共查询到10条相似文献,搜索用时 234 毫秒
1.
2.
为了提高舰船火灾的识别率,研究了一种基于红外视频图像的火焰特征提取算法。首先对红外视频图像进行预处理,然后利用火焰红色饱和度、亮度值以及红色分量值等判据对疑似火焰区域进行识别,采用四邻域搜索法对疑似火焰区域进行分割,最后根据火焰燃烧初期的特点对火焰特征进行提取。实验结果表明,该算法能够有效分割出疑似火焰区域并提取出火焰特征。 相似文献
3.
4.
船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。 相似文献
5.
6.
《舰船科学技术》2021,43(12)
采用当前方法对无人船图像进行识别时,没有对无人船图像进行预处理,导致识别效果差、识别效率低、识别率低。为此,提出多变光照下的无人船图像模糊纹理光点定位识别方法。首先,以Lambertian模型为基础,构建LTV模型,利用该模型对多变光照归一化,提高整体的识别效果;然后,通过K-L变换原理对无人船图像实行降维处理,在计算繁琐度降低的同时提高所提方法的识别率。最后,利用小波变换法对图像进行积分投影,提取图像中的无人船区域,并对提取后的无人船区域进行梯度增加,丰富局部特征,通过CS-LBP算子提取无人船图像的纹理特征,实现无人船图像模糊纹理光点定位识别。实验对比结果表明,所提方法的识别效果更好、识别效率更高。 相似文献
7.
8.
《舰船科学技术》2016,(5)
SAR图像特征提取是目标识别中的关键步骤,直接影响目标识别的结果。长度类特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,本文提出一种新的方法。首先通过水平集分割获得目标轮廓,其次采用区域消除方法滤除杂波,获得预处理后的目标图像;其次通过最小外接矩形拟合目标,获取舰船目标切片的长轴、旋转的角度;再次采用最小二乘法椭圆拟合获取舰船目标短轴;最后得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,本文方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。 相似文献
9.
SAR图像特征提取是目标识别中的关键步骤,直接影响目标识别的结果。长度类特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对 SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,本文提出一种新的方法。首先通过水平集分割获得目标轮廓,其次采用区域消除方法滤除杂波,获得预处理后的目标图像;其次通过最小外接矩形拟合目标,获取舰船目标切片的长轴、旋转的角度;再次采用最小二乘法椭圆拟合获取舰船目标短轴;最后得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,本文方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。 相似文献
10.
研究改进神经网络的船舶红外图像边缘检测方法,提升边缘检测抗噪声干扰能力。采用块匹配的主成分分析方法对船舶红外图像实施去噪处理后,经梯度算子将降噪后船舶红外图像转换为二值图像;以BP神经网络为基础,通过附加动量法-自适应学习速率调整BP神经网络权值,提高网络训练鲁棒性;将转换后舰船二值图像作为改进神经网络的输入,在实施网络训练后得出输出值,依据输出值和设置阈值的对比结果,获取船舶红外图像边缘点,实现船舶红外图像边缘检测。实验结果表明:该方法降噪后船舶红外图像的PSNR值全部高于40 dB,降噪效果较好;可有效提取船舶红外图像边缘特征且边缘检测结果清晰、连贯,能够达到船舶红外图像边缘检测标准。 相似文献