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。     

小波变换在SAR图像舰船尾迹检测中的应用

针对小波变换在SAR图像舰船尾迹检测中的应用,本文首先对原始的SAR图像进行预处理,抑制强目标和强斑点;然后进行Radon变换,计算所有峰值截面和小波函数的连续小波变换,对提取的参数进行基于信号聚类算法进行决策判定得到真实峰值,基于方向梯度算法检测尾迹起点;最后利用真实峰值与小波函数匹配实验进行验证算法的有效性。实验结果表明,高斯小波和墨西哥帽小波与线性特征所对应的峰值匹配程度较好,极大地提高了真实目标峰值的检测率,减少虚假线性特征的影响。     

海洋遥感图像舰船尾迹检测研究

针对传统小波变换的不足,提出利用方向小波进行遥感图像舰船尾迹检测算法。在理论分析的基础上,对模拟船舶尾迹进行不同方向的尾迹区分,方向性明显。最后通过传统小波变换和方向小波变换对比的仿真实验验证,本文所采用的算法更加接近真实的尾迹,且尾迹平滑、清晰,能够体现尾迹的纹理和方向。     

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.     

舰船尾迹SAR图像特征的谱分析研究

图像纹理在频率空间的分布具有规律性,可以通过对图像进行频谱分析来提取纹理特征。根据SAR成像机理对舰船尾迹SAR图像进行了仿真研究,采用周相谱法对图像的二维功率谱作一维变换处理,提出基于归一化能量谱的图像谱特征分析方法,并给出了不同探测参数下尾迹SAR图像谱特征的仿真图。结果表明,该方法可有效地消除海面背景的影响,实现舰船尾迹特征检测的定量分析。     

利用小波变换设计的SAR图像检测研究

近年来,合成孔径雷达(SAR)飞速发展,已成为当今获得遥感信息的主要传感器之一。SAR图像检测由于其高分辨率和全天候全方位的优点,成为舰船尾迹检测的最重要方式之一。然而,传统的人工检测方法已不能满足大量的SAR图像数据要求,因此,为提高检测的准确率,必须开发海面舰船目标监测算法。针对这一需求,本文开发一款基于小波变换设计的SAR图像检测算法,该算法兼顾速度和准确率,具有广阔的应用前景。     

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。     

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。     

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。     

舰船尾流后向光学检测方法研究

舰船在航行过程中会在尾部产生大量的气泡,通过检测气泡可以有效的跟踪船舶。本文在Monte Carlo模型的基础上研究激光脉冲后向散射特性,并进行后散射信号的特征提取,获得其频域特性。最后进行仿真实验,通过仿真结果可以看出,通过气泡对信号的后沿位置、时域宽度、峰值大小和位置、能量和形状等的影响,可以有效的检测到气泡,确定出船舶的位置。     

基于傅里叶变换的尾流光散射检测信号处理

在水下目标探测系统中,由于受到水下噪声反射、磁性干扰等多种因素,会对探测结果造成干扰。尾流光散射检测可以有效消除水下噪声及电磁干扰,算法精度与实时性是整个信号检测系统的重要指标,解决的关键是滤除光电转换器中的系统噪声。傅里叶变换能够同时在时域及频域描述信号特征,结合滤波器可有效进行原始信号的分解、滤噪。本文研究了基于傅里叶变换的尾流光散射检测信号处理算法,最后对算法进行仿真分析。     

结合小波变换和K均值聚类的SAR舰船目标分割

对SAR舰船目标分割方法进行研究,给出一种基于小波变换与K均值聚类相结合的舰船目标分割方法。在该方法中,首先利用双密度双树复小波变换优秀的图像去噪能力,对SAR图像进行降噪处理,以减少相干噪声对分割结果的影响;然后通过改进的K均值聚类方法进行舰船分割。实验结果表明本文方法能有对SAT舰船目标进行有效区分。     

SAR船舶尾迹图像质量增强方法研究

在合成孔径雷达(SAR)系统中,由于存在外部的相位干扰,常常导致所采集的图像信息不完整,甚至会导致非常严重的后果。而在船舶尾迹图像识别与跟随时,其图像质量也受到多种干扰因素的影响,当电磁波信号照射到船舶目标时,其船体的散射系数会造成较大的不确定,此时的SAR图像中的尾迹图像的斑点噪声会发生非线性的变化。本文主要设计一种算法,能够显著降低这种非线性的变化,进一步增强SAR图像的质量,在对噪声信号进行滤波处理后,增强尾迹SAR图像的识别成功率,同时改善船舶尾迹细节特征的识别效果。     

基于 LES 和 BPBE 的舰船气泡尾流数值分析方法

提出一种基于大涡模拟（LES）和气泡群平衡方程(BPBE)的舰船气泡尾流特征参数研究的数值分析法：首先建立舰船尾流场 LES 控制方程,结合实船初边始条件,对流向的速度进行数值模拟;然后再将 LES 计算得到的速度代入 BPBE 方程进行尾流中气泡数密度分布（BND）的求解。计算结果表明：BND 沿尾流流向的分布基本符合指数分布,在500 m 以内的区域衰减速度很快,500 m 以外的区域衰减速度缓慢;在离船尾越近的地方,小气泡的相对 BND 越大;在3000 m 距离处 BND 最大的气泡尺寸约为70滋m。该方法计算效率较高、占用空间较少,可望为舰船气泡尾流特征的研究提供新的有效手段。