基于图像处理的船舱内部火情监控与识别

船舱内部失火将对舰船的安全带来严重威胁。为了提高火情预防控制能力,在计算机视觉下,提出一种基于图像处理的船舱内部火情监控与识别方法。采用图像采集传感器进行船舱内部原始图像采集,对图像进行中值滤波降噪预处理,采用4×4子区域尺度分割方法对图像进行分块融合处理,实现对图像中的火焰和烟雾特征信息的准确提取和信息采集输出,实现火情实时监控识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舱内部火情监控识别的图像视觉效果较好,输出图像的信噪比较高,识别时间开销比传统的烟雾探测识别方法较短。     

多媒体环境下船舱监控视觉图像敏感区域标注算法

在船舱监控视觉图像的敏感区域标注中,针对敏感区域聚类标注算法准确率较低的问题,在多媒体环境下,提出了一种船舱监控视觉图像敏感区域标注算法。使用视觉注意模型计算各个区域的敏感度,对敏感区域进行检测。利用K-NN聚类算法对图像样本进行聚类,对出现频率最大的样本类别进行标注。利用图像的SIFT特征对图像的特征点与梯度进行描述,得到敏感区域图像特征后,根据值的大小,排序所有未标注的图像标注词,实现了船舱监控视觉图像敏感区域标注算法。为了检测该算法,利用敏感区域聚类标注算法与该算法进行敏感区域标注准确率的对比实验,证明了船舱监控视觉图像敏感区域标注算法的可行性与准确率。     

图像处理技术在船舶航行障碍物识别中的应用

为了提高船舶航行避障能力,提出基于图像分块特征匹配和视觉跟踪识别的船舶航行障碍物识别技术。采用点跟踪匹配和动态帧点检测的方法进行船舶航行障碍物识别的红外图像信息采集,对采集的船舶航行障碍物红外视觉图像进行区域组合检测和融合处理,提取图像的差异性和突变性特征点,根据特征点的分布情况采用视觉跟踪识别方法实现对船舶航行障碍物识别。测试表明,该方法对船舶航行障碍物识别的动态跟踪能力较好,识别可靠性和精度较高。     

基于视觉搜索的舰船跟踪方法研究与仿真

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。     

VR技术在船舶舱室三维图像重建中的应用

为了实现对船舱舱室的三维视景重构,提出基于VR技术的舱室三维图像重建技术,采用锐化模板匹配动态增强技术和帧点扫描技术,实现对船舱室的三维立体图像扫描和特征提取,结合像素匹配模型和滤波抑制方法,实现三维图像的不规则点滤波和修正处理。通过光场边缘轮廓检测和模板分块融合匹配,结合VR视景重建技术,实现对舱室的三维图像重建。仿真结果表明,采用该方法进行舱室三维图像重建,有效解决舱物理结构复杂导致的结构不规则和空间表达能力不好的问题,具有很好的视景重构性能。     

基于视觉传达的模糊舰船图像目标分类检测

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。     

一种激光雷达和红外摄像头联合标定方法

为快速、准确地将激光雷达和摄像头进行联合标定,提出了一种简便的标定方案,通过在起重机吊具上安装3M贴纸用作标定靶,摄像头配合红外补光灯采集标定靶图片,同时激光雷达扫描标定靶的点云数据,在图像中求取标定靶的圆心,并对应在点云数据中求取标定靶的圆心,运用EPn P算法最终获取激光雷达到摄像头的变换关系,从而将点云数据变换到像素坐标,实现点云和图像之间融合。实践表明,该标定方法能够快速、准确地将摄像头和激光雷达进行联合标定。     

船舶视觉图像优化检测方法研究

对海域的船舶进行智能图像监控是一项很重要的技术,但该技术容易受到海上背景光线变化、遮挡阴影区域及小范围船舶聚集等因素的干扰,导致当前基于智能视觉的船舶检测在背景更换的阀值判断上存在较大缺陷。本文提出改进的基于智能图像处理的船舶快速检测方法,通过差分运算、阈值生成、二值化、去噪和形态学处理等操作对获取的智能图像进行预处理,依据经预处理后二值图像,引入异常比率的概念对所监控图像范围的船舶状态进行判断,以动态阈值和静态阈值的联系,判断是否需要更换背景的条件,实现高精度船舶图像检测。仿真实验结果表明,所提方法能够准确地对船舶图像进行检测,具有较高的检测精度。     

嵌入式船舶人员落水搜救控制系统的设计与研究

对落水人员的快速定位系统是舰载系统中的重要组成部分。针对当前舰载系统抗干扰性能差的问题,提出一种基于嵌入式遥感视觉定位和激光通信的舰载落水人员搜救系统的设计方法。该控制系统采用嵌入式Linux操作系统设计,引入一种亮点模型衍射的方法实现视觉穿透,实现落水人员的视觉图像特征采集,落水人员特征数据采集包括图像数据采集和水上物理信息采集,采用Fraunhofer圆孔衍射,进行落水人员的视觉特征提取,最后完成整个舰载系统的软件算法设计和硬件电路设计。仿真结果表明,采用该系统能有效实现对落水人员所在水域的相关物理特征数据采集,实现对人员的判断和定位,实现对落水人员准确的视觉定位和特征提取,提高海上搜救效率。     

基于视觉传达优化的低清晰度船舶图像复原研究

针对图像复原易出现复原图像颜色视觉特征失真问题,提出基于视觉传达优化的低清晰度船舶图像复原方法。该方法通过帧扫描方法,提取低清晰度船舶图像视觉传达信息的像素二维特征;使用基于最大后验概率的高分辨率船舶图像重组方法,将所提取低清晰度船舶图像视觉传达信息的像素二维特征,进行高分辨率特征重组,并引入基于视觉颜色模型的视觉传达效果优化复原方法,优化高分辨率特征重组后复原图像的颜色视觉传达效果。实验数据验证：该方法对低清晰度海域通行船舶监控图像复原处理后,图像视觉传达效果得到明显提升,且复原后船舶图像峰值信噪比、结构相似性指数接近1,图像特征失真小;复原后图像颜色特征显著性指数最大值达1.0,颜色特征细节显著性得以改善。