集成局部和全局特征的舰船图像检索算法

针对传统图像检索方法缺少图像分割步骤,导致检索效率较低的问题,提出集成局部和全局特征的舰船图像检索算法。计算色彩相似度,利用相似性度量公式度量样本图像和图像库中图像特征相似性,并设计全局和局部特征融合流程;使用指数函数描述相似度测量方法,并采用均匀分块法分割图像,由此获取2幅图像距离度量;结合遍历局部颜色直方图,对图像预处理,并提取出图像全局颜色特征。抽取图像局部颜色和图像纹理特征,输出相似性最大图像结合空间信息分布特征,由此完成图像检索。通过实验结果可知,使用该算法查全率最高为100%,说明图像检索完整,查准率最高为95%,具有良好的检索效果。     

基于全局特征融合的舰船组合相似度图像检索研究

传统舰船组合相似度图像检索方法索引过程图像分割严重,造成图像特征索引方式单一,为此设计基于全局特征融合的舰船组合相似度图像检索系统。通过多单元协作的方式完成图像检索系统框架设计,设立全局特征融查询模块,以图像特征全局融合方式进行查询,使用相似度提取模块,对特征相似度较高的图像进行连接选取;对图像进行全局特征融合后,计算图像相似度,实现舰船组合相似度图像检索。实验数据表明,设计的舰船组合相似度图像检索系统能够实现多种方式的图像索引。     

融合改进粒子群算法的船舶图像检索研究

为了提高船舶图像检索效果,针对当前的船舶图像检索过程中特征权值的确定问题,提出一种融合改进粒子群算法的船舶图像检索方法。首先对当前船舶图像检索方法进行分析,提取不同类型的船舶图像检索特征,然后采用粒子群算法确定船舶图像检索特征权值,并对粒子群算法存在的缺陷进行相应的改进,最后通过特征加权得到船舶图像特征之间的相似度值,根据相似度值得到船舶图像检索结果,并采用多幅船舶图像进行检索实验,结果表明,本文方法的船舶图像检索率超过94%,而船舶图像的误检率和漏检率均低于5%,获得了十分理想的船舶图像检索结果。     

反馈机制的大规模舰船图像检索

传统方式的舰船图像检索能够完成舰船图像的检索任务,但针对大规模复杂度较高的舰船图像,存在检索速度慢、检索不准确的问题,为此提出反馈机制的大规模舰船图像检索。利用图像反馈模型对舰船图像的颜色、纹理、形状、空间特征进行量化反馈,采用量化数值对比的方式进行图像检索;优化图像相似度度量方法,实现反馈机制的大规模舰船图像检索。实验数据表明,该方法比传统舰船图像检索速度提高66.44%,且具有良好的检索准确性。     

基于统计模型的船舶图像检索组合优化算法

船舶图像检索是高效管理船舶图像的关键技术,由于船舶图像类型多、复杂,使得当前船舶图像检索准确性差,无法满足船舶图像管理的实际应用要求,为了提高船舶图像检索准确性,设计了基于统计模型的船舶图像检组合优化算法。首先提取船舶图像的不同种类特征,并采用现代统计学理论中的支持向量机分别对每一种特征进行船舶图像检索,然后通过BP神经网络对每一种特征的船舶图像检索结果进行融合,实现船舶图像组合检索,最后采用具体船舶图像检索实例分析算法的性能,结果表明,本文算法解决了当前船舶图像检索算法存在的弊端,船舶图像检索成功率大幅度提升,同时可以有效减少船舶图像检索时间,改善了船舶图像检索效率,可以应用于实际的船舶图像管理系统中。     

基于机器学习的大规模船舶图像检索机制

船舶图像具有大规模、多样性等变化特点,传统船舶图像检索机制难以获得高精度检索结果。为了获得理想的船舶图像检索结果,设计了基于机器学习的大规模船舶图像检索机制。首先分析当前船舶图像检索研究进展,阐述船舶图像检索基本流程,然后采集不同类型的船舶图像检索特征,选择最优的船舶图像检索特征作为机器学习算法的输入、船舶图像类别作为输出,最后通过机器学习算法的训练建立船舶图像检索的分类器,并与其它船舶图像检索机制进行了对照测试。测试结果表明,本文机制可以满足大规模船舶图像检索要求,船舶图像检索正确率要高于对比船舶图像检索机制,可以更快找到用户需要的船舶图像,获得了令人满意的船舶图像检索结果。     

全景视觉舰船图像局部特征点检测

针对传统的舰船图像局部特征点检测技术在检测特征点时,因重复抓取造成检测结果中噪点比例过高,影响有效信息读取的问题,因此设计全景视觉舰船图像局部特征点检测技术。在对舰船图像预处理后,计算稳定度和匹配度2个舰船图像局部特征点的检测参数。将计算得到的检测参数作为高斯金字塔的参数,使用高斯尺度空间法检测舰船图像特征点,完成全景视觉舰船局部特征点检测技术的设计。设计与传统的舰船图像局部特征点检测技术的对比实验,结果表明全景视觉舰船局部特征点检测技术能够有效减少特征点检测后的噪点数,检测效果更佳。     

船舶视频监控图像的多特征集成研究

传统视频监控图像多特征集成技术对舰船图像集成后清晰度较差,并伴随一定的图像阴影,为此提出船舶视频监控图像多特征集成技术。根据舰船图像的底层视觉特征进行图像自动标注,为特征提取提供定义数据,对图像进行序列选定,避免集成图像生成阴影;使用空间分布特性进行图像视觉特征表达,使用纹理特征方式实现船舶监控图像多特征集成。试验数据表明,设计的图像多特征集成技术能够完成船舶图像的高清特征集成。     

基于多源大数据分析的船舶图像检索技术

图像检索技术是船舶图像处理研究的重点,当前船舶图像检索技术采用单源数据进行检索研究,由于提供的信息量小,导致船舶图像检索精度低,为了提高船舶图像检索精度,克服当前船舶图像检索技术存在的缺陷,提出了基于多源大数据分析的船舶图像检索技术。首先分析船舶图像检索技术的国内外研究现状,找到单源数据分析技术的不足,然后根据多源大数据分析理念,提取船舶图像检索的局部二值模式特征和Brushlet域复特征,根据这2种特征进行船舶图像检索,最后进行了船舶图像检索性能的验证性测试分析。测试分析结果显示本文技术的船舶图像检索的查全率超过96%,远远高于当前其它船舶图像检索技术,而且船舶图像检索时间更短,船舶图像检索可靠性得到有效改善,解决了单源数据分析技术的不足,为后续船舶图像处理打下了良好的基础。     

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。     

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。     

自适应阈值法的舰船图像自动分割

图像分割是视觉检测领域中的重要环节。由于舰船环境和图像数据的复杂性,现阶段舰船图像自动分割技术中的抗光照性能差、精度低以及边缘模糊等问题仍普遍存在。如何有效完成对舰船图像进行自动分割成为一大难题。为了有效解决上述问题,对当前图像分割方法进行深入的研究和调查,提出通过自适应阈值法的舰船图像自动分割方法,在总结和分析了现有自适应阈值分割算法存在的优点和局限性后,给出了自适应阈值图像分割法的改进方案,以便从复杂的舰船图像背景中分离出目标区域,有效解决当前图像分割技术中光照不均匀、边缘模糊等问题。为验证方法有效性进行了仿真实验,实验结果证实该方法性能效果相对较好,充分满足对复杂舰船图像进行分割的设计目标。     

基于神经网络和多特征的船舶图像自动分割算法

当前图像分割算法存在分割错误率高、分割速度无法满足实际应用要求的缺陷,为了提高图像分割的精度和速度,设计了基于神经网络和多特征的图像自动分割算法。首先分析当前国内外图像分割算法的研究进展,找到引起当前图像分割局限性的因素,然后从图像中提取描述不同目标特征,并选择部分最有效特征组合成为图像分割的特征集合,最后采用神经网络对图像的不同区域进行建模和分类,实现图像分割,并与其他图像分割算法进行优越性对比测试。结果表明,神经网络和多特征的图像分割错误率低,图像分割精度超过95%,图像分割平均值时间要少于对比图像分割算法,图像分割速度更快。     

舰船宽带连续谱特征监测技术

舰船辐射噪声是多年来水声学领域研究的重要对象,对其特征的监测可以发现处于亚健康状态下的舰船,对舰船的维护和保养具有重要意义.本文从宽带连续谱的角度出发,制定特征监测方案.在实现各功能模块的基础上,将其进行整体联调.运用舰船在海上的实测信号对整个方案进行验证,并在多种特征提取方法和相似度计算方法中得到最优组合.