪音大等,不利于工艺分析。采用多种边缘检测算子对显微获得的膜缺陷图像进行处理并进行了结果比较,表明：基于小波变换的边缘检测,可清晰突出缺陷图像轮廓、有效去除背景噪声,具有优异的边缘检测性能。     

水下航行体降噪艉翼填角的数值模拟与试验研究

为降低水下航行体噪声,研究了艉翼填角的降噪效果。分析了水下航行体艉翼接合部马蹄涡影响螺旋桨伴流场的特征,认为马蹄涡对水下航行体噪声产生了不利影响。针对某无人水下航行体(UUV)设计了一种艉翼填角,运用CFD方法对该艉翼填角优化螺旋桨伴流场的效果进行了数值模拟,结果显示伴流场轴向速度的周向不均匀度系数下降35%-62%。将艉翼填角应用于该UUV,开展航行辐射噪声测量试验,结果显示艉翼填角使UUV航行噪声总声源级降低3.4 d B,尤其对低频噪声抑制较好。     

A method of multi-channel reference signals acquiring in broadband ANC

In a flank array on an unmanned underwater vehicle （UUV）, self-generated noise which has broadband and colored spectrum property in frequency and spatial domain is the main factor affecting the performance of weak signal detection, so the technique of adaptive noise cancellation （ANC） as well as physical denoising and active noise cancellation are often used in practice. Because ANC is based on correlations, improvements in performance come from better correlation between reference signals and primary signals. Taking full advantage of the characteristics of flank arrays and the characteristics of information obtained from hydrophones, a new method for reference signal acquisition for adaptive noise cancellation is proposed, in which the multi-channel reference signals are obtained by accurate delaying for a given direction of arrival （DOA） and differencing between adjacent outputs of array elements. The validity of the proposed method was verified through system modeling simulations and lake experiments which showed good performance with little additional computational burden.     

基于频域滤波的噪声识别去噪算法

在频域滤波的基础上,对图像的高频部分进行噪声识别,区分边缘与噪声,进而通过改进的空间滤波算法实施去噪,使图像边缘细节部分得到保护,再将处理后的高频图像与其对应的低频图像进行融合,以获得完整的高质量图像.实验结果表明通过新算法处理后的图像可以达到较好的降噪效果.     

边缘提取在涂胶缺陷检测中的方法研究

船舶发动机盖外板与内板之间常涂覆一层防震密封胶,但具体涂胶形态难以观测,常用机器视觉手段获取产品涂胶图片。针对涂胶区域分割和检测精度低,效率慢的问题,提出一种新的边缘提取算法获取涂胶区域。为了避免传统Canny边缘检测方法易受噪声干扰的缺点,采用具有保边特性的加权最小二乘法滤波器对图像滤波去燥,增加45°和135°两个方向计算图像梯度,利用改进后的Canny算法获取边缘,对获取到的边缘点用区域生长方式将涂胶区域提取出来,最后将提取到的涂胶区域与标准涂胶区域进行配准和减影,得到减影结果即为涂胶缺陷。试验仿真表明：本算法能够很好的提取到胶水区域,并且获取胶水缺陷。     

一种基于小波去噪的脉冲噪声抑制方法

小波去噪是近年来兴起的信号处理领域中的高新技术,而目前许多研究方法都是以高斯噪声为背景的.在小波阈值去噪的基础上,将伪随机m序列引入小波去噪方法中,可有效去高斯噪声中掺杂的脉冲噪声.