基于局部脊波变换的SAR图像舰船尾迹检测方法

分析舰船尾迹的分类及SAR图像特征,提出一种结合局部Radon变换与脊波变换的检测尾迹的方法,即将图像分成若干个小窗口,在小窗口内进行局部的脊波变换。该方法克服了全局脊波变换的局限,使尾迹能够在较复杂的海况检测出由断续线段组成的尾迹。     

海洋遥感图像舰船尾迹检测研究

针对传统小波变换的不足,提出利用方向小波进行遥感图像舰船尾迹检测算法。在理论分析的基础上,对模拟船舶尾迹进行不同方向的尾迹区分,方向性明显。最后通过传统小波变换和方向小波变换对比的仿真实验验证,本文所采用的算法更加接近真实的尾迹,且尾迹平滑、清晰,能够体现尾迹的纹理和方向。     

小波变换在SAR图像舰船尾迹检测中的应用

针对小波变换在SAR图像舰船尾迹检测中的应用,本文首先对原始的SAR图像进行预处理,抑制强目标和强斑点;然后进行Radon变换,计算所有峰值截面和小波函数的连续小波变换,对提取的参数进行基于信号聚类算法进行决策判定得到真实峰值,基于方向梯度算法检测尾迹起点;最后利用真实峰值与小波函数匹配实验进行验证算法的有效性。实验结果表明,高斯小波和墨西哥帽小波与线性特征所对应的峰值匹配程度较好,极大地提高了真实目标峰值的检测率,减少虚假线性特征的影响。     

基于Hough变换的舰船尾迹检测研究

提出一种采用小波变换和Hough变换结合的对SAR图像中舰船尾迹检测的算法。该方法首先对SAR图像进行预处理,降低相干斑噪声的影响;然后采用小波变换对SAR图像进行多尺度分解,并利用归一化Hough变换对不同尺度的子图像进行处理,检测图像中的直线,再将多个尺度的直线检测结果结合起来考虑,剔除错误判断,选定准确的舰船尾迹检测直线。最后通过实验对本文算法进行验证,结果表明该方法能够有效检测舰船尾迹。     

舰船尾迹SAR图像特征的谱分析研究

图像纹理在频率空间的分布具有规律性,可以通过对图像进行频谱分析来提取纹理特征。根据SAR成像机理对舰船尾迹SAR图像进行了仿真研究,采用周相谱法对图像的二维功率谱作一维变换处理,提出基于归一化能量谱的图像谱特征分析方法,并给出了不同探测参数下尾迹SAR图像谱特征的仿真图。结果表明,该方法可有效地消除海面背景的影响,实现舰船尾迹特征检测的定量分析。     

利用小波变换设计的SAR图像检测研究

近年来,合成孔径雷达(SAR)飞速发展,已成为当今获得遥感信息的主要传感器之一。SAR图像检测由于其高分辨率和全天候全方位的优点,成为舰船尾迹检测的最重要方式之一。然而,传统的人工检测方法已不能满足大量的SAR图像数据要求,因此,为提高检测的准确率,必须开发海面舰船目标监测算法。针对这一需求,本文开发一款基于小波变换设计的SAR图像检测算法,该算法兼顾速度和准确率,具有广阔的应用前景。     

大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术

针对原有方法在对舰船尾迹破碎图像进行识别的过程中,受破碎图像特征残缺的影响,存在大量难以检测的角点,在图像破碎度为40%～60%时存在特征抽样拟合率较低的问题,提出一种大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术。在大数据环境下,通过SUSAN角点检测算法这种大数据算法对舰船尾迹破碎图像进行角点检测。构建图像特征检测模型,利用构建模型对舰船尾迹破碎图像角点处实施特征检测,获取舰船尾迹破碎图像特征。通过构建舰船尾迹破碎图像高精度识别模型实现舰船尾迹破碎图像高精度识别。为了证明大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术实现了特征抽样拟合率的提升,将原有技术作为对比实验技术进行该技术与原有技术的特征抽样拟合率对比实验,实验结果证明该技术实现了特征抽样拟合率的提升,更适用于舰船尾迹破碎图像的识别。     

舰船尾迹图像的对比度特征提取方法

根据舰船尾迹图像尾迹区与海水背景区存在明显对照的特性,提出用对比度参数作为尾迹图像质量评价指标,进而表征舰船尾迹光学信号特征强度.为有效评价尾迹图像质量,在改进对比度基本计算模型的基础上,充分考虑人的视觉特性,引入尾迹区与海水背景区的加权因子进行组合评价,将主观与客观评价方法有机结合起来,并通过专门研制的海上特征提取实验装置进行对比度特征提取实验分析.结果表明,对比度参数能较好地反映人眼对尾迹图像实际质量的主观视觉感受,更能体现尾迹图像处理应用的本质,且能定量可靠地描述舰船尾迹光学信号特征强度的变化规律.     

基于傅里叶变换的尾流光散射检测信号处理

在水下目标探测系统中,由于受到水下噪声反射、磁性干扰等多种因素,会对探测结果造成干扰。尾流光散射检测可以有效消除水下噪声及电磁干扰,算法精度与实时性是整个信号检测系统的重要指标,解决的关键是滤除光电转换器中的系统噪声。傅里叶变换能够同时在时域及频域描述信号特征,结合滤波器可有效进行原始信号的分解、滤噪。本文研究了基于傅里叶变换的尾流光散射检测信号处理算法,最后对算法进行仿真分析。     

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.     

基于傅里叶变换的舰船通信低频信号传输精度分析

针对当前低频信号传输精度分析效果差等不足,以改善当前低频信号传输精度分析结果为目标,设计了基于傅里叶变换的低频信号传输精度分析方法。首先了解当前低频信号传输精度分析研究的现状,找到当前各种分析方法的局限性,然后采集低频信号,采用傅里叶变换对低频信号进行处理,得到低频信号的频带分量和残余分量,并采用灰色模型和神经网络对其进行分析,最后通过傅里叶逆变换得到低频信号分析结果,并进行低频信号传输精度测试。本文方法的低频信号传输分析精度超过了95%,同时低频信号传输分析速度快,具有十分广泛的应用前景。     

基于子波变换的SAR图像边缘提取研究

SAR图像的边缘提取是其图像处理的一项重要内容。将子波变换应用到SAR图像的边缘提取，通过提取子波变换局部极大模来提取图像边缘。仿真实例表明该方法取得的边缘清晰准确，具有一定的先进性。     

舰船尾迹气泡上浮运动的一种表征模型

气泡上浮运动是舰船远程尾迹气泡场特征的重要组成部分。本文首先综合考虑水中气泡上浮与扩散传质这两个相互耦合的因素,构建了能够表征舰船远程尾迹场中气泡上浮运动的数学模型：进而利用该模型计算分析了远程尾迹气泡场气泡数密度的变化情况,计算值与实验结论吻合良好,表明了该模型的正确性与应用价值。     

匹配傅里叶变换技术的研究与应用

首先分析匹配傅里叶变换的特点,阐述了将匹配傅里叶变换应用于线性调频信号的优点,将其与传统的傅里叶变换进行比较,说明匹配傅里叶变换是线性的。最后将匹配傅里叶变换应用于高动态信号多普勒频率偏移的仿真中,实验结果表明了此算法能够更好地去除混合信号中的噪声,准确地估计出信号的频偏。     

基于标准化灰度霍夫SAR图像的舰船尾流探测算法变换研究

目前,合成孔径雷达(SAR)图像技术在舰船检测和监视等方面的应用越来越广泛,特别是在舰船目标识别方面。当运用SAR图像技术进行舰船尾迹检测时,面临的主要问题是缺乏自适应的检测算法和检测系统,导致舰船尾迹检测的项目稀少,获取的目标信息单一,既无法发挥SAR图像技术的优点,又无法准确有效地进行舰船尾迹检测。本文详细分析了影响尾迹产生的因素,在Hough变换的基础上,进行了SAR图像技术在舰船尾迹检测中的研究。     

一种基于小波变换的SAR图像船舰监测新算法

船舶图像监测技术对于船舶的运行安全有着非常重要的作用,特别是在航道管理、船舶避碰、状态检测等领域,通过分析传感器采集的数据,可以获得非常多有用的信息。本文主要结合先进的SAR算法,通过小波变换对图像的有用信息进行过滤,提高了船舶图像的识别率。首先,对小波变换理论和SAR识别算法进行了原理阐述,然后对图像进行数字建模,提取出其中的有效矩阵信息,通过对特征数据进行互补和冗余信息,提高了系统的识别性能,在数据处理时,由于存在外部噪声干扰的问题,所以需要加入去噪声滤波算法。     

多极化SAR图像目标检测研究

目前,SAR图像检测多是单一极化的方式,从而使得检测效率低下。因此本文采用多极化的方式进行目标检测,在检测算法中,本文将多种极化检测器相融合,通过检测结果的多次迭代,得到最后的目标检测结果。从对比实验结果可看出,在相同的虚警率下,本文算法的检测结果最好,并且随着虚警率的提高,虚警点数没有增多。     

基于傅里叶分析的舰船航行安全监控系统

针对当前舰船航行安全监控系统在运行时,监控测量精度较低,导致系统测量的周期性脉冲信号较为分散的问题,设计基于傅里叶分析的舰船航行安全监控系统。硬件部分设计舰船航行安全监控控制器,实现监控控制模块功能,设计安全监控信号输出接口,分析船用发动机各种状态参数。软件部分设计采用高精度傅里叶分析法,接收监控测频数据,制定串口通信程序数据分析过程。设计监控信号接口输出代码,通过监控信号接口输出分析结果,完成舰船航行安全监控系统设计。测试结果表明,基于傅里叶分析的舰船航行安全监控系统监控测量的周期性脉冲信号较为集中,能够有效提高监控测量精度。