串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法分析

以提升串行视觉通信下的舰船图像质量为目标,研究串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法。采用多线程通信技术,通过写线程、读线程以及监测线程的多线程合作,完成舰船图像的串行视觉通信。依据自适应颜色阈值,划分待传输的舰船失真图像为多个层次,针对各层次的舰船图像设置不同尺度的细节函数,依据细节函数提取舰船失真图像的颜色特征信息。依据所提取的颜色特征,划分舰船失真图像的亮区域与暗区域。利用统计特征匹配方法以及直方图匹配方法,分别完成亮区域与暗区域的颜色校正,合成完成颜色校正的暗区域与亮区域,获取舰船失真图像颜色校正结果。实验结果表明,该方法有效校正串行视觉通信下的舰船失真图像颜色,舰船失真图像的色度、饱和度、亮度改善效果明显。     

一种面向水下无人航行器的实效图像增强算法

针对水下图像存在严重模糊、对比度低、噪声多等问题,根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出一种基于小波变换的水下模糊图像增强算法。利用小波变换对RGB图像进行二层小波分解,把原图分解为高、低频子带,利用导向滤波算法估计低频子带上的照射分量并进行去除;利用软阈值算法对高频子带上的图像边轮廓信息进行去噪和增强处理;对水下图像进行小波逆构,并进行伽玛校正;最后利用改进的灰度世界算法对水下图像进行颜色校正。试验结果表明,使用文章中算法处理所得到图像的对比度及信噪比都较高,且清晰度较高,满足水下无人航行器的要求。     

基于视觉传达的舰船遥感图像复原研究

为可靠完成图像退化处理,提升图像视觉质量,提出基于视觉传达的舰船遥感图像复原方法。该方法采用多项式校正方法获取控制点舰船图像坐标和坐标变换结果,依据变换关系校正舰船遥感图像的几何畸变;通过傅里叶变换方法变换校正后图像,将其变换至频率域内,在该域中分析舰船遥感图像退化过程后,采用超复数频域变换模型实现舰船遥感图像复原,获取复原后图像结果。测试结果表明：能够有效完成图像几何畸变校正,校正后图像对应坐标位置精准性显著提升;空间频率结果均在0.92以上;复原后图像的颜色、目标和背景的对比度等均显著提升,满足人眼视觉标准。     

海上拍摄图像的清晰化算法研究

海上拍摄的图像易受到雾气与海面光影的影响,导致图像对比度低、可读性差,对后续图像分析造成了不利影响。论文提出了一种清晰化算法,改进了暗通道去雾方法中大气透射率的估计方法,利用引导滤波优化透射率,进而求解大气散射物理模型实现去雾。针对去雾后图像亮度较低,对比度差,不利于后续的图像分析问题,对去雾后图像进行gamma校正,增强对比度,改善可读性。将算法应用于典型图像,与经典算法相比,所提算法效果显著,实现了去雾功能,有效增强了目标对比度,图像自然且无失真情况,为进一步的图像分析打下了良好的基础。     

基于生成对抗网络的水下图像增强

对光的散射和衰减导致水下图像出现颜色失真和细节模糊对比度低问题进行研究,提出一种基于生成对抗网络（GAN）的图像增强方法。首先以图像分割（U-Net）网络为基础提取水下退化图像特征,再使用改进的白平衡算法对原始图像进行去偏色处理,用卷积神经网络提取去偏色后的图像特征,接着通过卷积神经网络完成两者特征融合,最后重构增强的图像。结果表明,本文算法增强后的图像在UIQM、PSNR和SSIM指标上的平均值为5.071、25.310和0.996,分别比第二名提升了1%、7%和5%。在主观感知和客观评估中,处理后的图像在清晰度、颜色校正和对比度方面均得到改善。     

基于视觉传达技术的舰船图像质量提升方法

由于舰船行驶过程所拍摄图像容易受到各种外界因素影响,降低舰船图像质量,无法获取舰船重要信息,因此,有效利用多种视觉传达技术提升舰船图像质量。结合大气弹射模型,采用改进的四叉树搜索方法估计有雾舰船图像的大气光值,通过子窗口引导滤波器估计有雾舰船图像的透射率,反推大气散射模型,获取去雾后的舰船图像;通过视觉传达技术中低通滤波器将去雾后舰船图像分解为低频部分和高频部分,将舰船图像的低频部分输入到编码-解码深度网络中,修正舰船图像的颜色,将舰船图像的高频部分输入到残差网络中,增强舰船图像的清晰度;再经视觉传达技术中改进的双伽马函数调整舰船图像的亮度,实现舰船图像的质量提升。实验结果表明：该方法使舰船图像的纹理细节丰富,颜色鲜明,具有较高的清晰度和对比度,符合人眼的视觉感受;与原始舰船图像的结构相似性均在0.91以上,保证了舰船图像的真实性。     

基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法

由于传统的舰船行驶轨迹自动检测得到的目标图像局部视觉对比度低,弱小目标占据像素少,导致检测结果精度下降,无法为相关技术人员提供有效的参考价值,为此提出基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。利用所采集图像帧与帧之间的关联性,采集其灰度变化情况,获取有效信息,提取灰度矩阵特征,选择目标层次中的相邻帧,获得短时轨迹,计算得出灰度坐标,使所得轨迹光滑连续,分析单帧检测结果,完成基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。设计对照实验,验证所提出算法的应用效果,实验结果表明,在应用机器视觉技术后,检测得到的图像局部视觉对比度有着显著提高,能够证实所提出算法的行驶轨迹检测性能优于传统算法。     

基于改进Faster R-CNN的SAR舰船图像检测

针对传统的SAR舰船检测算法适应能力和准确率低的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的SAR舰船图像检测算法.改进后的算法以FasterR-CNN为检测框架,利用改进的k-means算法设计更适合舰船目标形状特点的先验锚点框;优化NMS算法以剔除重叠区域的舰船候选框,改善了舰船距离较近导致的漏检问题;同时引入Mask R-CNN算法中的RoI Align单元来消除特征图与原始图像的映射偏差.试验结果表明,改进后的算法相比 Faster R-CNN算法平均检测精度提升5.1％,达到86.64％,可以达到船舶数据量庞大情形下的检测要求.     

基于卷积神经网络的舰船图像增强算法

为了改善舰船图像增强效果,提出基于卷积神经网络的舰船图像增强算法,首先采用同态滤波器对原始舰船图像进行预处理,有效压缩舰船图像的动态范围,丰富舰船图像的细节信息,然后引入卷积神经网络对舰船图像色彩进行校正处理和补偿,解决舰船图像偏色问题,最后进行舰船图像增强仿真模拟实验。结果表明,卷积神经网络可以提高舰船图像的对比度,凸显了舰船图像细节,舰船图像的视觉效果优,舰船图像的增强结果要优于对比算法,同时降低了舰船图像增强的时间复杂度,舰船图像增强效率得以提升。     

船舶舱室火灾图像实时去烟算法研究

烟雾会降低能见度,为船舶火灾消防带来极大不便。研究图像实时去烟算法,并应用到视频监控或消防设备中,为消防行动提供视觉支持,对提高行动效率具有重大意义。本文提出一种图像实时去烟算法,在分析了船舶舱室火灾图像特点的基础上,基于传统Retinex理论,引入滚动导向滤波代替高斯滤波,取消对数计算,并结合图像金字塔设计了多尺度处理,通过对比度拉伸优化视觉效果。主、客观评价的结果表明,该算法去烟效果良好,优于直方图均衡化、多尺度Retinex、暗通道先验3种经典图像清晰化算法,且对640×480×3像素RGB图像的处理时间仅为95 ms。     

基于视觉传达的模糊舰船图像优化

以提升模糊舰船图像视觉传达效果,获取更多的舰船图像内部信息为目的,研究基于视觉传达的模糊舰船图像优化方法。采用基于视觉传达的模糊舰船图像去模糊处理方法,根据模糊舰船图像模型,分别确定彩色模糊舰船图像3个RGB色彩通道的模糊核,并将确定的模糊核应用到基于细稀疏表示的去模糊模型中,对舰船图像去模糊处理。依照人类视觉对色彩度的具体感知水平,采用六角椎体模型对去模糊化后的舰船图像进行视觉传达效果优化,重建去模糊后舰船图像颜色模型空间内的明度参数。实验结果显示,所研究方法能够有效实现舰船图像去模糊处理,处理后图像与清晰舰船图像相比结构相似度均达到0.89以上,信息熵值均在9.1以上。     

多尺度特征提取的复杂舰船图像分割研究

图像分割质量直接关系到后续图像识别的准确性和运算量。为实现舰船图像高质量、高效率分割,研究一种基于多尺度特征提取的复杂舰船图像分割方法。该方法针对复杂舰船图像实施灰度化、滤波2种预处理。利用直方图均衡化法提高图像对比度,更加突出目标特征。通过高斯金字塔对图像实施多尺度分解,并提取每一级尺度图像的4种特征,归一化处理后得到特征矢量。利用均值漂移算法实现过分割,利用图论方法实现再分割,完成分割方法研究。结果表明：与阈值法、区域法和边缘法相比,本文方法应用下,Dice相似系数更大,分割重叠误差更小,说明本文方法分割性能更高,实现更为精确化和详细化的图像分割。     

复杂环境下的舰船视觉图像增强技术

针对当前增强技术存在的区域过渡不自然、块效应、信息丢失严重等问题,以改善舰船视觉图像质量为目标,设计一种复杂环境下的舰船视觉图像增强技术。首先对当前舰船视觉图像增强技术的研究现状进行分析,找到引起不足的因素,然后对舰船视觉图像进行分块操作,对每一个子块进行变换,然后通过Harr变换的方法计算不同子块间的相关度,确定图像增强系数,根据图像增强系数对舰船视觉图像进行自适应增强,最后对增强后的舰船视觉图像进行亮度调度,使图像更加清晰,视觉效果更佳。采用具体舰船视觉图像对增强技术的性能进行测试与分析,实验结果表明,本文方法的舰船视觉图像效果得到了极大改善,舰船视觉图像信噪比、亮度和对比度均要优于对比技术,为舰船视觉图像增强提供了一种新的技术。     

基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法

为提升雾天舰船图像视觉传达质量,提出基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法。中值滤波算法分解雾天舰船图像,获取基础层与细节层雾天舰船图像;利用时空域滤波算法确定舰船图像需增强区域,并对其进行图像增强;以加权融合方式到增强后雾天舰船图像;提取增强后雾天舰船图像的边缘轮廓特征,依据量化融合方式处理提取的边缘轮廓特征,输出雾天舰船图像视觉传达结果。实验证明,该方法可有效分解雾天舰船图像,并增强图像,有效完成现雾天舰船图像视觉传达,提升图像边缘强度与彩色熵,即图像视觉传达效果较优。     

极端天气条件下舰船图像增强方法

针对雨雪、风沙、雾霾等极端天气下采用传统方法图像增强效果差的问题,提出极端天气条件下舰船图像增强方法。在计算机视觉中构建大气散射模型,描述极端天气下舰船图像的形成过程,确定介质透射率,真实反映出光线穿透极端天气的能力。将单幅图像转换为CIE-Lab颜色空间,由此设计无噪声清晰图像恢复流程。使用改进暗原色先检验方法处理雾霾图像;使用自适应直方图均衡方法处理沙尘图像;通过改进暗原色先检验方法实现雨雪图像的增强。由实验结果可知,该方法增强效果较好,为舰船提供高质量图像。     

基于同态滤波的舰船图像增强方法

雷达系统对于舰船的导航、目标探测等有重要作用,受海上恶劣气候条件影响,舰船雷达图像的噪声干扰较大。为了提高舰船雷达图像的成像效果,本文研究一种基于同态滤波的舰船雷达图像增强方法。本文首先介绍了同态滤波算法的原理,然后基于同态滤波算法对传统的雷达图像增强技术进行优化,最后结合雷达图像的质量评价因素(信息熵、对比度等)对该图像增强算法进行改进。     

改进SIFT算法的舰船图像拼接算法

舰船图像在拍摄过程中,由于各种因素的干扰,得到舰船图像不完整,难以描述舰船图像所要表达目标的信息,而当前舰船图像拼接算法存在拼接准确率低、拼接过程复杂等不足,为了获得理想的舰船图像拼接结果,提出基于改进SIFT算法的舰船图像拼接算法。首先提取待拼接舰船的图像,并对它们进行归一化、颜色增强、噪声滤波等操作,然后采用改进SIFT算法提取舰船图像拼接特征点,根据特征点进行两幅舰船图像的拼接操作,最后采用多种舰船图像进行了拼接测试实验,以验证改进SIFT算法的优越性。结果表明,改进SIFT算法避免了当前舰船图像拼接算法存在的局限性,不仅能够以高准确率实现舰船图像拼接,而且舰船图像拼接过程更加简单,加快了舰船图像拼接速度,取得了满意的舰船图像拼接结果。     

基于视觉传达的空间模型舰船航行图形图像处理融合研究

为提高舰船在航行过程中对周围环境的检测效果,保证舰船的安全航行,本文基于计算机视觉传达技术,提出舰船航行图形图像分析处理方法。经过图像亮度调整、色彩均衡、融合等过程,处理后的图像得到了明显改善。同时,对传统的FCTF-Net算法进行了改进,得到双通道双阶段图像去雨网络（DTDNet）,在此基础上引入感知函数和TV Loss函数,实现对图像的去雾、去雨处理,并与其他几种算法进行了对比实验。实验结果表明,改进后的算法在信噪比和图像相似度上都具有明显的优势。     

基于水上场景的图像去雾快速算法

为实现对水上场景图像的快速去雾,依据暗通道先验去雾算法的物理模型以及实现步骤,采用阈值分割的方法对透射率进行优化,并结合多尺度Retinex图像增强算法,使得图像近景去雾以及色彩恢复效果显著提高;同时,利用了最新的快速导向滤波法代替软抠图法以及导向滤波,提高了算法的运行速度,增加了算法的实用性。     

一种隧洞探测型自主式水下机器人及其图像拼接方法

针对采用自主式水下机器人(AUV)巡检和拍摄输水隧洞中的裂缝时水下环境会极大地限制光视觉图像的可视范围和分辨率,单幅水下图像获得的视角范围有限的问题,提出一种基于加速稳健特征(SURF)算法的AUV水下图像拼接方法。在图像预处理阶段对水下图像进行去畸变和限制对比度自适应直方图均衡化处理,用于解决水下图像存在的畸变、对比度低和噪声严重等问题。将SURF特征点检测算法应用到水下图像配准中,并与RANSAC算法相结合,对特征点进行精确匹配。应用线性渐变融合算法实现水下图像融合,有效去除拼接缝隙,完成水下图像拼接,最终通过水池和外场试验拼接图像验证所提方法的正确性。