一种面向水下无人航行器的实效图像增强算法

针对水下图像存在严重模糊、对比度低、噪声多等问题,根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出一种基于小波变换的水下模糊图像增强算法。利用小波变换对RGB图像进行二层小波分解,把原图分解为高、低频子带,利用导向滤波算法估计低频子带上的照射分量并进行去除;利用软阈值算法对高频子带上的图像边轮廓信息进行去噪和增强处理;对水下图像进行小波逆构,并进行伽玛校正;最后利用改进的灰度世界算法对水下图像进行颜色校正。试验结果表明,使用文章中算法处理所得到图像的对比度及信噪比都较高,且清晰度较高,满足水下无人航行器的要求。     

雾天环境下的舰船图像增强算法研究

为了提高雾天环境下的舰船图像质量,提出一种形态滤波算法和小波变换的雾天环境下舰船图像增强算法。首先采集雾天环境下的舰船图像,并对图像进行形态滤波操作,去掉舰船图像中的噪声,将舰船图像的重要信息保留下来,然后采用小波变换对2幅舰船图像分别进行分解,并对它们进行融合和增强,消除雾天环境对舰船图像的干扰,得到更加清晰的舰船图像,最后与其他算法进行舰船图像增强仿真实验,仿真实验表明本文算法的舰船图像信噪比要高于对比算法,可以对雾天环境中的不利因素进行有效的抑制,得到的舰船图像的视觉效果十分理想,解决了当前雾天环境下舰船图像增强中的难题。     

基于水上场景的图像去雾快速算法

为实现对水上场景图像的快速去雾,依据暗通道先验去雾算法的物理模型以及实现步骤,采用阈值分割的方法对透射率进行优化,并结合多尺度Retinex图像增强算法,使得图像近景去雾以及色彩恢复效果显著提高;同时,利用了最新的快速导向滤波法代替软抠图法以及导向滤波,提高了算法的运行速度,增加了算法的实用性。     

基于小波变换的边缘保留图像滤波法研究

为了在滤除图像噪声的同时又能保留图像边缘,提出了一种新的基于小波变换的图像滤波法。利用小波变换对噪声图像进行多分辨率分解,得到对应的低频近似信号分量和高频细节信号分量。提取低频系数和高频系数,分别对低频系数进行增强,对高频系数进行锐化,再对锐化后的高频系数进行阈值处理,获得噪声系数,利用锐化前的高频系数减去处理后的高频系数,得到最终的高频系数并通过小波重构得到去噪图像。     

改进Retinex的红外舰船图像增强算法

传统Retinex的红外舰船图像增强算法能改善图像的视觉效果,但受环境影响因素大,对复杂红外图像处理效果不明显,为此提出改进Retinex的红外舰船图像增强算法。根据灰度映射特殊函数关系,改进Retinex灰度图像增益关系,改善环境参数变化造成的图像阴影;采用傅里叶频域函数实现逆变增强,通过巴特沃斯频域函数去除低频分量,完成频域图像增强算法改进,从而解决复杂红外图像处理不清问题。实验数据表明,该设计算法比传统算法的分辨力高出63.9%,且能够识别更加复杂的图像信息,消除恶劣环境影响。     

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.     

舰船尾迹图像去噪处理方法研究

针对现有去噪处理方法获得的舰船尾迹图像质量较差,边缘信息模糊等缺点,提出一种基于MCA与特定滤波器相结合的舰船尾迹图像去噪处理方法,对舰船尾迹成像模型和相干斑噪声模型以及统计特性进行了分析和计算;采用MCA对舰船尾迹结构成分与水面复杂背景纹理成分进行有效分离,分别选择双正小波变换和剪切波变换构建舰船尾迹纹理字典和结构成分字典,将舰船尾迹图像形态成分分离过程转化成最优化问题进行求解,去除了干扰;采用同态滤波对去噪处理后的舰船尾迹图像进行增强,并设计了高通滤波器来替代同态滤波函数中的滤波器,实现了舰船尾迹图像的中低频成分抑制和高频部分增强。实验结果表明,所提方法对舰船尾迹图像的去噪处理效果最好,得到的图像边缘清晰度更高,纹理特征也更加显著,且细节信息得到了增强。     

海上监测图像去雾增强的交互式方法

雾天时图像对比度和颜色严重退化。为提高雾天海上舰船监测图像的质量,提出了一种海上图像去雾增强的交互式方法。方法结合海上图像的特点,改进原有的等景深模型和景深估计公式,获取图像每一点的近似深度信息,通过用户指定区域得到大气光线值,最后根据雾天图像的光学成像模型,得到清晰图像。实验证明,该方法有效改善了海上雾天图像的质量,方法简便,能够满足一定的实用要求。     

基于Chan-Vese模型的海面油膜分割应用

考虑到采用高空间辨率的光学图像开展海面油膜的监测由于海面风、浪、流等环境因素的影响,采集到的视频图像普遍存在成像光照不均匀、低对比度、低信噪比等问题,采用自适应高斯滤波进行图像噪声去除,基于一种局部图像对比度增强算法进行去雾和对比对增强处理,通过颜色空间转换配合Chan-Vese模型进行图像分割,使得海面油膜图像处理取得了良好效果。     

采用小波SAR算法的船舶监测系统设计

根据小波变换和Teagar算子的优良特性,设计出一种基于SAR图像的船舶检测算法,并且基于该算法设计出了一套监测系统。该系统能够准确、高品质的实时对船舶进行跟踪监控。此监控系统的核心是这一套新的算法,该算法对SAR图像进行小波变换,然后针对小波变换的低频分量采用Teagar算子进行增强和去噪处理,再将低频分量和高频分量利用逆小波变换获得高品质的SAR图像。并通过实验验证本系统的适用性和优越性。     

基于海上航道单幅图像去雾方法

基于海上航道单幅图像去雾方法的研究在海上航道施工领域具有广阔的应用前景。提出一种基于天空区域分割的单幅海面图像去雾方法，并与传统方法在时间、图像清晰度方面进行对比，结果表明：该方法相较多尺度Retinex、暗通道优先、CLAHE等传统的去雾方法具有一定优势。     

一种基于PSO优化HWFCM的快速水下图像分割算法

The S/N of an underwater image is low and has a fuzzy edge.If using traditional methods to process it directly,the result is not satisfying.Though the traditional fuzzy C-means algorithm can sometimes divide the image into object and background,its time-consuming computation is often an obstacle.The mission of the vision system of an autonomous underwater vehicle (AUV) is to rapidly and exactly deal with the information about the object in a complex environment for the AUV to use the obtained result to execute the next task.So,by using the statistical characteristics of the gray image histogram,a fast and effective fuzzy C-means underwater image segmentation algorithm was presented.With the weighted histogram modifying the fuzzy membership,the above algorithm can not only cut down on a large amount of data processing and storage during the computation process compared with the traditional algorithm,so as to speed up the efficiency of the segmentation,but also improve the quality of underwater image segmentation.Finally,particle swarm optimization (PSO) described by the sine function was introduced to the algorithm mentioned above.It made up for the shortcomings that the FCM algorithm can not get the global optimal solution.Thus,on the one hand,it considers the global impact and achieves the local optimal solution,and on the other hand,further greatly increases the computing speed.Experimental results indicate that the novel algorithm can reach a better segmentation quality and the processing time of each image is reduced.They enhance efficiency and satisfy the requirements of a highly effective,real-time AUV.     

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。     

基于UKF和线性优化的改进粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将不敏卡尔曼滤波算法（UKF）、线性优化的思想和基本粒子滤波算法相结合,运用不敏卡尔曼滤波算法获得重要性概率密度函数,提高了粒子的使用效率;运用线性优化的思想,保证了所有粒子都以一定的概率对状态估计作出贡献,提高了粒子的多样性。仿真结果表明,改进的算法很好的解决了基本粒子滤波存在的粒子退化问题,具有更高的状态估计精度。     

基于PSO-PCNN的图像滤波算法

将粒子群算法（PSO）的基本原理融入到PCNN图像滤波算法中,从而得到了一种适用于PCNN图像滤波的粒子群算法,PSO-PCNN滤波的平均绝对误差明显比PCNN法小得多,PSO-PCNN滤波比PCNN滤波算法的效果好。     

工业CT在引信检测中的射线硬化校正研究

在工业CT（Computed Tomography）技术中,X射线能谱的多色性将导致重建图像出现“杯状”伪迹,降低成像图像的质量,为降低这种影响,推导出了一种基于FBP算法的射束硬化优化方法（FBPbasedoptimization,IFR）,并利用自行研制的某型弹药无损检测设备对模型进行验证。实验结果表明该方法能够较好地消除射线硬化的影响,有效提高重建图像的质量。     

一种基于自适应进化策略采样的粒子滤波算法

提出了一种自适应进化策略算法(AES),该算法利用适应度值控制变异步长的自适应调整,从而提高了进化策略的搜索效率和精度。将AES算法和粒子滤波(PF)相结合,提出了基于自适应进化策略采样的粒子滤波算法(AESPF)。该算法将AES应用于粒子重采样,以保证粒子的有效性和多样性。通过仿真计算表明,提出的算法可以有效提高滤波性能。     

基于模型预测扩展卡尔曼滤波的动力定位状态估计

针对传统扩展卡尔曼滤波由于动力定位系统过程噪声不能自适应更新,导致滤波精度下降的问题,提出了一种模型预测扩展卡尔曼滤波算法。该算法通过比较一段时间内的量测值和预测值,估计系统噪声参数,从而实时修正系统过程噪声方差。仿真结果表明,当系统的过程噪声未知的情况下,模型预测扩展卡尔曼滤波的滤波性能明显优于传统扩展卡尔曼滤波。     

船舶动力定位自适应滤波器设计

传统的陷波滤波器虽然能够很好的滤除一阶高频海浪波,但是滤波的同时也使得信号产生了相位滞后,在时域里面的表现就是信号的延时.卡尔曼滤波器虽然能够解决这一问题,但是其非常依赖于船舶模型.本文针对传统陷波滤波器的缺陷,使用了一种积分补偿型陷波滤波器,对传统的陷波滤波器进行改进.并以某拖轮为仿真对象进行仿真实验,其结果表明,该滤波器不但能够很好的滤除高频海浪波,还能够保持很好的相位特性.同时,递推的最小二乘估计(RLS)方法能够实时的估计出海浪的主导波频,使得陷波滤波器具有很好的自适应性.