智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。     

海面目标雷达图像多尺度轮廓段特征提取方法

为了有效提高舰船雷达图像特征识别度,基于当前灰度投影拟合相关技术,提出舰船雷达图像轮廓特征提取方法。根据雷达感应电磁波输入信号排列,通过预设灰度级和拟合高度,根据图像三原色组成比例,获取灰度图像,利用二维分割法,根据灰度级转换特征,将一维灰度图分割为二维灰度图,通过模糊积累特征识别方法,设置二维灰度图的特征函数,求取隶属函数,建立模糊特征集,实现雷达图像轮廓特征提取。实验数据表明,应用该设计特征提取方法,图像灰度回波提高了32%,灰度纵波提高了29%,图像特征识别精度具有明显提高。     

双目视觉下红外遥感舰船图像三维重构设计研究

为提升舰船三维重构结果的细节丰富度,在双目视觉支持下提出红外遥感舰船图像三维重构设计方法。通过像素坐标系与世界坐标系的转换,融合可见光图像与红外遥感图像的点云信息。从可见光图像与红外遥感图像融合结果中提取舰船目标的质心、质心区域灰度以及舰船区域面积的特征点。利用半全局匹配算法,匹配提取特征点。依据匹配结果采用三角化曲面算法实现舰船图像三维重构。实验结果表明,该方法重构获取的舰船图像,细节丰富,未出现空洞或细节丢失情况。     

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。     

改进的亚像素级快速角点检测算法

针对采用手工选择特征点能够保证特征点的均匀分布,但是自动化程度低而且耗时的问题,提出一种自动获取亚像素角点的新算法.该方法采用一种由粗到精的多层次检测策略,先采用SUSAN算法对角点粗定位,在此基础上用Forstner算子对角点精确定位.实验证明：文中的算法不仅保证SUSAN算法的灵活性和Forstner算子的亚像素级精度,而且速度快,并且对噪声具有鲁棒性.特征点的选择过程无须人工干预,完全自动化.算法克服了手工选择特征点耗时及自动化程度低的问题,而且能提取某些特殊性质的角点,具有自动自适应检测性能和较强的实用性.     

高精度舰船图像拼接算法研究

为了解决当前图像拼接重叠区域多的问题,提出高精度的舰船图像拼接算法研究。在图像拼接之前,需先提取图像特征,采用Harris角点局部特征检测算法,在尺度空间寻找位置、尺度和变量特征,以此设计尺度空间极值点检测流程,避免外界噪声干扰。根据每个关键点特征计算图像尺度变化比例、图像旋转角度和不同图像间平移距离,确定不同图像特征点位置关系,以此实现图像参数自动辨识。采用surf角点检测算子检测图像重叠区域角点,在允许尺度空间多层图像处理下,无需对图像进行二次抽样处理。通过构建Hessian矩阵判别式,判断特征点是否为极点,利用二阶标准高斯函数,判别特征点。利用相应波为信息计算偏航角,确定变换参数,完成图像拼接。由实验结果可知,该算法图像拼接重叠区域较少,拼接精准度较高,为舰船稳定运行奠定基础。     

大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术

针对原有方法在对舰船尾迹破碎图像进行识别的过程中,受破碎图像特征残缺的影响,存在大量难以检测的角点,在图像破碎度为40%～60%时存在特征抽样拟合率较低的问题,提出一种大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术。在大数据环境下,通过SUSAN角点检测算法这种大数据算法对舰船尾迹破碎图像进行角点检测。构建图像特征检测模型,利用构建模型对舰船尾迹破碎图像角点处实施特征检测,获取舰船尾迹破碎图像特征。通过构建舰船尾迹破碎图像高精度识别模型实现舰船尾迹破碎图像高精度识别。为了证明大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术实现了特征抽样拟合率的提升,将原有技术作为对比实验技术进行该技术与原有技术的特征抽样拟合率对比实验,实验结果证明该技术实现了特征抽样拟合率的提升,更适用于舰船尾迹破碎图像的识别。     

轮廓与特征点结合的雷达海图匹配定位

为了实现雷达定位自动化,提高雷达定位的精度,针对电子海图信息和雷达信息匹配定位进行了研究。采用轮廓相似度概略定位与轮廓特征点匹配定位相结合的方法,克服单一匹配容易误匹的现象,达到提高定位精度,保证实时性的目的。详细论述了雷达回波图象轮廓特征点集和电子海图图像轮廓特征点集的建立方法,轮廓相似度的计算和概略定位方法,特征点集匹配集的确定和平差求最或然船位的方法。通过示例验证了研究的可行性及在各种定位条件下的定位准确性。     

船舶机舱监控视频的智能检索系统设计

智能监控是通过图像处理的方法对动态场景中的目标进行自动、实时的跟踪识别,并分析和判断目标行为的现代化电子计术。对舰船智能监控系统的基本理论和关键技术进行深入调查和研究,提出了舰船监控智能检索系统设计方法,以便更好的对目标进行跟踪。通过对目标数据特征进行分析,对视频的序列进行匹配和记录,优化舰船机舱视频对监控目标的检测和提取功能,为验证方法的有效性,设计仿真实验,对视频数据进行检测和提取,并记录图像目标特征。试验结果表明该方法有计算简单、运行稳定的特点,可快速得到正确的视频跟踪检索目标。     

基于遥感图像的舰船目标定位研究

针对在海面上对舰船目标定位受距离限制而导致定位精度差的问题,研究遥感图像的舰船目标定位方法。利用Self-Snake模型在不损耗图像边缘信息的前提下对图像滤波,并进行边缘映射。将边缘映射的梯度作为旋转矩形检测时的特征,检测遥感图像中的舰船目标。根据特征匹配的原理对检测出的目标进行匹配,进一步确定目标所在矩形框位置,完成对遥感图像的舰船目标定位研究。设计与传统定位方法的对比实验,证明了研究的遥感图像舰船目标定位方法的定位重叠度更接近于1,即相比传统方法,本文的定位方法性能更优越。