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传统的遥感图像低分辨率特征识别方法在有限空间下很难清晰准确地完成识别工作,尤其是在区分靠岸船舶和离岸船舶问题上显现出很大的局限性。为了解决此问题,研究了一种新的有限空间下船舶遥感图像低分辨率特征识别方法,首先构建了识别框架,阐述了当船舶位于水体中央和停靠在海岸边时采用的不同识别方法;然后介绍了识别过程,识别过程由水体提取、矢量分解、起点终点划分、模拟检测4步构成;最后通过与传统方法进行对比验证了该方法的识别效果,由实验结果可知,研究的识别方法可以快速精准地完成特征识别,具有很大的市场发展空间。 相似文献
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传统舰船目标图像不变特征的识别方式,图像特征识别的稳定度较低,舰船图像表面特征瑕点较多。对此提出了一种新型舰船目标图像特征快速识别技术。通过图像转化和背景帧差法对船舶目标图像进行灰化处理,提取局部特征点;再对舰船图像局部特征点的稳定度、重复度和匹配度的3项参数进行求取,并对其进行维数分析,实现舰船目标图像不变特征的快速识别。仿真实验表明,新型舰船目标图像不变特征快速识别方法与传统识别方法相比,Rtc图像离散度更低,在5 T目标图像下,最多可以减少27×106 T的瑕点,可以证明新型目标图像不变特征快速识别方法识别稳定度更高,图像产生的瑕点更少。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(16)
传统舰船图像特征识别方法仅能对图像大范围特征像素信息进行识别,而对图像细微像素特征识别效果,远远达不到实际应用要求。导致大量细节特征舰船图像,无法准确完成特征的识别处理,影响整体应用效果。为了解决细节特征信息识别问题,提出大数据背景下的舰船图像特征识别研究。利用大数据计算能力,对图像特征结构分布进行特征模型建立;根据特征分布特点,利用大数据算法,确定细节图像区域构成像素点特征。最后根据特征信息,分散检索全局目标图像像素信息,完成识别输出过程。通过与传统图像识别方法的10张图像359 035万个像素点的识别测试表明,提出方法能够在最短的时间内,完成预设细节图像特征点的识别任务,且识别准确率达到98.72%以上。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,43(12)
采用当前方法对无人船图像进行识别时,没有对无人船图像进行预处理,导致识别效果差、识别效率低、识别率低。为此,提出多变光照下的无人船图像模糊纹理光点定位识别方法。首先,以Lambertian模型为基础,构建LTV模型,利用该模型对多变光照归一化,提高整体的识别效果;然后,通过K-L变换原理对无人船图像实行降维处理,在计算繁琐度降低的同时提高所提方法的识别率。最后,利用小波变换法对图像进行积分投影,提取图像中的无人船区域,并对提取后的无人船区域进行梯度增加,丰富局部特征,通过CS-LBP算子提取无人船图像的纹理特征,实现无人船图像模糊纹理光点定位识别。实验对比结果表明,所提方法的识别效果更好、识别效率更高。 相似文献