基于视频图像处理的舰船运行状态监测技术

传统的舰船运行状态监测技术响应时间长,不能实现实时监测,监测效果差。为了解决上述问题,研究一种新的舰船运行状态监测技术,引入视频图像处理技术,首先对舰船运行状态信息进行采集,然后通过提取的视频图像特征处理舰船运行状态信息,最后输出舰船运行状态信息结果。为检测该技术工作效果,与传统监测技术进行对比,结果表明,研究的监测技术响应时间短,效果好,具有广阔的市场应用空间。     

基于视觉传达的模糊舰船图像优化

以提升模糊舰船图像视觉传达效果,获取更多的舰船图像内部信息为目的,研究基于视觉传达的模糊舰船图像优化方法。采用基于视觉传达的模糊舰船图像去模糊处理方法,根据模糊舰船图像模型,分别确定彩色模糊舰船图像3个RGB色彩通道的模糊核,并将确定的模糊核应用到基于细稀疏表示的去模糊模型中,对舰船图像去模糊处理。依照人类视觉对色彩度的具体感知水平,采用六角椎体模型对去模糊化后的舰船图像进行视觉传达效果优化,重建去模糊后舰船图像颜色模型空间内的明度参数。实验结果显示,所研究方法能够有效实现舰船图像去模糊处理,处理后图像与清晰舰船图像相比结构相似度均达到0.89以上,信息熵值均在9.1以上。     

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。     

舰船网络视频图像无损压缩传输优化方法

针对舰船网络视频图像在无损压缩传输过程中受到无损压缩系数的影响,以缩短舰船网络视频图像的无损压缩传输延时为目的,提出了舰船网络视频图像无损压缩传输优化方法研究。采用彩色分块处理技术分块处理对舰船网络视频图像,提高舰船网络视频图像的传输速度,将舰船网络视频图像的无损压缩任务分配给其他节点,解决舰船网络视频图像在能量受限节点处的无损压缩传输能力的不足,提取了网络视频图像无损压缩传输准确性,通过舰船网络视频图像无损压缩传输优化流程设计,实现了舰船网络视频图像无损压缩的传输优化。实验测试结果表明,提出的舰船网络视频图像无损压缩传输优化方法当无损压缩系数为50%、舰船网络视频的大小为1 024×20时,舰船网络视频图像的无损压缩传输延时最短。     

基于机器学习的舰船轮机设备多发故障信号监测

针对舰船轮机设备故障信号监测中存在的运算量大、缺少故障数据、模型训练复杂、检测效率低、准确度不高等问题,设计了基于机器学习的舰船轮机设备多发故障信号监测方法。通过多种传感器采集舰船轮机设备振动信号,经小波变换降噪后,通过EMD经验模态分解提取舰船轮机设备振动信号特征,将其作为孤立森林算法输入进行异常信号检测,以异常信号检测结果为依据,构建决策二叉树支持向量机故障信号分类模型识别故障信号,实现舰船轮机设备多发故障信号监测,实验表明,该方法可以高效、准确地检测并识别舰船轮机设备的故障信号,而且适应性广泛,在舰船轮机设备的各种工况下,监测性能都十分良好。     

基于卷积神经网络的舰船图像边缘检测算法

为合理分布舰船行驶图像卷基层结构中的边缘化网络参数,设计基于卷积神经网络的舰船图像边缘检测算法。按照图像数据特征可视化处理依据,设定必要的神经动量值,完成基础卷积神经网络设计。在此基础上,命名舰船图像节点,再以基本边缘数据结构连接原理为参照,配置检测链接库,实现舰船图像边缘检测算法的顺利应用。对比实验结果,与理论检测手段相比,应用舰船图像边缘检测算法后,最大化网络参数值达到9.0×1015 T,图像边缘化检测覆盖率超过80%,舰船行驶图像卷基层结构中的边缘化网络参数达到理想化分布状态。     

舰船远程监控平台模糊视频高动态图像拼接研究

为提高船舶目标检测中图像拼接质量,本次针对传统拼接方法存在的问题:无法同时实现拼接图像画质以及结构相似度的双向目标,研究了一种新的舰船远程监控平台模糊视频高动态图像拼接方法。该方法主要分为三步骤,首先对待拼接的模糊视频高动态图像进行处理,包括图像去噪、图像分割、图像畸形矫正,然后在此基础上利用基于特征信息方法进行图像配准,主要包括图像特征提取、图像匹配等,最后采用直接平均算法实现图像融合,完成图像拼接。结果表明:与传统图像拼接方法相比,本方法操作下,图像峰值信噪比分别提高1.8 d B和2 d B,结构相似度分别提高10.8%和8.2%,证明了本方法的有效性和优越性。     

面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影精准设计及消除方法

为解决舰船监控图像存在模糊阴影面积过大的问题,提出面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影消除方法。通过估算监控场景深度关系的方式将原始的模糊图像复原,完成舰船监控视频的去雾处理;在此基础上,分割图像中的可视化节点,再按照阴影覆盖面积的数值水平计算精准消除参数,实现面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影消除。仿真实验结果表明,与K-means聚类算法相比,应用所提方法后,舰船监控图像模糊区域的边长值明显缩短,原始视频中模糊阴影面积过大的问题得到有效解决。     

高斯模糊下舰船图像自适应细节增强方法

高斯模糊下传统舰船图像自适应细节层次感会降低,图像细节刻画不明显,为此提出舰船图像自适应细节增强方法。设计自适应UM细节图像增强方法,确定自适应增益系数,对细节层次感进行区域规划,设计自适应拉低对比度区域增强机制,提升图像细节刻画能力;通过图像扩张对细节板块化颜色校正,保证呈现方式具备明显的色彩对比,对图像进行灰度计算,实现图像自适应细节增强。实验结果表明,设计方法能够增加图像自适应细节的层次感以及细节表现力。     

基于模糊聚类视区划分的舰船目标识别

随着海洋经济的飞速发展,各种智能化的无人设备被用于海洋资源的开发,同时在军事领域,舰船之间的通信和识别技术也向智能化方向发展,在对舰船目标进行识别时,目前还主要依靠人工进行。因此,本文重点研究了模糊聚类算法在图像目标识别领域的应用,并针对舰船的特点,构建相似矩阵,对特定的舰船轮廓设定判断阈值。从样本数据的仿真实验结果看,本文提出的识别算法能够主动识别出舰船的轮廓特征,具有相当大的研究价值。     

基于改进粒子群算法的散焦舰船图像模糊参数估计

针对散焦舰船图像模糊问题,采用传统参数估计方法受到噪声影响,导致估计误差较大,为了避免该问题,提出改进粒子群算法。分析散焦舰船模糊图像退化模型,得到退化后图像计算公式。根据该公式初始化粒子群,通过跟踪极值来判断最新位置,并对运行速度进行控制。采用改进后的例子算法构建半径为r的圆,并分析圆弧形状和散焦频谱特征,通过计算幅值可得到散焦模糊参数的估计。由实验结果可知,该方法最高估计精准度可达到0.985 2,具有较强抗噪性能。     

舰船水下监测机器人系统设计

为了更好地提高舰船水下维护能力,针对现有水下机器人视频系统清晰度低、对比度低以及工作时海洋生物附着的问题,本文设计了一套用于舰船监测的水下机器人视频系统。通过光场分布实验仿真,计算一种水下灯的方案,能够将光场分布效果达到最佳;利用超声波传感器,设计一种新型的可自清洁的水下灯,能够有效防止生物附着。该系统优化了水下灯和水下摄像机的配置方案,确定了光源方向角和摄像机安装位置,跟现有的视频系统相比,显著提高了清晰度和对比度。该系统可达到2 592×1 944分辨率、25 fps帧率的摄像机视频信号和水下灯的控制信号传输效果。经过实验验证,该系统可以很好地提高水下成像效果,增强舰船水下维护能力。     

基于PLC的船舶视频监控图像模糊细节增强系统

传统的图像模糊细节增强系统抗干扰性能差,对图像模糊细节的处理效果不佳,为此设计基于PLC的船舶视频监控图像模糊细节增强系统。该系统利用PLC替换传统系统中的控制器、继电器,减少传输途中、处理过程中的干扰数据量。结合Togle算子和Top-hat算子,锐化处理图像模糊轮廓;利用RGB计算通道像素,使用白平衡算法校正模糊图像纹理;设置交叉列阵,根据列阵记忆宽度二值化增强模糊细节,实现对系统软件的设计。实验测试表明,与传统模糊细节增强系统相比,基于PLC的增强系统峰值信噪比更高,对模糊细节的增强效果更好。     

基于图像分割与目标提取的舰船遥感影像分析技术

舰船遥感影像分析技术在舰船目标识别、海上航运交通管理、资源探测和军事侦察等领域发挥着重要的作用,是一种快速、高效和准确的海上舰船信息获取方法。遥感技术的理论基础是电磁波原理,该技术利用遥感卫星等设备采集和分析远距离物体辐射和反射的电磁波信号,从而进行地面物体的探测和识别。由于遥感技术存在巨大的优势,因此,基于遥感技术的舰船遥感影像分析和目标提取有重要意义,决定了海上目标识别和海上监察的水平。本文针对舰船的高分辨率遥感影像,详细的介绍了图像分割原理和目标提取原理,在此基础上研究了一种全新的舰船遥感图像分析技术。     

基于机器学习的舰船系统交叉覆盖数据分类方法

传统的舰船系统交叉覆盖数据分类方法存在着分类性能差的缺陷,为此提出基于机器学习的舰船系统交叉覆盖数据分类方法研究。采用随机森林算法对交叉覆盖数据的不相关特征属性进行剔除,得到有价值的交叉覆盖数据集合,利用领域粗糙集算法对有价值交叉覆盖数据集合的特征进行提取,以特征集合为依据,采用机器学习算法实现了舰船系统交叉覆盖数据的分类。通过实验得到,提出的舰船系统交叉覆盖数据分类方法的分类精度比传统方法高出30%,迭代次数比传统方法少了9次,说明提出的舰船系统交叉覆盖数据分类方法具备更好的分类性能。     

基于安卓平台的舰船图像拼接研究

拼接方法是改善舰船图像质量的一种重要技术,拼接好坏直接影响舰船图像的实际应用价值,针对当前舰船图像拼接过程中存在的速度慢、精度低等缺陷,设计了基于安卓平台的舰船图像拼接方法。首先对舰船图像拼接相关方法进行分析,分析它们的局限性,然后采集舰船图像,采用小波变换对图像进行处理,得到不同尺度的子带系数,对于不同子带系数采用不同的配准,实现舰船图像拼接,最后设计了舰船图像的安卓平台,并对其有效性进行了仿真测试。结果表明,本文方法可以对舰船图像进行完整的拼接,拼接后的舰船图像可以更好描述所要表达的信息,提高了舰船图像拼接质量,舰船图像拼接效率比较高,其舰船图像拼接效果明显优于对比方法,为舰船图像拼接问题解决提供了一种新的思路。