基于顶帽运算的遥感图像恒虚警率舰船目标检测算法

随着合成孔径雷达的出现,使得利用合成孔径雷达图像实现海洋目标检测,成为海洋遥感领域的研究重点。由于合成孔径雷达遥感图像中存在大量的背景像素,为从图像中对目标信息进行有效提取,需要借助顶帽运算提高图像的信杂比,并利用恒虚警率算法实现目标快速检测。鉴于此,文章从利用顶帽运算增强遥感图像的信杂比分析入手,对基于顶帽运算的遥感图像恒虚警率舰船目标检测算法进行论述。     

基于物联网的海洋区域生态监控系统开发

对海洋生态环境的有力监控有助于海洋环境保护和海洋资源的开发利用。本文在物联网的基础上,研究海洋区域生态监控系统。首先设计系统的整体架构,然后对其中涉及的关键技术,如传感器技术、通信技术等进行阐述。最后利用聚类算法分析得到的监控数据,以此来说明本文算法的可行性和实用性。     

远洋船舶目标检测中图像分类识别研究

为准确划分远洋船舶类别,实现远洋船舶目标检测,保障海洋生态环境、海洋交通与国防安全,研究远洋船舶目标检测中图像分类识别方法。采用小波分析法,通过二维小波变换获取低频子图像、水平细节子图像、垂直细节子图像和对角细节子图像,将其作为远洋船舶图像特征;采用采用双向递归神经网络(BRNN)的深度学习方法构建分类器,将远洋船舶图像特征作为输入向量,通过递归神经网络将输入向量映射至输出向量,得到船舶目标图像分类结果。同时利用改进粒子群算法优化分类器中的权重与偏差参数,提升船舶目标图像分类精度。实验结果显示,所研究方法能够有效划分船舶目标图像类别,且划分精度高于97%。     

深度学习的SAR图像海洋涡旋自动检测及其特征提取

本文针对SAR卫星遥感图像海洋涡旋自动检测问题,提出一种基于YOLOX高性能目标检测的海洋涡旋检测模型YOLOX-EDDY,该模型能够精准检测到亚中尺度海洋涡旋。根据SAR图像海洋涡旋的螺旋线形态,本文提出了涡旋中心位置、涡旋尺度和涡旋边缘位置等特征参数自动提取方法,实现了从海洋涡旋自动检测到涡旋特征信息提取的自动化处理。利用国家卫星海洋应用中心和中国资源卫星应用中心提供的高分三号卫星海洋涡旋SAR图像,构建SAR图像涡旋样本库,进行涡旋自动检测模型训练与验证、涡旋特征参数提取实验。实验表明,本文提出方法具有较强的泛化能力,能够实现海洋涡旋精准检测和涡旋特征参数提取。     

智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。     

基于不变矩和支持向量机理论的舰船目标识别

本文利用小波不变矩和支持向量机理论进行舰船目标识别。在识别过程中,首先获取图像,同时将得到的图像转换到极坐标内;然后利用小波矩进行特征提取,在此过程中选择合适的核函数;最后利用支持向量机进行分类。实验结果表明,本文算法具有较高的识别率。     

一种面向水下无人航行器的实效图像增强算法

针对水下图像存在严重模糊、对比度低、噪声多等问题,根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出一种基于小波变换的水下模糊图像增强算法。利用小波变换对RGB图像进行二层小波分解,把原图分解为高、低频子带,利用导向滤波算法估计低频子带上的照射分量并进行去除;利用软阈值算法对高频子带上的图像边轮廓信息进行去噪和增强处理;对水下图像进行小波逆构,并进行伽玛校正;最后利用改进的灰度世界算法对水下图像进行颜色校正。试验结果表明,使用文章中算法处理所得到图像的对比度及信噪比都较高,且清晰度较高,满足水下无人航行器的要求。     

多媒体环境下船舱监控视觉图像敏感区域标注算法

在船舱监控视觉图像的敏感区域标注中,针对敏感区域聚类标注算法准确率较低的问题,在多媒体环境下,提出了一种船舱监控视觉图像敏感区域标注算法。使用视觉注意模型计算各个区域的敏感度,对敏感区域进行检测。利用K-NN聚类算法对图像样本进行聚类,对出现频率最大的样本类别进行标注。利用图像的SIFT特征对图像的特征点与梯度进行描述,得到敏感区域图像特征后,根据值的大小,排序所有未标注的图像标注词,实现了船舱监控视觉图像敏感区域标注算法。为了检测该算法,利用敏感区域聚类标注算法与该算法进行敏感区域标注准确率的对比实验,证明了船舱监控视觉图像敏感区域标注算法的可行性与准确率。     

基于船舶卫星遥感图像的目标特征算法

在现代海洋运输及海上军事业务中,对船舶目标的有效定位及跟踪是保证海洋运输安全的有效方法之一。现有的海上目标检测跟踪系统中,有基于雷达目标检测﹑水声目标检测及卫星遥感图像的目标检测方法。由于海上环境的复杂性及目标物的快速移动性,基于遥感图像的目标检测成为最重要的方法之一。本文分析现有船舶目标物的特征参数,提出船舶卫星遥感图像快速有效的船舶目标特征值提取算法,最后给出了基于此算法的数据库设计。     

利用NSCT循环抽样进行水声图像去噪

在海上军事及海底探测领域,基于声呐图像的识别应用越来越多。但是声呐图像混入了多种海上噪声,在图像对比时首先需要去除噪声。NSCT是一种基于拉普拉斯逆变换的滤波方法,对于海上声呐图像首先按照周期进行循环抽样,然后利用NSCT变换得到图像边缘系数,再通过滤波平移对噪声进行去除。本文在研究声呐图像及海上噪声特性的基础上,利用NSCT滤波算法对其进行去噪处理,得到空域平均后的去噪图像,并给出仿真结果。