串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法分析

以提升串行视觉通信下的舰船图像质量为目标,研究串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法。采用多线程通信技术,通过写线程、读线程以及监测线程的多线程合作,完成舰船图像的串行视觉通信。依据自适应颜色阈值,划分待传输的舰船失真图像为多个层次,针对各层次的舰船图像设置不同尺度的细节函数,依据细节函数提取舰船失真图像的颜色特征信息。依据所提取的颜色特征,划分舰船失真图像的亮区域与暗区域。利用统计特征匹配方法以及直方图匹配方法,分别完成亮区域与暗区域的颜色校正,合成完成颜色校正的暗区域与亮区域,获取舰船失真图像颜色校正结果。实验结果表明,该方法有效校正串行视觉通信下的舰船失真图像颜色,舰船失真图像的色度、饱和度、亮度改善效果明显。     

基于PCA和小波包的遥感图像融合算法

本文提出了一中新颖的算法,来实现从高分辨率的全色图像中提取空间细节信息来改善多光谱图像相对较低的分辨率。多分辨率小波包分析用来从全色图像中提取空间细节信息,然后PCA把空间细节信息注入多光谱图像。最后在我们的实验中,我们把这种算法与几种经典的融合算法进行了比较,并得到了良好的结果。     

融合双HOG特征和颜色特征的目标跟踪

目标跟踪是计算机视觉中一个极具挑战性的任务,应用于图像处理、模式识别、自动控制等不同领域.许多跟踪算法都获得了良好的效果,但复杂的运动场景会影响目标跟踪的性能.文中提出一种融合双HOG特征和颜色特征的方法,用于视觉目标跟踪,通过构造双HOG特征和颜色直方图特征,并进行融合,减少运动场景变化对目标跟踪的影响.首先,提取当前帧目标区域的HOG特征,并分割为HOG1和HOG2,利用判别相关滤波器对两个特征分别进行滤波处理,选择出最优的特征;然后,利用颜色直方图提取当前帧目标区域的颜色属性特征;最后,融合双HOG特征和颜色特征,获得特征响应图,在响应图中寻找最大值位置,即预测出的新目标位置.在OTB-2013、OTB-2015基准数据集上与其他6个算法对比,实验结果显示,该方法在处理背景杂乱、平面外旋转和形状变化等目标跟踪方面具有良好性能.     

一种基于分块区域的图像检索方法

目前大多数基于内容的图像检索CBIR（Content Based Image Retrieval)技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理等),这样图像的空间布局特征被忽略了.本文提出了一种基于分块区域的图像检索方法.首先用k-means聚类算法对图像进行区域分块,然后提取各分块区域的视觉特征,再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配,根据最小加权平均准则得到区域之间单个特征的特征距离,归一化后求和得到查询图像和目标图像的相似度.在1000幅通用图像库上的实验表明,该方法可以产生比较满意的结果.     

深海载人潜水器多约束先验图像增强方法

针对深海载人潜水器人造光源照射造成深海图像颜色失真、散射模糊以及光照不均匀等图像降质问题,提出一种基于多约束先验的贝叶斯Retinex深海载人潜水器图像增强方法。该方法首先通过一种基于统计的颜色校正方法对图像进行色彩校正处理,然后对光照图先后进行平滑、结构和不均匀光照高亮区域3种先验,并将3种先验条件结合到贝叶斯模型当中,并选取Lab颜色空间中L分量作为初始光照图来进行光照图估计的最优化求解。最后,通过伽马校正的方法对光照图和反射图进行处理,获得增强后的深海图像。实验结果表明,所提出的方法平均运行时间4.39 s,具有较低的复杂度,更加适合深海恶劣环境下的图像增强,处理得到的深海图像具有更好的观测效果。     

一种基于分块区域的图像检索方法

目前大多数基于内容的图像检索CBIR(Content Based Image Retrieval)技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理等)，这样图像的空间布局特征被忽略了。本文提出了一种基于分块区域的图像检索方法。首先用k-means聚类算法对图像进行区域分块，然后提取各分块区域的视觉特征，再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配，根据最小加权平均准则得到区域之间单个特征的特征距离，归一化后求和得到查询图像和目标图像的相似度。在1000幅通用图像库上的实验表明，该方法可以产生比较满意的结果。     

多聚焦船舶图像的融合与重构方法

目前提出的船舶图像的融合与重构方法聚焦区域较小,在保留边缘和细节信息上效果较差,融合后的视觉效果难以达到人们提出的要求。基于传统研究,引入小波变换法,研究一种多聚焦船舶图像的融合与重构方法。通过经验小波变换得到多聚焦图像的对应子带,确保对应子带的匹配性。利用阈值匹配和加权规则实现信息融合,确定低频分量和高频分量后,引入局部Log-Gabor获得融合规则,根据融合规则对图像进行重构。实验结果表明,提出的多聚焦船舶图像的融合与重构方法能够有效扩大聚焦区域,相对较为完整地保留边缘和细节信息,保证得到的融合图像内部的客观指标与标准图像更加接近。     

基于生成对抗网络的水下图像增强

对光的散射和衰减导致水下图像出现颜色失真和细节模糊对比度低问题进行研究,提出一种基于生成对抗网络（GAN）的图像增强方法。首先以图像分割（U-Net）网络为基础提取水下退化图像特征,再使用改进的白平衡算法对原始图像进行去偏色处理,用卷积神经网络提取去偏色后的图像特征,接着通过卷积神经网络完成两者特征融合,最后重构增强的图像。结果表明,本文算法增强后的图像在UIQM、PSNR和SSIM指标上的平均值为5.071、25.310和0.996,分别比第二名提升了1%、7%和5%。在主观感知和客观评估中,处理后的图像在清晰度、颜色校正和对比度方面均得到改善。     

小波分解和多尺度形态学的舰船图像自动识别

传统舰船图像识别方法仅支持单一识别算法运算,导致不同图像识别特征差异化区域的识别感知系数降低,直接影响自动识别准确率。为了保证不同算法在融合过程中的相互独立与统一,提出小波分解和多尺度形态学的舰船图像自动识别。对图像识别滤波器进行多尺度形态优化,使其适应差异化特征图像;利用小波分解算法,计算得到图像特征区域熵;根据识别特征熵,对识别图像特征进行提取。最后通过特征的多尺度对比,完成图像自动识别计算。通过与传统单一算法的图像识别方法对比证明,在相同时间内,提出方法的识别准确率最高,并可将识别准确率控制在98%以上。     

基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法

针对多光谱红外舰船图像质量差影响应用性的问题,提出基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法。利用多光谱红外热成像仪采集舰船图像数据,对红外舰船图像实施中值滤波处理,增强图像的视觉传达效果。通过非下采样变换方法,将红外舰船图像划分为高频方向子带与低频子带。依据高频子带融合方法和低频子带融合方法,分别融合红外舰船图像的高频方向子带与低频子带。对融合后的高频方向子带与低频子带实施非下采样逆变换处理,获取红外舰船图像的多级融合结果。实验结果表明,该方法可以实现不同光谱频段红外舰船图像的多级融合,融合后图像的互信息量、边缘信息保留量均高于0.7,有效提升红外舰船图像的应用性。     

一种隧洞探测型AUV及其图像拼接方法研究

裂缝是输水隧洞最普遍的缺陷和潜在威胁,AUV巡检与拍摄输水隧洞中的裂缝,通过拍摄的水下图像进行处理,以确定裂缝位置。但由于水下环境极大限制了光视觉图像可视范围与分辨率,单幅水下图像所获得的视角范围有限,所以本文提出了基于SURF算法的AUV水下图像拼接方法研究。该方法首先在图像预处理阶段对水下图像进行去畸变与限制对比度自适应直方图均衡化处理,用于解决水下图像存在的畸变、对比度低、噪声严重等问题。接着将SURF特征点检测算法应用于水下图像配准当中,并与RANSAC算法相结合对特征点进行精确匹配,然后应用线性渐变融合算法实现水下图像融合,有效去除拼接缝隙,完成水下图像拼接,最终通过水池与外场实验拼接图像来验证该方法的正确性。     

C3I系统中基于颜色特征的战场图像快速检索

针对C^3I系统中战场目标图像的检索问题，给出一种基于颜色特征内容的检索方法。对于战场图像采用FISI颜色模型，计算H分量的颜色直方图，通过直方图匹配，计算直方图的相似距离，进而检索出相似图像。通过一个简单的基于颜色特征的战场图像检索原型表明上述方法切实有效。     

小波变换和梯度对多聚焦图像的多分辨率融合

提出一种结合Roberts梯度和小波变换的图像融合方法.该方法对低频分量采用加权平均,对高频分量采用结合梯度平均值的规则.实验结果表明,该方法能够提高多分辨率图像融合方法的效果.     

多源图像融合技术研究

图像融合分为三个层次：像素级融合、特征级融合和决策级融合。论文主要介绍了像素级图像融合的常用算法,分析了各算法的特点,因单一算法存在缺陷,故提出图像二次融合模型来综合两种算法的优点,弥补缺陷,使融合图像达到良好的效果。     

遥感图像融合最新进展及展望

文章综述了遥感图像融合的基本概念,研究了遥感图像融合的分类及常用方法,对遥感图像融合评价进行了探讨,系统深入地分析了遥感图像融合面临的问题,指出了未来的发展趋势及解决问题的方向。     

基于雷达红外复合信息的目标毁伤评估技术研究

防空导弹击中目标后,指控系统实时快速判断该目标是否被有效毁伤,是系统释放该目标通道的前提。通过分析序列红外图像中目标不变矩特征的变化,可对武器爆炸瞬间对目标所产生冲击和损伤进行评估;通过基于雷达测量空中目标有关运动学参数,建立目标运动状态变化的参量模型,根据目标视航角与加速度变化相结合的判别方法,可得出目标被有效毁伤的判据。论文提出了一种基于雷达红外复合信息的目标毁伤评估技术的流程和实现方法,并通过仿真初步验证了该方法的有效性。     

基于无人水面艇感知网的目标船航迹关联与数据融合

针对现有无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle，USV）在航行过程中感知周围航行目标时出现的数据源单一、数据延迟、数据丢失等问题，提出一种基于USV搭载的航海雷达和全球定位系统（GPS）数据源的USV海上航行目标感知数据融合方法。基于最小误差法提出雷达原始图像数据解析算法，并采用数据剔除、时间空间统一方法完成对目标数据预处理，构建基于欧氏距离和马氏距离的航迹关联算法模型、基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和专家评价法的融合数据权重分配模型。同时，开展USV试验研究，验证整体融合方法。结果表明，目标原始数据预处理方法合理可靠，融合算法稳定可信，可为USV海上航行目标感知、安全航行及快速避碰提供技术和算法支持。     

船体曲板的双目视觉测量方法

针对船舶制造现场工作环境较为复杂和船体曲板为大尺度板的情况,提出基于结构光辅助扫描的计算机双目视觉测量方法.使用张正友标定法计算摄像机的内部参数和外部参数,在图像中根据颜色空间和形态学处理初步提取激光线,根据基于海森(Hessian)矩阵的Steger算法得到亚像素级的激光中心线,根据极线匹配方法计算激光点坐标并根据二...     

无人机多源序列图像融合系统设计

针对无人机多源序列图像实时融合的应用需求,文章以DSP为处理核心构建了一种小型机载实时多源序列图像融合系统。通过光机结构设计,经过倍率调整和数字位移,实现了图像配准,利用TI的RF5框架中的基本数据元素并结合图像融合算法,实现了多源序列图像的融合。     

自适应加权融合算法在图像型火灾探测系统中的应用

根据船舶火灾探测的特点以及火灾早期预报的要求,设计了带图像信息的火灾自动报警系统,并将自适应加权融合算法应用于该系统。在该系统中信息层完成数据采集、处理,特征层运用自适应加权融合算法进行特征融合,决策层运用概率神经网络进行决策融合,完成船舶火灾探测系统的自动报警输出。实验表明,将该算法应用于此系统能够准确、快速探测火灾,识别日光灯、酒精灯等干扰源,具有较强的抗干扰性。