统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究

针对传统的海上遥感图像背景去噪算法中由于噪声分解遗漏情况造成的图像梯度值低的问题,提出统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究。利用统计学习中的高斯概率分布模型建立遥感图像背景噪声模型,计算每个像素点灰度值的均值,并一一对比,统计图像中噪声分布特征并分离噪声,依据噪声分布特征设计滤波器对,将滤波器对应用在小波变换滤波器中,利用滤波器分解图像中的噪声,经过逆变换重构图像,实现海上遥感图像背景去噪。实验结果表明,与传统的图像背景去噪算法相比,应用统计学习的海上遥感图像背景去噪的算法平均梯度值更高,说明该算法适合应用在海上遥感图像背景去噪中。     

小波去噪在船舶操纵运动建模中的应用

通过向20°/20°Z形试验仿真数据中添加随机噪声,得到含噪声的试验数据;随后,应用最小二乘支持向量回归机(Least Square-Support Vector Regression,LS-SVR)对经过小波去噪的试验数据和含噪声的试验数据进行分析,辨识了船舶操纵运动二阶线性响应模型中的操纵性指数。将由去噪试验数据和含噪试验数据得到的20°/20°Z形试验预报结果同20°/20°Z形试验仿真数据进行对比,验证了小波去噪在对含噪声的Z形试验数据进行去噪处理的有效性。     

船舶噪声视频图像的去噪锐化方法

传统视频图像降噪处理普遍采用小波滤波算法完成降噪计算,虽然像素通道内的噪声被有效去除,但是滤波过程中有效像素的损耗导致图像通道的收敛性降低,不利于后期图像的锐化处理。为了解决此问题,提出船舶噪声视频图像的去噪锐化方法。为了避免去噪过程中对正常像素的损伤,本文提出的方法采用拉氏去噪算子去噪算法,完成噪声像素点的去除计算。通过梯度锐化并行算法在去噪算法的基础上,完成对图像像素的锐化计算。对比实验表明,提出的去噪锐化方法比传统去噪锐化方法,提升图像整体去噪锐化效果好,实用性更强。     

一种基于软阈值的小波去噪算法

对于高幅度和宽尺度的噪声要素，尤其是当有用信号的幅度和噪声尺度相差不大时，使用传统的傅里叶滤波和一般的小波变化去噪的效果不是很好，对此提出了一种软阈值去噪方法。仿真实验结果表明，这种方法在有效消除高频随机信号和特定尺度的噪声，同时又能很好地保留原有的有用信号。     

基于经验模式分解的滤波去噪算法

经验模式分解法被认为是非线性、非平稳数据处理方法的新进展.其最大优点是根据信号本身的特性自适应地产生合适的模态函数,这些模态函数能很好地反映信号在任何时间局部的频率特征,克服了小波变换中要选取合适小波基的困难.基于经验模式分解的分解特性,本文提出了一种新的阈值去噪方法,通过事先建立的经验阈值,根据自适应方法对噪声进行去除,然后对去除的噪声进行随机采样后加入到去噪信号中重新滤波,通过反复滤波迭代进行噪声的去除.实验结果证明了本方法与小波相比具有自身独特的优势.     

小波变换在信号去噪方面的应用研究

利用小波对信号去噪,是小波理论应用于实际的一个重要方面.介绍用于一维检测信号去噪的几种常用方法,在Matlab7.0系统仿真工具中实现了去噪算法,并对这几种算法的去噪效果进行了比较.     

基于数据挖掘的舰船快速比照算法及舰船性能统计

在舰船开发过程中,耗费时间成本与经济成本最大的环节是舰船测试环节,每艘船在下水之前都要进行上百甚至上千次的水动力测试,海量的船舶测试数据对于新型船舶的设计与开发具有重要的指导作用。因此,从海量的船舶测试数据中提取有价值的信息,形成新的船舶性能数据,不仅可以缩短生产周期,而且能够指导船舶的设计过程,这是本文的研究重点。本文通过介绍数据挖掘技术和支持向量机技术,研究船舶性能快速比较算法以及性能统计。     

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.     

基于极限学习机算法的光学遥感图像舰船目标监测

在遥感成像技术快速发展的背景下,获取遥感图像的方式有所改变,已经不再局限在合成孔径雷达方面,而是开始采用光学相机。通过光学相机所形成的遥感图像具有较高的分辨率,且能够在图像中对感兴趣目标进行检测。其中,光学遥感图像是军事活动应用遥感技术的重点且备受关注。将极限学习机算法应用在光学遥感图像舰船目标检测中,可以进一步提高检测质量与效果。该算法属于全新的单隐含层前馈神经网络学习算法,结构相对简单且能够快速学习,全局寻优能力较强,计算复杂程度降低,能够获得最小平方优化解,性能稳定且泛化。总体来讲,基于极限学习机算法的光学遥感图像舰船目标检测研究十分有必要。     

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。     

舰船遥感图像的分类方法研究

遥感图像分类一直是舰船应用领域的关键技术,由于遥感图像具有多波段、高维特征等特点,当前遥感图像分类技术面临一定的挑战。为了获得更优的舰船遥感图像分类结果,提出一种多分类器加权组合的舰船遥感图像分类方法。首先分析舰船遥感图像分类研究的历史,找到导致单分类器的舰船遥感图像分类错误率高的原因,然后引入双边滤波算法对原始舰船遥感图像进行去噪,并提取舰船遥感图像分类纹理特征,最后采用多种方法建立舰船遥感图像分类器,并对它们进行加权组合,输出舰船遥感图像的最终归属。仿真测试结果表明,本文方法获得了比单分类器更优的舰船遥感图像分类正确率,舰船遥感图像分类结果更加可靠。     

基于光学遥感图像的船舶目标检测技术研究

首先分析基于光学遥感图像的船舶目标检测流程,然后利用Top-Hat算法进行目标图像增强,并设计检测系统结构元尺寸自适应选择算法,以此来克服光学遥感图像的不均匀性和局部背景的粗糙性。最后进行不同海况的船舶目标检测试验。试验结果表明,本文算法虽然在实现过程中较阈值分割算法要复杂,但其适用范围更广,并且能够有效提高复杂海况下船舶目标检测的准确率。     

海巡无人机遥感图像畸变校正方法研究

现有海巡无人机遥感图像畸变校正方法存在畸变校正效果差的问题。为了解决上述问题,提出海巡无人机遥感图像畸变校正方法。根据遥感图像畸变校正需求,构建遥感图像畸变校正框架,以此为基础,通过粗加工确定遥感图像成像方程,以确定的方程为依据,采用多项式法构建遥感图像畸变校正公式,校正遥感图像像素坐标,利用三次卷积算法重采样遥感图像像素值,实现了海巡无人机遥感图像畸变的校正。实验结果显示,与现有海巡无人机遥感图像畸变校正方法相比,提出的海巡无人机遥感图像畸变校正方法极大地提升了畸变校正效果,充分说明提出的海巡无人机遥感图像畸变校正方法具备更好的性能。     

舰船尾迹图像去噪处理方法研究

针对现有去噪处理方法获得的舰船尾迹图像质量较差,边缘信息模糊等缺点,提出一种基于MCA与特定滤波器相结合的舰船尾迹图像去噪处理方法,对舰船尾迹成像模型和相干斑噪声模型以及统计特性进行了分析和计算;采用MCA对舰船尾迹结构成分与水面复杂背景纹理成分进行有效分离,分别选择双正小波变换和剪切波变换构建舰船尾迹纹理字典和结构成分字典,将舰船尾迹图像形态成分分离过程转化成最优化问题进行求解,去除了干扰;采用同态滤波对去噪处理后的舰船尾迹图像进行增强,并设计了高通滤波器来替代同态滤波函数中的滤波器,实现了舰船尾迹图像的中低频成分抑制和高频部分增强。实验结果表明,所提方法对舰船尾迹图像的去噪处理效果最好,得到的图像边缘清晰度更高,纹理特征也更加显著,且细节信息得到了增强。     

多元线性拟合船舶遥感图像条带噪声分离技术

本文介绍多元线性拟合方法,分析多元线性拟合模型以及参数估计、多元线性模型拟合优度和显著性检验,重点阐述船舶遥感图像信号特征以及船舶遥感图像噪声,提出船舶条带噪声模型及分布规律。最后,结合傅里叶变换以及小波函数研究船舶遥感图像条带噪声分离技术。     

船联网中曲波阈值图像去噪自适应算法研究

随着船联网时代的到来,对于图像的传输质量要求越来越高。本文给出一种改进的曲波阈值图像去噪自适应算法,该算法结合反应扩散滤波器,有效利用曲波变换与反应扩散滤波器的优势,既抑制曲波图像去噪过程中所产生的"虚假"现象,也弥补反应扩散滤波会产生斑点噪声的缺点。     

基于图像分割与目标提取的舰船遥感影像分析技术

舰船遥感影像分析技术在舰船目标识别、海上航运交通管理、资源探测和军事侦察等领域发挥着重要的作用,是一种快速、高效和准确的海上舰船信息获取方法。遥感技术的理论基础是电磁波原理,该技术利用遥感卫星等设备采集和分析远距离物体辐射和反射的电磁波信号,从而进行地面物体的探测和识别。由于遥感技术存在巨大的优势,因此,基于遥感技术的舰船遥感影像分析和目标提取有重要意义,决定了海上目标识别和海上监察的水平。本文针对舰船的高分辨率遥感影像,详细的介绍了图像分割原理和目标提取原理,在此基础上研究了一种全新的舰船遥感图像分析技术。     

无人机海监测绘技术应用下舰船遥感图像目标检测

随着遥感技术与无人机技术的结合,无人机遥感已广泛应用于海监测绘领域。通过大量实践发现,受到天气雨雪、大雾、霾的影响,无人机获取舰船遥感图像时,目标识别清晰与准确度明显降低。为此,应用无人机海监测绘技术进行下舰船遥感图像目标检测。通过对遥感图像目标的明暗分离计算、海陆场景分离计算与目标神经特征识别计算,实现对舰船遥感目标的快速检测。仿真场景对提出的设计进行对比测试,结果证明了提出设计的可行性与实用性。