基于统计量的声呐图像目标检测算法

水下声呐图像目标检测问题是一项重要而困难的工作,采用滑动窗计算图像中各像素点处邻域像素灰度的统计量,利用最大熵图像分割算法确定检测阈值,并利用均值、标准差、偏态和峰度等统计量对算法进行了仿真验证,对声呐图像中的目标回波区和阴影区域均可实现较好的检测效果。结果表明,该方法具有原理简单、运算效率高、实时性好等特点,具有较强的工程应用价值。     

基于合成孔径雷达图像处理的舰船目标检测与优化

合成孔径雷达(SAR)具有全天候、全方位的目标监测功能,被广泛应用于国防军事和工业领域。本文主要研究了一种基于合成孔径雷达图像处理的舰船目标检测技术,海上舰船目标的检测和识别有重要的军事意义,能够提高海上交通的管理能力。本文首先介绍了合成孔径雷达的基本成像原理,然后基于LEE滤波器介绍SAR图像的噪声处理,最后针对舰船SAR图像的目标特征进行了识别与分析。     

远洋船舶目标检测中图像分类识别研究

为准确划分远洋船舶类别,实现远洋船舶目标检测,保障海洋生态环境、海洋交通与国防安全,研究远洋船舶目标检测中图像分类识别方法。采用小波分析法,通过二维小波变换获取低频子图像、水平细节子图像、垂直细节子图像和对角细节子图像,将其作为远洋船舶图像特征;采用采用双向递归神经网络(BRNN)的深度学习方法构建分类器,将远洋船舶图像特征作为输入向量,通过递归神经网络将输入向量映射至输出向量,得到船舶目标图像分类结果。同时利用改进粒子群算法优化分类器中的权重与偏差参数,提升船舶目标图像分类精度。实验结果显示,所研究方法能够有效划分船舶目标图像类别,且划分精度高于97%。     

噪声干扰下船舶遥感图像的目标边缘检测方法

目前边缘检测方法根据图像极值点筛选图像边缘点,导致检测到的边缘图像不清晰,平均能量值偏低,提出噪声干扰下船舶遥感图像的目标边缘检测方法。采用频域Fourier变换去除图像噪声;选择Canny算子,设计目标边缘检测流程;平滑去噪图像,根据图像边缘梯度极大值点,筛选图像目标边缘点,分割图像目标和背景,实现目标边缘检测。实验结果表明,在1%和10%梯度下的校验噪声模拟的噪声干扰下船舶遥感图像中,研究方法相较此次实验选择的方法,检测到的目标边缘图像平均能量值高。     

卷积神经网络船舶遥感图像目标检测

本文提出卷积神经网络的船舶遥感图像目标检测方法。采用拉普拉斯算子增强处理船舶遥感图像,使得船舶目标特征信息更加清晰;基于Snake模型分割出遥感图像中的船舶目标,通过Gabor滤波器提取船舶遥感图像目标特征向量;基于卷积神经网络搭建船舶遥感图像目标检测架构,统一化处理分支网络置信度,对卷积神经网络进行训练,获取最优权重系数;将遥感图像输入至训练好的卷积神经网络中,即可实现船舶目标的检测。实验数据显示：应用本文方法获得的F1 Score参量与IoU参量数值全部大于给定标准数值,充分证实本文方法具有较好的船舶遥感图像目标检测效果。     

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。     

一种基于OpenCV实现的运动目标检测算法的研究

序列图像中的运动目标检测是数字图像处理与识别以及计算机视觉领域研究的主要内容之一,在视觉监控系统、医学图像分析、工业检测以及军事等领域中都有应用。文章重点对运动目标检测的算法进行了讨论,通过分析和比较三种常用运动目标检测的算法,提出了一种使用改进的背景更新算法检测运动目标的方法,并利用Intel公司开发的OpenCV提供的函数库进行测试。结果表明利用该方法可以稳定地提取背景图像,抑制运动目标对背景的干扰,有效地提高了运动目标的检测概率。     

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。     

我国水运：“九五”成就卓著“十五”目标宏大

在2001年全国交通厅局长会议上,黄镇东部长在讲话中总结了"九五"期我国水运发展取得的成就,确定了我国"十五"期改革发展的目标.     

图像块混沌特征在海面运动目标检测中的应用

为了消除舰船目标检测中海面背景的影响,提出了一种基于图像块混沌特征的目标检测算法.该算法利用小数据量法计算图像块的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,检测淹没在混沌背景信号中的目标信号.实验采用400帧图像进行检测,检测率为100%,虚警率为5%.结果表明,算法能有效地检测出海面背景下的舰船目标.     

长益常城际铁路速度目标值的选择

速度目标值是城际铁路设计时的核心指标,在选取时主要以适应客流需求、与区域其他交通运输方式相协调、与沿线社会经济发展相适应为原则,体现有利于吸引客流、减少工程投资和运营成本的效益最大化原则。速度目标值的选择主要通过本线客流特点、时间目标值的选择和具体多个速度目标值的比选得出。文中以长沙—益阳—常德速度目标值的选择为例,阐述铁路设计中客运专线速度目标值的选择方式和方法。     

基于几何特征的声呐图像人造目标检测算法

针对高频声呐图像目标检测问题,基于数学形态学算子,提出了一种新的快速目标检测算法.该算法通过定义多尺度多形状的形态结构元素,对各像素点进行形态开闭运算,并采用阈值评判方法实现目标检测.仿真结果表明,该算法具有实时性好、准确度高的特点,并且可有效地克服背景中岩石等自然景物的影响,实现人造目标的准确提取.     

基于特征的单帧红外小目标检测

针对红外小目标自身的特点,给出了一种改进的检测方法：首先通过低通滤波进行预处理,然后保留灰度值大于预处理图像均值的点。由于小目标在红外图像上所占像素很少且是区域能量较高的点,遍历整幅图像,滤除连续的像素点,得到小目标或斑目标,为了进一步检测分割出候选目标点,考虑到目标点的局部能量较大的特征,通过合理的设定阈值,缩小目标点的范围,为后续目标轨迹的检测提供基础。     

红外序列图像帧间匹配算法研究

文章在现有单帧图像检测算法的基础上,提出了一种可同步跟踪运动目标的帧间匹配算法。算法采取对相邻两帧间像素点匹配,匹配过程与当前两帧外的其余帧无关,把匹配结果兴趣区域像素点对应的另一个全零矩阵位置值赋为1,顺利输入检测后的单帧图像,执行匹配操作,实时形成目标运动轨迹。该算法结构简单、存储量少、计算速度快,硬件平台要就低,可有效地完成对多个目标、交叉目标、迎头目标的检测与跟踪。根据仿真和实拍照片的试验,证实了算法理论上的优点,有较高的应用价值。     

目标识别系统发展趋势

从协同式和非协同式目标识别系统应用背景出发,系统的分析了国外目标识别系统的技术现状,总结了系统特点与发展趋势。从系统顶层设计角度上提出了目标识别系统建设和发展的几点建议。     

炮兵目标遥感图像毁伤判据的建立与分析

目标毁伤判据是炮兵进行精确毁伤效果评估基础,对评估结果的优劣有重要影响。在分析目标结构、易损性和目标图像特征的基础上,提出了以目标的遥感图像特征为底层毁伤因素的遥感图像毁伤判据建立方法,并建立了毁伤判据。最后,对遥感图像毁伤判据进行了实验验证。实验结果表明,与传统的毁伤判据相比,基于遥感图像的毁伤判据评估结果更加精确,实现了自动毁伤效果评估。     

声纳浮标网络目标定位算法研究

声纳浮标网络可用于对潜艇等水下目标进行定位。针对声纳浮标节点的特性,提出一种新的时间加权质心算法。新的时间加权质心算法将各个节点探测的信号强度反映到节点发送探测信息的等待时间中,利用等待时间的长短对各节点位置进行加权,因此权重体现了各节点到目标的距离,提高了目标定位精度,而通信量与一般质心算法相同。仿真结果验证了算法的有效性。     

舰载光电跟踪系统软件优化研究

为了解决与战场环境相适应的红外目标警戒与跟踪问题,在介绍传统的目标检测与跟踪算法基础上,分析了先检测后跟踪算法（DBT）与先跟踪后检测算法（TBD）的优缺点,并结合海空背景下运动目标红外成像特点,提出了一个研究方向—边检测边跟踪算法模型。该模型通过对序列图像中相邻帧间进行匹配,完成一个基本的检测与跟踪过程,与输入单帧图像同步输出目标运动轨迹,适用于舰载光电跟踪仪的软件优化升级,具有较高可靠性、实时性和军事应用价值。     

基于多幅目标图片的三维重建技术及其目标强度计算

从图像立体视觉出发,提出了一种利用目标多幅照片进行三维重建进而利用板块元方法计算其目标强度的方法.针对该方法进行了潜艇线型模型恢复实验,对恢复的模型进行了目标强度计算,并分析了该建模方法的建模误差对目标强度计算的影响.