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。     

改进神经网络的船舶红外图像边缘检测方法

研究改进神经网络的船舶红外图像边缘检测方法,提升边缘检测抗噪声干扰能力。采用块匹配的主成分分析方法对船舶红外图像实施去噪处理后,经梯度算子将降噪后船舶红外图像转换为二值图像;以BP神经网络为基础,通过附加动量法-自适应学习速率调整BP神经网络权值,提高网络训练鲁棒性;将转换后舰船二值图像作为改进神经网络的输入,在实施网络训练后得出输出值,依据输出值和设置阈值的对比结果,获取船舶红外图像边缘点,实现船舶红外图像边缘检测。实验结果表明：该方法降噪后船舶红外图像的PSNR值全部高于40 dB,降噪效果较好;可有效提取船舶红外图像边缘特征且边缘检测结果清晰、连贯,能够达到船舶红外图像边缘检测标准。     

基于神经网络的船舶红外图像边缘检测方法

本文提出一种基于卷积神经网络的船舶红外图像边缘检测方法。首先,介绍船舶红外探测技术的基本原理,针对船舶红外图像的预处理进行研究,包括灰度的均衡化、红外图像的背景抑制、图像分割等。设计了一个基于卷积神经网络的红外图像边缘检测模型,该模型采用多层卷积和池化操作,以及非线性激活函数,能够有效地捕捉图像中的边缘信息。最后,通过对模型进行训练和优化,得到了准确度较高的船舶红外图像探测算法,为后续船舶的目标识别和跟踪提供了有效的基础。     

模拟退火法下交互式舰船红外图像斑点抑制

针对传统方法下舰船红外图像边缘特征识别结果不精准,导致斑点抑制效果较差的问题,提出了模拟退火法的交互式舰船红外图像斑点抑制方法。建立交互舰船红外图像斑点噪声模型,使用Radon变换方法处理模型数据。构造邻域结构模型,补充残缺结构特征,根据设定的模拟退火参数,获取处理后的数据识别图像边缘特征。根据图像边缘线条走向,确定图像区域特征,输出消除斑点的舰船红外图像。由实验结果可知,该方法能够消除全部斑点,并精准识别出图像边缘。     

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。     

强风浪下基于遥感图像的海上船舶定位方法

为了提高海上船舶的强风浪下定位性能,提出基于遥感图像特征提取的强风浪下海上船舶定位方法。采用遥感探测方法进行船舶图像采集,对采集的强风浪下海上船舶遥感图像进行降噪处理,采用多尺度小波分解方法进行船舶遥感图像的块分割,实现对船舶遥感图像的边缘轮廓特征提取,根据船舶遥感图像的边缘轮廓特征进行海上船舶跟踪定位,实现强风浪下海上船舶遥感图像的融合跟踪和定位识别。仿真结果表明,采用该方法进行海上船舶定位的准确度较高,输出图像的质量较好,提高了船舶定位识别的鲁棒性。     

基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法

为及时发现和跟踪小型渔船、救生艇等弱小目标,提高海上救援和应急响应的效率和准确性,研究基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法。通过中值滤波算法去除船舶图像中的噪声,改善船舶图像质量,将去噪后的船舶图像应用于基于门限直方图均衡的船舶图像增强方法中,在该方法处理下,增强船舶图像对比度;之后利用视觉传达技术,对船舶图像中的弱小目标亮度进行调整,并根据亮度调整结果分割目标边缘,从而实现弱小目标检测。经实验验证,该方法可在保证图像边缘清晰的情况下实现图像去噪与增强,提高了船舶图像质量,同时该方法具有较高的背景抑制因子与信杂比率增益,在检测过程中可有效分割弱小目标与背景,实现良好的弱小目标检测。     

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。     

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。     

基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法

针对多光谱红外舰船图像质量差影响应用性的问题,提出基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法。利用多光谱红外热成像仪采集舰船图像数据,对红外舰船图像实施中值滤波处理,增强图像的视觉传达效果。通过非下采样变换方法,将红外舰船图像划分为高频方向子带与低频子带。依据高频子带融合方法和低频子带融合方法,分别融合红外舰船图像的高频方向子带与低频子带。对融合后的高频方向子带与低频子带实施非下采样逆变换处理,获取红外舰船图像的多级融合结果。实验结果表明,该方法可以实现不同光谱频段红外舰船图像的多级融合,融合后图像的互信息量、边缘信息保留量均高于0.7,有效提升红外舰船图像的应用性。     

激光传感器的船舶焊缝缺陷识别

采用激光传感器对船舶焊缝缺陷进行识别,可解决传统识别方法所带来的识别精准度差、检出率高等问题,为船舶工作人员生命安全带来保障。采用传感器获取焊缝图像底片,并进行数字化处理;根据激光扫描图像成像特点,并使用熵关联法进行分割;提取缺陷参数特征进行区分并加以描述,利用Matlab工具对船舶轮廓进行绘制,通过绘制后所获的缺陷数据进行三维投影坐标转换,由此完成船舶焊缝缺陷识别。经过实验验证得出结论,实验结果表明,该识别方法可大大提高检测精准度,降低检出率,具有良好的稳定性和较高的识别率。     

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。     

基于红外图像的海上船舶特征识别算法研究

传统海上船舶特征识别算法受到可见光强弱的影响,在暗光条件下对船舶图像识别能力远远不如白天,加之船舶搜救等应用场景多为夜晚。因此,提出基于红外图像的海上船舶特征识别算法研究。首先,基于红外图像识别算法,将红外识别与可见光参量进行高精度融合计算;其次,对融合后的红外识别特征参量进行增强计算;最后,通过粒子群算法对大场景中的目标进行特征绑定,从而实现暗光条件下快速准确识别船舶特征的效果。通过实验对提出算法进行测试对比,证明提出算法在暗光条件下对船舶特征的识别能力高于传统识别算法。     

基于红外图像的船舶特征识别方法

传统船舶特征识别结果准确性较低,且相关人员不能根据此结果,快速完成船舶图像复原。为解决此问题,设计基于红外图像的船舶特征识别方法。通过ROI低分辨率红外图像提取、图像特征相邻方向指示2个步骤,完成基于低分辨率红外图像的船舶特征识别。通过ROI高分辨率红外图像提取、图像增强预处理2个步骤,完成基于高分辨率红外图像的船舶特征识别。设计对比实验结果表明,基于红外图像的船舶特征识别方法,与传统方法相比,能够保证特征识别结果的准确性,为快速完成船舶图像复原操作提供可能。     

基于舰船红外图像的耦合Sine混沌映射加密方法

为了保证船舶在航行过程中对图像的准确识别,提高信息处理的安全性,结合颜色图像分量原理,设计一种舰船红外图像耦合Sine混沌映射加密方法。通过识别和采集舰船红外图像进,并针对不同三维混沌映射加密处理,优化混沌映射加密步骤,保证图像处理效果。最后通过实验证实,舰船红外图像的耦合Sine混沌映射加密方法具有较高的加密安全性。     

红外无损检测的缺陷识别与定位系统的开发

有缺陷和无缺陷管道表面的热阻和发射率不同，表面温度分布将出现异常，根据这一现象可实施红外无损检测。红外热像存在着背景热噪声、边缘模糊、成像质量低、缺陷尺寸一般很小等特点。传统检测方法对人员及经验依赖性强，漏检和误检的可能性大，缺陷定位更加困难。采用傅立叶变换、功率谱分析、多项式拟合、最小二乘法拟合、中值滤波等方法研究了缺陷热影响区温度分布数据的数字信号分析和处理。基于LabVIEW开发了红外无损检测缺陷识别与定位系统。     

基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法

提出基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法,最大程度规避船舶航行风险。利用机器视觉技术获取船舶航行图像数据,并结合像素平滑滤波和帧间差分法去除原始船舶航行图像所含噪声。采用二阶高斯-马尔科夫机场算法对去噪后船舶航行图像的显著性区域候选节点作信息弥散处理,获取船舶航行图像显著图,通过均值偏移算法处理船舶航行显著图像的特征空间,获得多个分割区域后,在显著图中求解各区域的显著性均值,通过与阈值作比较,实现船舶航行危险区域识别。实验结果表明：该方法可有效提升船舶航行图像的视觉效果;生成的显著图细节完整;可实现不同危险区域的识别,识别效果突出。     

基于视觉传达技术的船舶图像匹配研究

为准确实现船舶图像匹配,提出基于视觉传达技术的船舶图像匹配方法.考虑人眼的激励感知与抑制感知状态,在脉冲耦合神经网络内添设侧抑制信号等感知函数,实现低对比度的船舶图像增强处理;采用基于灰度差值直方图的特征提取方法判断增强后船舶图像边缘的粗细程度,提取船舶图像边缘特征;选取斯皮尔曼等级相关系数确定原始船舶图像与待匹配船舶...     

快速行驶船舶的图像采集和增强研究

传统的图像采集和增强方法受到外部环境因素的影响,导致采集的信息不完整,并导致后期图像增强效果较差,为此设计一个快速行驶船舶的图像采集和增强方法。首先对图像采集的背景估计,然后对图像的相邻帧补偿,并对图像边缘预检测。最后采用图像场增强算法对图像增强处理,实现快速行驶背景下舰船图像的采集与增强。实验结果表明,此次研究的方法检测后,取得的图像边缘更加连续,具有较好的图像增强效果,满足图像采集和增强方法的设计需求。