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。     

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。     

基于安卓平台的舰船图像拼接研究

拼接方法是改善舰船图像质量的一种重要技术,拼接好坏直接影响舰船图像的实际应用价值,针对当前舰船图像拼接过程中存在的速度慢、精度低等缺陷,设计了基于安卓平台的舰船图像拼接方法。首先对舰船图像拼接相关方法进行分析,分析它们的局限性,然后采集舰船图像,采用小波变换对图像进行处理,得到不同尺度的子带系数,对于不同子带系数采用不同的配准,实现舰船图像拼接,最后设计了舰船图像的安卓平台,并对其有效性进行了仿真测试。结果表明,本文方法可以对舰船图像进行完整的拼接,拼接后的舰船图像可以更好描述所要表达的信息,提高了舰船图像拼接质量,舰船图像拼接效率比较高,其舰船图像拼接效果明显优于对比方法,为舰船图像拼接问题解决提供了一种新的思路。     

舰船高频雷达散射截面的快速精确计算

分析大型舰船类目标高频电磁散射特性对未来海战具有重要实用意义.针对当前目标高频电磁散射计算精度有限的问题,在CAD构建舰船表面模型的基础上,用多层快速多极子方法(MLFMA)对舰船类目标进行高频电磁散射截面进行分析.仿真结果表明,多层快速多级子算法能准确快速预估大型舰船目标的高频散射截面,并且具有耗时较少的特点,为高频雷达系统的研究及舰船设计提供有效的参考数据.     

基于视觉传达的模糊舰船图像目标分类检测

模糊舰船图像的有效分类识别可提高对目标的准确打击和辨识能力,提出基于视觉传达和图像增强的模糊舰船图像目标分类检测模型。构建模糊舰船图像的多传感视觉采集模型,采用目标图像与背景图像差分分析方法实现对舰船图像的目标特征提取和聚类处理,根据视觉聚类传达和目标图像的特征点增强结果,结合模糊C均值聚类算法,实现对舰船目标图像的分类检测。测试得知,该方法进行舰船目标分类检测的聚类性较好,识别精度较高,视觉传达效果显著增强。     

多聚焦船舶图像的融合与重构方法

目前提出的船舶图像的融合与重构方法聚焦区域较小,在保留边缘和细节信息上效果较差,融合后的视觉效果难以达到人们提出的要求。基于传统研究,引入小波变换法,研究一种多聚焦船舶图像的融合与重构方法。通过经验小波变换得到多聚焦图像的对应子带,确保对应子带的匹配性。利用阈值匹配和加权规则实现信息融合,确定低频分量和高频分量后,引入局部Log-Gabor获得融合规则,根据融合规则对图像进行重构。实验结果表明,提出的多聚焦船舶图像的融合与重构方法能够有效扩大聚焦区域,相对较为完整地保留边缘和细节信息,保证得到的融合图像内部的客观指标与标准图像更加接近。     

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。     

基于视觉传达技术的船体颜色模型

现有模型存在后续图像处理性能较差的问题,因此将视觉传达技术应用于船体颜色模型的设计中,设计了一种视觉传达技术的舰船船体颜色模型。对舰船船体设计图像进行图像分割,也就是将舰船船体设计图像划分成不同颜色的区域,便于计算机判断其图像颜色信息,提供设计船体颜色模型的依据。对实施图像分割后的船体设计图像进行预处理,具体步骤包括滤波处理、形态学处理、连通区域处理。基于视觉传达技术构建船体颜色模型。通过进行图像处理速率与图像转换速率的后续图像处理性能对比实验,证明该模型拥有更好的后续图像处理性能,有很大的实用意义。     

基于舰船噪声小波包重构子带权重系数的确定方法

文章采用了一种基于小波包分解与能量特征提取的时频域综合分析方法。使用小波包来对舰船噪声进行分解,求取小波包子带系数能量百分比构建子带能量的特征向量,以此作为权重系数,对分解的舰船噪声的各个子带进行加权重构,并将重构信号与原始信号进行时频域比较分析。通过对大量的舰船的实录噪声进行分解重构实验表明,使用此方法重构后的噪声较原始信号特征更为明显,有更强的类别可分性。     

基于视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化

现有图像优化方法存在噪声校正模型不完善的问题,导致优化方法覆盖率较低,设计一种基于视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化方法。通过拟合尺度函数,检测低分辨率舰船图像关键点,构建非均匀噪声校正模型,抑制图像的突变灰度,利用视觉传达技术设置优化模式,判断图像像素的边界融合程度。实验结果:此次设计的图像优化方法覆盖率均值为93.28%,另外2种优化方法的覆盖率均值分别为:89.36%、88.54%,证明融合了视觉传达技术的图像优化方法使用价值更高。     

双目视觉下红外遥感舰船图像三维重构设计研究

为提升舰船三维重构结果的细节丰富度,在双目视觉支持下提出红外遥感舰船图像三维重构设计方法。通过像素坐标系与世界坐标系的转换,融合可见光图像与红外遥感图像的点云信息。从可见光图像与红外遥感图像融合结果中提取舰船目标的质心、质心区域灰度以及舰船区域面积的特征点。利用半全局匹配算法,匹配提取特征点。依据匹配结果采用三角化曲面算法实现舰船图像三维重构。实验结果表明,该方法重构获取的舰船图像,细节丰富,未出现空洞或细节丢失情况。     

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。     

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。     

基于子空间投影的舰船图像轮廓特征提取方法

特征提取技术是计算机视觉以及图像处理领域的一个研究热点,在各领域都取得了较为显著的应用成效。本文从舰船图像轮廓特征提取入手,通过正交化各类投影子空间,设计出一个舰船图像轮廓特征的二元损失函数,不断优化识别检测算法,验证本次基于子空间投影的舰船图像轮廓特征提取方法的分类性能与泛化能力。     

基于小波变换的图像融合算法研究

为解决单源图像无法全面准确捕捉信息的问题,提出了一种基于小波变换的图像融合算法.首先,将多源图像进行多层小波分解,得到各个图像的低频信息和高频信息.接着对小波系数采用像素点区域特征的融合规则进行融合处理,最后通过小波逆变换得到重构图像.仿真结果表明,融合后的图像低频信息部分并没有发生改变,而高频细节部分融合了两幅源图片中的细节部分,使得融合后的图片更加清晰,可信度更高.     

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。     

基于神经网络的船舶航拍图像融合研究

航拍图像融合是船舶图像研究领域中的一个重要研究方向,针对当前船舶航拍图像融合过程复杂,计算量大,融合精度低等缺陷,提出了基于神经网络的船舶航拍图像融合方法。首先分析船舶航拍图像融合原理,并对船舶航拍图像进行分解,得到低频和高频的船舶航拍图像分量,然后采用神经网络对船舶航拍图像的高频分量进行处理,并用加权平均法对船舶航拍图像的低频分量进行处理,最后通过逆变换对船舶航拍图像融合,并进行了仿真实验。实验结果表明,神经网络可以获得高精度的船舶航拍图像融合结果,船舶航拍图像融合时间短,相对于其他船舶航拍图像融合方法,神经网络的船舶航拍图像融合结果更胜一筹。     

基于频域滤波的噪声识别去噪算法

在频域滤波的基础上,对图像的高频部分进行噪声识别,区分边缘与噪声,进而通过改进的空间滤波算法实施去噪,使图像边缘细节部分得到保护,再将处理后的高频图像与其对应的低频图像进行融合,以获得完整的高质量图像.实验结果表明通过新算法处理后的图像可以达到较好的降噪效果.     

基于视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化

对于低分辨率舰船图像的优化,常规的优化方法缺少对目标图像的色彩补偿,导致优化方法的抗噪声性能不足。为了解决这一问题,提出视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化研究。利用视觉传达技术处理原始舰船图像,增强图像彩色像素细节。在此基础上,建立目标图像的运动公式,通过计算得到图像的变化规律,实现优化前后的图像配准和重建,实现低分辨率舰船图像的优化。实验结果表明,在图像规格逐渐增大的情况下,设计的图像优化方法峰值信噪比始终高于30 dB,并且在像素对准实验中噪点分布均匀,对图像质量影响较小,该方法的整体抗噪声性能得到了增强。