舰船尾迹光学信号异常特征贝叶斯识别方法

为了提升舰船尾迹光学信号异常特征识别效果,提出舰船尾迹光学信号异常特征贝叶斯识别方法。针对合成孔径雷达系统采集的舰船尾迹SAR图像中舰船尾迹与海杂波边界区分不清晰的情况,使用图像分割和归一化的Hough变换检测方法实现舰船尾迹图像增强;依据气泡运输方程提取舰船尾迹直方图,根据直方图内峰值点密集程度,提取舰船尾迹光学信号特征,将该特征作为输入,使用贝叶斯分类模型输出舰船尾迹光学信号异常特征识别结果。实验结果表明：该方法可有效增强舰船尾迹SAR图像,也可有效提取舰船尾迹直方图,并准确提取舰船尾迹光学信号特征和识别其中的异常特征。     

大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术

针对原有方法在对舰船尾迹破碎图像进行识别的过程中,受破碎图像特征残缺的影响,存在大量难以检测的角点,在图像破碎度为40%～60%时存在特征抽样拟合率较低的问题,提出一种大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术。在大数据环境下,通过SUSAN角点检测算法这种大数据算法对舰船尾迹破碎图像进行角点检测。构建图像特征检测模型,利用构建模型对舰船尾迹破碎图像角点处实施特征检测,获取舰船尾迹破碎图像特征。通过构建舰船尾迹破碎图像高精度识别模型实现舰船尾迹破碎图像高精度识别。为了证明大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术实现了特征抽样拟合率的提升,将原有技术作为对比实验技术进行该技术与原有技术的特征抽样拟合率对比实验,实验结果证明该技术实现了特征抽样拟合率的提升,更适用于舰船尾迹破碎图像的识别。     

舰船尾迹图像去噪处理方法研究

针对现有去噪处理方法获得的舰船尾迹图像质量较差,边缘信息模糊等缺点,提出一种基于MCA与特定滤波器相结合的舰船尾迹图像去噪处理方法,对舰船尾迹成像模型和相干斑噪声模型以及统计特性进行了分析和计算;采用MCA对舰船尾迹结构成分与水面复杂背景纹理成分进行有效分离,分别选择双正小波变换和剪切波变换构建舰船尾迹纹理字典和结构成分字典,将舰船尾迹图像形态成分分离过程转化成最优化问题进行求解,去除了干扰;采用同态滤波对去噪处理后的舰船尾迹图像进行增强,并设计了高通滤波器来替代同态滤波函数中的滤波器,实现了舰船尾迹图像的中低频成分抑制和高频部分增强。实验结果表明,所提方法对舰船尾迹图像的去噪处理效果最好,得到的图像边缘清晰度更高,纹理特征也更加显著,且细节信息得到了增强。     

基于标准化灰度霍夫SAR图像的舰船尾流探测算法变换研究

目前,合成孔径雷达(SAR)图像技术在舰船检测和监视等方面的应用越来越广泛,特别是在舰船目标识别方面。当运用SAR图像技术进行舰船尾迹检测时,面临的主要问题是缺乏自适应的检测算法和检测系统,导致舰船尾迹检测的项目稀少,获取的目标信息单一,既无法发挥SAR图像技术的优点,又无法准确有效地进行舰船尾迹检测。本文详细分析了影响尾迹产生的因素,在Hough变换的基础上,进行了SAR图像技术在舰船尾迹检测中的研究。     

海面舰船尾迹SAR图像仿真

舰船尾迹的仿真研究有利于合成孔径雷达(SAR)对舰船的检测与识别。针对舰船航行环境的复杂性,提出了一套较为完整的舰船尾迹仿真方法。在引入快速傅里叶变换(FFT)快速求解海面基础上,加入波流相互作用,使海面与尾迹较真实的融合在一起,然后基于随机多尺度模型给出了舰船尾迹后向散射的简化计算模型,最后结合速度聚束调制和调制变换函数仿真出SAR图像,仿真结果表明该方法的可行性。     

舰船尾迹多维信息抗干扰智能搜索方法研究

传统舰船尾迹搜索方法在多维信息处理上,由于算法计算因素单一,无法对多维信息内无效数据做准确筛选运算,导致舰船尾迹图像搜索运算受到无效数据干扰源影响,出现搜索映射率低、误差大的问题。针对此问题,提出舰船尾迹多维信息抗干扰智能搜索方法研究。首先,通过对多维信息内舰船尾迹图像进行锁定。其次,引入多尺度特征融合算法对尾迹图像内干扰源进行滤除处理,接着,引入空间特征匹配算法对处理后的尾迹图像做搜索特征匹配计算,完成智能搜索过程。最后,通过对比实验证明,提出的舰船尾迹多维信息抗干扰智能搜索方法,能够有效解决传统搜索方法存在的映射率低、误差大的问题。     

舰船尾迹图像的对比度特征提取方法

根据舰船尾迹图像尾迹区与海水背景区存在明显对照的特性,提出用对比度参数作为尾迹图像质量评价指标,进而表征舰船尾迹光学信号特征强度.为有效评价尾迹图像质量,在改进对比度基本计算模型的基础上,充分考虑人的视觉特性,引入尾迹区与海水背景区的加权因子进行组合评价,将主观与客观评价方法有机结合起来,并通过专门研制的海上特征提取实验装置进行对比度特征提取实验分析.结果表明,对比度参数能较好地反映人眼对尾迹图像实际质量的主观视觉感受,更能体现尾迹图像处理应用的本质,且能定量可靠地描述舰船尾迹光学信号特征强度的变化规律.     

基于傅里叶变换的SAR图像舰船尾迹检测

为利用精准的舰船尾迹检测结果,为航速航向信息反演等应用提供基础,提出基于傅里叶变换的SAR图像舰船尾迹检测方法。利用分数阶傅里叶变换方法,通过线性积分变换以及平面旋转两部分,变换舰船尾迹SAR图像,将其划分为高频子带与低频子带。利用Radon变换方法,累加SAR图像低频子带内直线像素点的灰度值,获取像素点与舰船尾迹线的几何对应关系,搜索Radon变换域中的峰值点位置,获取最终的SAR图像舰船尾迹线检测结果。实验结果表明,该方法可以有效检测SAR图像中的卡尔文尾迹、布拉格尾迹等不同类型的舰船尾迹,具有优越的舰船尾迹检测效果。     

基于Hough变换的舰船尾迹检测研究

提出一种采用小波变换和Hough变换结合的对SAR图像中舰船尾迹检测的算法。该方法首先对SAR图像进行预处理,降低相干斑噪声的影响;然后采用小波变换对SAR图像进行多尺度分解,并利用归一化Hough变换对不同尺度的子图像进行处理,检测图像中的直线,再将多个尺度的直线检测结果结合起来考虑,剔除错误判断,选定准确的舰船尾迹检测直线。最后通过实验对本文算法进行验证,结果表明该方法能够有效检测舰船尾迹。     

基于三维自适应预测的舰船尾迹图像快速无损压缩算法

为了获得更高质量的舰船尾迹行进图像,提出基于三维自适应预测的舰船尾迹图像快速无损压缩算法。根据三维自适应预测原理,设定波段顺序条件,确定尾迹节点的实际精度数值,完成基于三维自适应原理的舰船尾迹预测。在此基础上,利用已选取的压缩指标,对各级节点实施无损编码,再通过计算压缩比例,实现舰船尾迹图像快速无损压缩算法。对比实验结果表明,与BMP图像处理手段相比,应用快速无损压缩算法后,图像压缩清晰度极值达到88%,舰船尾迹行进图像的质量水平得到有效提升。