基于Hough变换的舰船尾迹检测研究

提出一种采用小波变换和Hough变换结合的对SAR图像中舰船尾迹检测的算法。该方法首先对SAR图像进行预处理,降低相干斑噪声的影响;然后采用小波变换对SAR图像进行多尺度分解,并利用归一化Hough变换对不同尺度的子图像进行处理,检测图像中的直线,再将多个尺度的直线检测结果结合起来考虑,剔除错误判断,选定准确的舰船尾迹检测直线。最后通过实验对本文算法进行验证,结果表明该方法能够有效检测舰船尾迹。     

一种基于小波变换的SAR图像船舰监测新算法

船舶图像监测技术对于船舶的运行安全有着非常重要的作用,特别是在航道管理、船舶避碰、状态检测等领域,通过分析传感器采集的数据,可以获得非常多有用的信息。本文主要结合先进的SAR算法,通过小波变换对图像的有用信息进行过滤,提高了船舶图像的识别率。首先,对小波变换理论和SAR识别算法进行了原理阐述,然后对图像进行数字建模,提取出其中的有效矩阵信息,通过对特征数据进行互补和冗余信息,提高了系统的识别性能,在数据处理时,由于存在外部噪声干扰的问题,所以需要加入去噪声滤波算法。     

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。     

基于小波域2DPCA特征提取算法的SAR图像识别

文章提出了一种利用二维离散小波变换与二维数主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法。该方法对SAR图像进行二层小波分解后提取低频子带图像的二维主成分分量作为目标的识别特征,利用支持向量机完成目标分类。采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率。     

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。     

基于水天线检测的数字图像处理算法研究

重点讨论了天文导航中水天线图像的处理算法.先通过小波变换的阈值法分割对图像进行分割,然后利用中值波消除图像中的噪声,再通过小波变换提取出图像中的水天线,最后通过Hough变换得到图像中水天线的具体位置信息,从而计算出舰船的摇摆角.     

基于水天线检测的数字图像处理算法研究

重点讨论了天文导航中水天线图像的处理算法。先通过小波变换的阈值法分割对图像进行分割，然后利用中值波消除图像中的噪声，再通过小波变换提取出图像中的水天线，最后通过Hough变换得到图像中水天线的具体位置信息，从而计算出舰船的摇摆角。     

尺度适应性二代小波的图像去噪方法

根据二代小波变换的基本理论和特点,研究二代小波对图像去噪的效果。提出基于二代小波的尺度适应性分解算法,并使用改进阈值函数进行阈值分析后再对噪声图像进行去噪处理。实验结果证明,使用尺度适应性二代小波对图像去噪比其他方法具有更好的效果,去噪后的图像信噪比大大提高。     

小波变换在SAR图像舰船尾迹检测中的应用

针对小波变换在SAR图像舰船尾迹检测中的应用,本文首先对原始的SAR图像进行预处理,抑制强目标和强斑点;然后进行Radon变换,计算所有峰值截面和小波函数的连续小波变换,对提取的参数进行基于信号聚类算法进行决策判定得到真实峰值,基于方向梯度算法检测尾迹起点;最后利用真实峰值与小波函数匹配实验进行验证算法的有效性。实验结果表明,高斯小波和墨西哥帽小波与线性特征所对应的峰值匹配程度较好,极大地提高了真实目标峰值的检测率,减少虚假线性特征的影响。     

结合小波变换和K均值聚类的SAR舰船目标分割

对SAR舰船目标分割方法进行研究,给出一种基于小波变换与K均值聚类相结合的舰船目标分割方法。在该方法中,首先利用双密度双树复小波变换优秀的图像去噪能力,对SAR图像进行降噪处理,以减少相干噪声对分割结果的影响;然后通过改进的K均值聚类方法进行舰船分割。实验结果表明本文方法能有对SAT舰船目标进行有效区分。