自适应阈值法的舰船图像自动分割

图像分割是视觉检测领域中的重要环节。由于舰船环境和图像数据的复杂性,现阶段舰船图像自动分割技术中的抗光照性能差、精度低以及边缘模糊等问题仍普遍存在。如何有效完成对舰船图像进行自动分割成为一大难题。为了有效解决上述问题,对当前图像分割方法进行深入的研究和调查,提出通过自适应阈值法的舰船图像自动分割方法,在总结和分析了现有自适应阈值分割算法存在的优点和局限性后,给出了自适应阈值图像分割法的改进方案,以便从复杂的舰船图像背景中分离出目标区域,有效解决当前图像分割技术中光照不均匀、边缘模糊等问题。为验证方法有效性进行了仿真实验,实验结果证实该方法性能效果相对较好,充分满足对复杂舰船图像进行分割的设计目标。     

基于最大模糊总熵准则自动选择灰度图像分割的最优阈值

图像不仅含有由统计不确定性产生的信息量，而且含有模糊不确定性产生的信息量。我们通过用来测度统计信息的香农熵为模糊总熵，开发出基于最大模糊总熵准则的最优阈值技术，它是熵阈值技术的良性拓广，实验表明它能在二值化后保留更多的图像信息，取得更好的图像分割效果。     

增压锅炉火焰图像采集系统研究

增压锅炉是船用蒸汽动力装置的重要组件,对炉内燃烧火焰进行实时监测很有必要.本文通过设计安装接口和密封装置以及彩色火焰探测器,将3支彩色火焰图像探测器布置在前后炉墙的观火孔处,运用专业采集软件摄取炉内火焰图像,并通过图像采集卡将火焰辐射图像保存至计算机中,为进行图像处理、分析和炉膛温度场计算奠定基础.现场试验表明,该火焰采集系统运行稳定,可以对炉内火焰图像进行不间断在线采集.     

深度卷积网络的舰船图像自动分割研究

当前舰船图像自动分割方法存在"过分割"或者"欠分割"现象,使得舰船图像自动分割误差大。为了提高舰船图像自动分割精度,提出了基于深度卷积网络的舰船图像自动分割方法。对当前舰船图像自动分割的研究现状进行分析,找到引起舰船图像分割误差的原因。采用活动轮廓模型对舰船图像进行粗分割,并找到其中的舰船图像错误分割区域。最后,采用深度卷积网络对舰船图像的错误分割结果进行校正,实现舰船图像进行精细分割,并与活动轮廓模型的舰船图像自动分割方法进行了对比实验。结果表明,相对于活动轮廓模型,深度卷积网络的舰船图像分割精度更高,降低了舰船图像的误分割率,验证了本文舰船图像自动分割方法的优越性。     

基于模式识别的图像中多目标自动分割和分类研究

为了提升多目标自动分割和分类效果,设计了基于模式识别的图像中多目标自动分割和分类方法。利用分水岭算法提取图像中多目标过分割区域;通过模式识别中改进模糊C均值聚类算法,聚类处理提取的多目标过分割区域,得到多目标自动分割结果;在模式识别中的卷积神经网络内,输入自动分割结果,输出多目标自动分类结果。实验证明：该方法可有效获取多目标过分割区域,得到多目标自动分割结果;在不同图像分辨率时,该方法自动分割的划分系数较大、划分熵较小,即自动分割效果较佳;该方法具备多目标自动分类的可行性,且自动分类精度较高。     

基于自动阈值与数学形态学的铁谱磨粒图像分割方法研究

文章提出了一种基于数学形态学与自动阈值法相结合的铁谱磨粒图像分割方法。此方法通过对自动阈值法处理后的铁谱磨粒图像进行形态学运算来获得更好的处理结果。试验结果表明,自动阈值分割法能有效的提取磨粒图像的特征,之后的形态学运算成功的去除了用自动阈值法处理的图像中的噪声点,获得了更可靠的图像信息。有助于实现铁谱磨粒的自动识别。     

基于光学遥感图像的船舶目标检测技术研究

首先分析基于光学遥感图像的船舶目标检测流程,然后利用Top-Hat算法进行目标图像增强,并设计检测系统结构元尺寸自适应选择算法,以此来克服光学遥感图像的不均匀性和局部背景的粗糙性。最后进行不同海况的船舶目标检测试验。试验结果表明,本文算法虽然在实现过程中较阈值分割算法要复杂,但其适用范围更广,并且能够有效提高复杂海况下船舶目标检测的准确率。     

基于图像分割的舰船吃水深度检测方法研究

吃水深度是检测大型集装箱船货物运输安全性的重要指标,目前对舰船吃水深度的检测主要采用人工水尺检测,这种检测方法存在精度差、工人劳动强度高等缺点。本文利用计算机视觉技术,结合舰船吃水状态的图像分割处理和图像形态学分析,设计一种新型的舰船吃水深度自动化检测系统,并对该系统的吃水深度识别原理和流程进行介绍。     

基于多媒体网络的舰船图像定位自动匹配系统设计

为了更好地实现船舶的安全航行,基于多媒体网络技术的优越性,本文构建基于多媒体网络技术的舰船图像定位自动匹配系统,并对整个系统的关键技术和系统性能进行研究,该系统能够实时处理、传输大量的多媒体数据,通过SIFT图像匹配算法,可以实现舰船图像定位的自动匹配。实验结果表明,系统性能良好,匹配平均时间为5.23 ms,匹配的成功率可以达到90%,为舰船的安全航行提供了可靠的保障。     

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。     

模糊聚类算法在船舶图像分割中的应用

传统船舶图像分割方法存在分割误差大,抗噪声干扰能力差、分割效率低等缺陷,为了解决传统船舶图像分割方法存在的不足,设计了基于模糊聚类算法的船舶图像分割方法。首先对当前船舶图像分割研究进展进行分析,指出不同传统船舶图像分割方法存在的局限性,然后对船舶图像进行去噪处理,提高船舶图像质量,改善抗噪声干扰能力,最后引入模糊聚类算法进行船舶图像分割,并采用多幅标准船舶图像与传统船舶图像分割方法进行对比测试。测试结果表明,本文方法可以对船舶图像进行高精度的准确分割,能够保留船舶图像边缘的重要信息,船舶图像分割速度可以满足实际应用的要求,获得了比传统船舶图像分割方法更优的结果,具有更加广泛的应用范围。     

基于图像分割的船舶吃水深度检测方法

针对传统的船舶吃水深度检测方法精准度低的情况,提出基于图像分割的船舶吃水深度检测方法。以得到精准的舰船吃水值为出发点,采集舰船吃水图像,并进行动态模板匹配,减少舰船晃动对吃水深度检测的影响,在此基础上,对船舶水尺图像字符进行校正,计算吃水线位置,得到舰船吃水深度,以此实现船舶吃水深度检测。实验对比结果表明,此次设计的基于图像分割的船舶吃水深度检测方法比传统的吃水深度检测精准度高,具有一定的实际应用意义。     

基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法

船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。     

模糊增强的Canny算法在船舶红外图像分割中的应用

航运业快速发展,水上交通密度和船舶速度不断提高,对船舶运营和管理提出了更严格的要求。红外成像系统具有探测能力强、灵敏度高、隐蔽性好等优势,被广泛应用于船舶航行安全、船舶避碰、船舶管理等领域。本文研究船舶红外图像分割算法,提出基于模糊增强的Canny算法的船舶红外图像边缘提取算法。     

基于神经网络和多特征的船舶图像自动分割算法

当前图像分割算法存在分割错误率高、分割速度无法满足实际应用要求的缺陷,为了提高图像分割的精度和速度,设计了基于神经网络和多特征的图像自动分割算法。首先分析当前国内外图像分割算法的研究进展,找到引起当前图像分割局限性的因素,然后从图像中提取描述不同目标特征,并选择部分最有效特征组合成为图像分割的特征集合,最后采用神经网络对图像的不同区域进行建模和分类,实现图像分割,并与其他图像分割算法进行优越性对比测试。结果表明,神经网络和多特征的图像分割错误率低,图像分割精度超过95%,图像分割平均值时间要少于对比图像分割算法,图像分割速度更快。     

稀疏表示和判别性字典学习的舰船图像自动分割算法

现有舰船图像自动分割算法存在着分割准确率低的问题,故提出稀疏表示和判别性字典学习的舰船图像自动分割算法研究。为了降低图像分割计算难度,通过图像插值、坐标转换、互信息计算配准获取的舰船图像,以此为基础,提取配准图像的灰度与梯度特征,并转换为列向量构成训练样本集,构建判别性字典学习模型,通过模型求解获取舰船图像稀疏表示,判断像素点所在区域,实现了舰船图像的自动分割。仿真实验结果显示:在自变量图像数量与图像块尺度背景下,与现有算法相比较,提出算法舰船图像分割准确率较高,充分表明提出算法图像分割效果更好。     

基于分形理论和二次分割的图像裂缝特征提取方法与应用

在役跨海桥梁、港口工程等的服役环境恶劣,多数情况下采集到的裂缝图像背景复杂、噪声干扰较多。为了克服现有技术存在的不足,提出一种基于分形理论和二次分割的图像裂缝特征提取方法。该方法采用分形参数作为裂缝图像的特征参数,能优先抑制裂缝图像中产生干扰过多的问题,有效克服灰度不均匀、噪声块多和背景复杂的干扰因素,同时基于二次分割理论,结合两种不同的算法特点,利用粗分割排除干扰区域,利用细分割对目标区域内裂缝精准分割,实现混凝土结构裂缝目标准确有效的提取,具有更好的分割效果。