基于视觉传达的大型船舶航行图像融合研究

图像融合是图像识别的重要环节,为提升船舶航行图像识别精度,提出了基于视觉传达的大型船舶航行图像融合算法。通过离散滤波获取图像高频部分并盲估计模糊核,依照模糊核,通过总变分正则化法对图像实施非盲去卷积处理,获取去模糊后的图像;针对去模糊处理过程导致图像亮度发生变化的问题,采用伽马校正算法调整图像亮度,提升图像视觉传达效果。针对校正后的图像,对比2幅待融合图像的熵值,获取熵值较大图像的残余分量,通过基于方向滤波的二维局部均值分解法,将残余分量和熵值较小的待融合图像分解成低频子带与高频子带并分别融合,通过逆变换运算得到融合图像。实验结果显示该方法可有效提升大型船舶航行图像的细节清晰度,令图像的视觉传达效果增强,并显著提升图像识别精度。     

图像处理技术在船舶航行障碍物识别中的应用

为了提高船舶航行避障能力,提出基于图像分块特征匹配和视觉跟踪识别的船舶航行障碍物识别技术。采用点跟踪匹配和动态帧点检测的方法进行船舶航行障碍物识别的红外图像信息采集,对采集的船舶航行障碍物红外视觉图像进行区域组合检测和融合处理,提取图像的差异性和突变性特征点,根据特征点的分布情况采用视觉跟踪识别方法实现对船舶航行障碍物识别。测试表明,该方法对船舶航行障碍物识别的动态跟踪能力较好,识别可靠性和精度较高。     

基于机器视觉的大规模船舶航行数据自适应识别方法

传统船舶航行数据识别方法,存在瞬态识别数据规模局限性大,超规模阈值下的数据识别准确率过低的问题。在当前船舶航行数据处理规模下,无法高效准确完成船舶航行数据的处理任务。为了在根源解决上述问题,引入机器视觉技术,提出基于机器视觉的大规模船舶航行数据自适应识别方法。首先基于机器视觉技术,对航行数据的识别标准进行定义,同时完成对相关不符识别量进行修正;接着对全局航行数据对应的轨迹信息进行机器视觉结构处理;最后完成对数据的自适应识别计算。通过与传统方法的多组航行数据模拟测试发现,采用提出识别方法的航行数据识别结果,相较传统识别方法具有识别速度快、准确率高、数据规模自适应性强的特点。     

基于视觉传达的船舶航行图像优化研究

为了改善船舶航行图像质量,准确分辨图像信息,提出基于视觉传达的船舶航行图像优化方法。利用双边滤波器与冲击滤波器处理模糊船舶航行图像,达到图像去噪、纹理平滑以及边缘特征增强的目的。根据模糊核的稀疏性特点,通过正则化交替迭代方式实现模糊最佳估计结果的确定后,基于梯度稀疏的反卷积方法实现模糊图像的复原,运用HSV色彩模型对复原后的船舶航行图像作优化处理,获得高质量船舶航行图像。实验结果表明,该方法可实现模糊船舶航行图像视觉传达优化,优化后图像的结构相似度、信息熵指标最高可达0.967、9.49,边缘强度、梯度均值、彩色熵指标达到设定要求,图像视觉优化效果突出。     

人工智能在船舶航行数学建模中的应用

为保障船舶在海上安全航行,提出人工智能在船舶航行数学建模中的应用。使用Maklink图论方法描述海上作业点分布,建立作业点Maklink连接图,生成船舶在作业水域内可航行网络图。建立船舶在海上作业区域航线规划数学模型,并设置约束条件;利用Dijkstra算法求解船舶在海上作业危险区域航线规划模型,得到船舶航行初始航线;利用人工智能算法内的蚁群优化算法对船舶航行初始航线实时优化处理,得到船舶航行最终航线,为船舶穿越海上作业区域实时导航。实验结果表明,该方法可有效生成船舶在作业水域航行网络图,得到初始航线并对初始航线优化处理,应用效果较佳。     

基于视觉传达的船舶自动导航系统

为了提升自动导航效果,设计基于视觉传达的船舶自动导航系统。利用视觉传达技术采集船舶图像,通过回溯处理模块获取高精度图像信息;利用系统软件线程实现模块间通信,依据图像信息制定航行计划,依据高精度图像信息实现航线设置、航线偏移报警与保存航迹功能;采用船舶目标跟踪方法得到船舶的位置和航向角信息,利用人机交互模块完成海图漫游、查询与航线管理等操作。实验证明,该系统可合理设计船舶航线,航行轨迹跟踪精度高。     

基于视觉显著性的船舶结构缺陷检测研究

针对船舶结构缺陷图像中背景结构复杂,缺陷不易检测的难题,提出基于视觉显著性的缺陷检测算法。该算法采用自适应全变分模型替代FT算法的高斯滤波器并融入H分量来构建改进型FT算法,以增强缺陷图像背景的平滑和缺陷局部颜色对比度的表达能力;利用SMD算法捕捉图像结构信息及分解图像特征矩阵,凸显船舶缺陷与背景的差异性;通过自适应融合算法将改进型FT算法和SMD算法生成的显著图融合为综合显著图。对船舶缺陷进行对比实验,结果表明,提出的算法能够有效检测出船舶缺陷区域,提高缺陷检测精确率。     

基于机器视觉技术的船桥防碰撞自动控制系统

为避免船桥发生碰撞事故,设计基于机器视觉技术的船桥防碰撞自动控制系统。利用双目视觉传感器采集船舶航行环境图像,由A/D转换芯片预处理环境图像,再利用双目视觉测距技术结合预处理的环境图像计算船舶与桥墩间的距离;通过全球定位系统采集船舶位置信息,利用改进差分进化PID控制方法得到舵角自动控制结果,再利用异步收发传输器根据控制结果生成自动控制指令,作用于船舵,完成船桥防碰撞自动控制。实验证明：该系统可有效采集船舶航行环境图像,计算船舶三维坐标;在不同航行环境时,该系统均可完成船桥防碰撞自动控制,且自动控制的稳定性较优。     

船舶视觉系统目标图像边缘检测方法

船舶视觉系统是船舶航行的重要辅助部分,视觉系统的工作效果很大程度上取决于边缘检测方法的准确性。常见的图像边缘检测方法通过像素梯度变化检测目标边缘,在对复杂图像处理时容易受到噪声干扰,导致检测精度和效率较低。为解决上述问题,提出船舶视觉系统目标图像边缘检测方法。对图像进行背景区域与目标区域的划分,提取目标所在区域。选择图像边缘的Harr和HOG特征后,利用蚁群算法检测图像边缘。对比仿真实验结果表明,研究的边缘检测方法检测准确率均高于85%,并且检测效率均高于对比方法,具有明显的应用优势。     

船舶三维视觉图像模糊目标清晰处理仿真

为保证船舶目标的识别效果,需提高船舶图像目标的清晰度。因此,研究船舶三维视觉图像模糊目标清晰处理方法。该方法采用立体双目视觉在2个视点下观测同一个目标,依据2个观测面的模糊核路径和三维空间内的船舶运动路径相对应的原理,获取船舶模糊图像的三维信息;采用局部模糊探测方法,依据获取的三维信息分割模糊目标图像,并将分割结果输入残差聚集网络模型中,通过模型的处理获取清晰化高质量目标图像。测试结果显示,该方法清晰处理后的目标图像对比度、边缘强度以及图像方差3个指标的结果均在0.933以上,可有效完成图像模糊目标的清晰处理,获取清晰的目标结果。     

基于机器视觉的船舶舱室液体泄漏监测方法

基于机器视觉的舱室液体泄漏监测,是实现船舶机舱朝无人化方向发展的必然需求。文章针对目前低照度下船舶舱室液体泄漏的图像质量差和识别精度低等问题,提出了一种基于机器视觉的船舶舱室液体泄漏监测方法。首先,采用改进的多尺度Retinex算法对低照度下船舶舱室液体泄漏的图像进行处理,使图像对比度增强、细节更丰富、边缘保留完整。然后,对增强后的液体泄漏图像进行特征提取,通过机器学习对船舶舱室液体的泄漏故障进行判断。结果表明,增强后的泄漏图像识别精度得到了明显提升,使用k-近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)算法可达到95%的分类精度,能够很好地监测低照度下的船舶舱室液体泄漏。     

数据驱动的船舶异常行为识别方法

为对不同环境影响因素下的船舶异常行为进行有效识别,提出一种综合考虑船舶位置和船舶航行状态的多角度船舶异常行为识别方法。将船舶航行状态分为停留、直行和转向等3类,对网格化水域内的船舶航行状态进行统计,获得船舶正常航行状态的区域分布情况;利用核密度估计算法对船舶位置特征进行提取,获得正常航行位置的区域分布;利用正常船舶航行状态和船舶位置分布情况对船舶异常行为进行识别。选取曹妃甸水域的船舶轨迹数据,用以验证异常行为识别模型的检验效果。试验结果表明：船舶位置异常识别取决于阈值的设定,宽松的阈值识别的异常位置包含船舶较少的航线轨迹,严格的阈值识别的异常位置反映船舶的危险行为;在船舶航行状态异常识别中,该方法可以对航向大幅度波动和航速剧烈变化的船舶异常航行行为状态进行有效的识别。     

基于Kinect和直方图均衡化的红外图像增强算法

在复杂海域上船舶的红外图像分辨率低、对比度弱、视觉特性差,研究红外图像增强算法对于进行船舶检测、跟踪和识别具有理论意义和实用价值。本文首先通过Kinect获取到红外图像的深度图像,根据景深的不同把船舶和背景区域分离出来;然后设定初始阈值,进行冗余灰度压缩、幂指数拉伸和直方图均衡后将图像的像素等间距的排列在相应的灰度级上;最后通过引入模糊指数进行图像增强效果验证。实验效果表明,经过图像增强算法图像的清晰度和对比度提高。     

基于视觉传达的船舶航行图像实时传输系统

为实现船舶航行图像的高效处理与传输,应用视觉传达思想设计一种船舶航行图像实时传输系统。系统由多个模块构成,其中通信模块采用LRIT系统进行通信。前端图像采集模块负责进行图像采集,通过IIC总线对图像解码芯片实施视觉传达配置,采用数字多媒体软件进行采集图像的视觉传达。指令和图像处理模块由通信协议处理单元、指令信息处理单元等构成。图像滤波模块使用的图像滤波处理算法为中值滤波算法,能够实现噪声的降低与图像质量的提升。对系统进行测试与分析,测试结果表明系统平均仅需2.375 s即可实现船舶航行图像的压缩,传输速度在70～85 MB/s之间,并且系统具备良好的滤波性能,可以满足实际船舶航行图像实时传输需求。     

复杂航行环境船舶航行异常监控系统

传统船舶航行异常监测系统,在复杂航行环境下无法对轨迹信号图像作出正确判定,导致船舶航行监测结果与实际航行监测要求偏差较大,影响船舶正常航行安全。因此提出复杂航行环境船舶航行异常监控系统软件设计。利用卡尔曼滤波算法,建立航行轨迹图像数据高帧率采集硬件,获取高清轨迹图像数据;软件功能主要分为轨迹图像信号建模、轨迹图像模型信号的异常处理与异常轨迹像素的平滑提取3部分;通过仿真对比数据,证明提出系统在复杂航行环境下,能够有效提升异常轨迹监测识别率22.34%。     

基于多特征点的船舶焊缝图像缺陷识别技术

现有船舶焊缝图像缺陷识别技术存在着缺陷边缘定位功能差、缺陷识别效率低的缺陷。为了解决上述问题,基于多特征点研究船舶焊缝图像缺陷识别技术。以获取的船舶焊缝图像为基础,采用图像分割方法提取焊缝图像缺陷,通过锐化处理增强缺陷边缘信息,利用数学形态法提取缺陷边缘。以得到的缺陷边缘信息为依据,通过标度转换算法计算多特征点参数,实现船舶焊缝图像缺陷的识别。实验结果表明,与现有船舶焊缝图像缺陷识别技术相比,提出的船舶焊缝图像缺陷识别技术极大提升了缺陷边缘定位功能与缺陷识别效率,说明提出的船舶焊缝图像缺陷识别技术具备更好的识别性能。     

虚拟环境下船舶安全航行路径智能规划仿真

为使驾驶员能够识别出航道存在的危险,确保船舶航行安全,研究虚拟环境下船舶安全航行路径智能规划仿真方法。在虚拟环境下,基于船舶航道高程信息,利用连续极小泛函序列方法获取船舶航行航道等距网格数据,利用对象图像渲染引擎处理航道网格数据,得到航道地形模型。利用Solid Works软件,通过创建基准面、生成船舶船体型线以及构建船体曲面模型等过程生成船舶三维模型。根据生成的航道地形模型与船体模型,提出适用于三维空间路径规划的空间分层路径规划方法,通过逆向逐步搜索路径过程得到船舶安全航行路径规划结果。实验结果显示,该方法生成的航道地形与船体模型较为完善,路径规划过程中能够有效躲避固定障碍物与移动障碍物,既保障船舶航行安全性又确保航程最短。     

双目视觉下多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法

为清晰分辨船舶航行图像的边缘特征信息,提出双目视觉原理下的多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法。依照图像信息的测距处理方案,匹配必要的视觉性像素,完成基于双目视觉的舰船图像特征点标注处置。在此基础上,根据多尺度成像坐标原理,判定舰船图像的灰度信息,再通过计算轮廓特征系数的方式,实现双目视觉下多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法的应用。对比实验结果表明,与SIFT算法相比,应用新型特征点提取算法后,QDI系数指标出现明显提升的变化趋势,船舶航行图像的边缘特征信息得到清晰化分辨。     

大噪声环境下前视声呐图像目标识别方法研究

提出大噪声环境下前视声呐图像目标识别的研究方法,针对水下无人航行器(UUV)在近岸浅水区航行中由于前视声呐图像噪声较大,难以准确识别目标的问题,通过改进的中值滤波和Otus阈值检测算法,对前视声呐图像进行滤波和二值化.利用区域增长算法分割疑似目标区域图像,分别提取分割图像的长度、形状、方向、灰度均值和灰度能量中值等参数...     

基于视觉传达优化的低清晰度船舶图像复原研究

针对图像复原易出现复原图像颜色视觉特征失真问题,提出基于视觉传达优化的低清晰度船舶图像复原方法。该方法通过帧扫描方法,提取低清晰度船舶图像视觉传达信息的像素二维特征;使用基于最大后验概率的高分辨率船舶图像重组方法,将所提取低清晰度船舶图像视觉传达信息的像素二维特征,进行高分辨率特征重组,并引入基于视觉颜色模型的视觉传达效果优化复原方法,优化高分辨率特征重组后复原图像的颜色视觉传达效果。实验数据验证：该方法对低清晰度海域通行船舶监控图像复原处理后,图像视觉传达效果得到明显提升,且复原后船舶图像峰值信噪比、结构相似性指数接近1,图像特征失真小;复原后图像颜色特征显著性指数最大值达1.0,颜色特征细节显著性得以改善。