基于PQFT模型和小波变换的遥感图像舰船目标特征提取

海上舰船的目标检测和特征提取是非常重要的研究课题,不仅可以用于军事领域的敌方船只侦察,还可以用于海上交通管理和渔船监管等领域。高分辨率的舰船光学遥感图像含有丰富的舰船航行状态信息,研究舰船光学遥感图像的分析技术有助于提高舰船目标识别和特征提取的效率。本文详细介绍了图像处理技术中的PQFT模型和小波变换理论,并基于PQFT模型和小波变换研究了舰船高分辨率遥感图像的识别和特征提取技术,有重要的理论和实际应用意义。     

神经网络在舰船图像特征提取和分类中的应用

海上遥感图像对于舰船目标定位、海上救援、航运交通管理等有重要的作用,基于海上遥感图像的舰船目标特征提取及目标识别是一项热点研究。卷积神经网络是一种改进的人工智能算法,本文详细介绍了卷积神经网络技术的原理,基于卷积神经网络和滤波器实现了舰船遥感图像的特征提取和目标识别。     

光学成像技术在舰船编队目标数据关联中的应用

海面舰船编队目标的侦察和识别不仅具有重要的军事意义,还有助于海上交通管理和渔船的协同作业,研究海上舰船编队目标的识别和特征提取具有重要价值。海上舰船编队目标的信息采集方式以光成像技术为主,其中,光学卫星遥感图像是应用最广泛的一种光学图像技术。本文针对海上舰船编队目标的识别和侦察问题,研究了光学卫星遥感图像的噪声处理、目标预测和特征提取等内容,对提高海上舰船编队目标的识别精度,提高数据关联程度有一定的指导作用。     

舰船目标图像特征识别系统研究

海上遥感图像的目标探测与特征提取是一项非常重要的技术,特别是近年来光学探测仪器、计算机处理器等获得了迅速发展,使遥感技术的应用能力不断提升。本文分别从小波变换的遥感图像前处理、基于视觉显著性的船舶目标候选区域提取以及基于FPGA的舰船目标图像特征识别系统搭建等方面进行详细研究,对于改善当前海上舰船遥感技术的应用质量有一定意义。     

基于支持向量机的高分辨率遥感影像的舰船目标识别研究

舰船目标识别技术是海上监测和作战的关键技术,能否快速而准确对海上目标进行识别,关系到海上作战的胜负。近年来,基于计算机图像识别和处理的舰船目标识别技术发展迅速,SAR图像处理技术在海洋遥感探测领域获得了广泛的应用。随着遥感技术的发展,海上舰船的遥感图像分辨率越来越高,相应的数据含量也呈指数式增加。因此,研究高分辨遥感图像的舰船目标识别技术具有重要意义。本文主要针对基于支持向量机的高分辨率遥感影像,对舰船目标识别过程的图像分割技术、目标检测算法和样本采集等进行详细介绍和研究,该研究提高了舰船目标识别技术的准确性和可靠性,具有重要的实际应用价值。     

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。     

基于支持向量机的红外图像舰船统计特征分析

海上舰船的航行统计特征和目标识别对于海上交通管理与监察部门有重要作用,一方面,舰船的航行统计特征是海上航线管理与调度的基础,可以减少海上船舶的碰撞事故;另一方面,舰船目标的特征识别可以帮助监察部门分辨敌我船舶,维护海上领域的安全。随着计算机技术与探测技术的发展,海上舰船的目标识别与特征提取技术取得了明显的进步,本文重点研究了基于支持向量机的舰船红外图像统计特征识别与提取技术,包括图像样本分类等方面,并进行了舰船红外图像边缘像素识别的仿真试验。     

基于有序数据可变索引的舰船目标检测方法研究

舰船目标的检测与识别技术有重要作用,一方面,在海上交通管理和航线疏导上,舰船目标检测技术可以提供舰船准确的航行速度等信息,另一方面,海上舰船检测广泛应用于军事领域的敌方舰船侦察、锁定等,对保护海上领土有重要意义。本文主要研究了合成孔径雷达(SAR)技术,针对SAR技术舰船目标图像特征提取、噪声过滤等问题,采用一种有序数据可变索引技术,提高了舰船合成孔径雷达SAR图像处理的精度,并进行了海上舰船目标的仿真试验。     

舰船红外图像检索与特征分析中支持向量机技术的应用

舰船的红外图像检测技术有非常重要的作用。在军事领域,精确的舰船红外图像检测可以起到敌方舰船侦察、维护海上领土安全的作用;在民用领域,舰船的红外图像检索与特征分析,有助于海上航线管理和交通管理,从而提高海上运输的效率和安全性。本文针对舰船的红外图像检测技术,系统的介绍了红外成像的原理,基于向量机技术和图像处理技术,研究了舰船的红外图像检索和特性分析,并对某舰船海上红外图像进行了仿真试验。结果表明,基于向量机分类技术的舰船红外图像处理具有良好的效果。     

基于遥感图像的舰船毁伤效果评估方法研究

提出了一种基于遥感图像变化检测的舰船毁伤效果评估方法,主要包括图像预处理、舰船检测、毁伤前后目标区域提取、特征提取和分级评估五个部分。研究了目标区域提取和变化特征选取等问题,提取几何特征与纹理特征进行分级评估。基于视景仿真技术进行了舰船毁伤效果模拟,采用模拟的图像进行毁伤效果评估仿真实验。实验结果表明,该方法能有效地实现对海上舰船目标的毁伤效果评估。     

基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术

常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。     

基于遥感图像的舰船目标检测及特征提取技术

首先运用OSTU算法对舰船目标图像的陆域和海域空间分离,进而提出一种基于云干扰背景的高斯分布混合统计模型进行虚假目标的过滤。在实现舰船目标(ROI)检测的基础上,又根据舰船图像的特征提取形态特征和尾迹特征等,精确实现对舰船目标鉴别。数据表明,通过以上步骤的技术处理,能够很好地实现对遥感图像的舰船目标进行虚假过滤和快速的舰船特征提取。     

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。     

基于子空间投影的舰船图像轮廓特征提取方法

特征提取技术是计算机视觉以及图像处理领域的一个研究热点,在各领域都取得了较为显著的应用成效。本文从舰船图像轮廓特征提取入手,通过正交化各类投影子空间,设计出一个舰船图像轮廓特征的二元损失函数,不断优化识别检测算法,验证本次基于子空间投影的舰船图像轮廓特征提取方法的分类性能与泛化能力。     

基于遥感图像的船舶目标识别技术

遥感卫星探测是进行海上舰船目标探测与识别的主要途径,受限于海上气象条件,比如海雾、阳光反射等,海上船舶的遥感图像往往存在大量噪声。为了提高船舶遥感图像的目标识别精度,本文针对船舶遥感图像的图像处理技术进行系统研究,主要包括船舶遥感图像的特征分析,遥感图像的噪声过滤与增强,对于改善遥感图像的目标识别效率有重要的意义。     

强风浪下基于遥感图像的海上船舶定位方法

为了提高海上船舶的强风浪下定位性能,提出基于遥感图像特征提取的强风浪下海上船舶定位方法。采用遥感探测方法进行船舶图像采集,对采集的强风浪下海上船舶遥感图像进行降噪处理,采用多尺度小波分解方法进行船舶遥感图像的块分割,实现对船舶遥感图像的边缘轮廓特征提取,根据船舶遥感图像的边缘轮廓特征进行海上船舶跟踪定位,实现强风浪下海上船舶遥感图像的融合跟踪和定位识别。仿真结果表明,采用该方法进行海上船舶定位的准确度较高,输出图像的质量较好,提高了船舶定位识别的鲁棒性。     

舰船视频图像局部特征的提取算法研究

舰船的视频监控系统能够有效提高海域内船舶的监控效率,提高海上监管的水平,在舰船视频监控系统的工作过程中,从视频图像中提取特征信息是关键的环节,也是业内的研究热点.本文描述了舰船视频监控系统的基本工作原理,探究了基于聚类分析的视频图像特征提取算法和基于边缘匹配的特征提取算法,对于改善视频监控系统性能有重要的意义。     

电子信息图像处理与卫星遥感技术在船舶目标识别中的应用

为了提高我国海上交通的管理水平,维护我国领海的安全,进行严格的海域监控非常有必要。舰船的目标识别技术是指利用卫星技术和图像分析技术,快速、准确的识别海域内船舶。本研究针对大型港口的船舶识别问题,系统的研究了卫星遥感图像的去噪、特征提取、灰度处理等内容,对提高船舶识别的效率和精度有重要的意义。     

基于深度学习网络的舰船识别方法

合成孔径雷达SAR由于穿透力强,可全天候工作,目前在海上目标探测等领域获得了非常广泛的应用,SAR图像的舰船识别技术也成为一项热点研究。本文研究侧重于利用深度学习算法和卷积神经网络,实现海上舰船SAR图像的快速、准确识别。首先介绍深度学习和卷积神经网络的原理,然后基于深度学习网络建立了SAR图像船舶快速识别算法,最后结合海上SAR图像数据进行了舰船识别的仿真试验。     

SIFT算法研究及在目标识别中的应用

随着卫星技术的快速发展,遥感成像的清晰度在不断提高,海上舰船成像分辨率的增大为利用舰船的局部特征进行识别奠定了基础。本文研究SIFT特征提取算法的原理及应用,并对经典SIFT匹配算法进行介绍。针对经典匹配算法在进行SIFT特征匹配时的问题,通过计算图像尺度比的近似值用以改变图像的初始尺度,重新提取特征点,并进行二次特征匹配。最后,通过实验仿真证明,本文算法能有效提取高分辨率舰船卫星图像的稳定特征点,提高匹配算法的性能。