虚拟多视点舰船图像背景局部缺失修复方法

针对虚拟多视点舰船图像生成时,图像背景容易出现局部缺失的问题,研究虚拟多视点舰船图像背景局部缺失修复方法。依据舰船的多视点图像及相应视差图,利用反向映射方法生成舰船虚拟视点图像,将消除伪影后的舰船虚拟视点图像,合成为虚拟多视点舰船图像。利用图切割方法,构建虚拟多视点舰船图像前景与背景标号对应的吉布斯能量方程,确定各像素点的标号,自动分割虚拟多视点舰船图像。利用快速行进算法,依据由外至内的次序,依次修复图像背景中的局部缺失点,实现虚拟多视点舰船图像背景的局部缺失修复。实验结果表明,该方法可有效修复虚拟多视点舰船图像背景中的局部缺失,修复后图像像素点的峰值信噪比高于25 dB。     

基于多媒体技术的舰船轨迹虚拟重构技术

对舰船轨迹的虚拟重构主要包括了对舰船模型和舰船尾流的三维视景仿真重构,为了提高舰船轨迹虚拟重构的逼真度,在多媒体视觉下,提出一种基于Vega prime和Multigen Creator建模的舰船轨迹虚拟重构技术,对获取的舰船船体数据和尾流数据进行数据加载和信息编译,在虚拟场景中根据场景状态信息和渲染指令进行海洋场景、舰船模型和尾流气泡模型的绘制。采用不规则三角网分割方法实现分区域三维重构和图像处理,实现舰船轨迹虚拟重构优化。仿真结果表明,采用该方法进行舰船轨迹虚拟重构和视景仿真的逼真性较好,图像渲染能力较强,具有较好的视觉效果。     

利用虚拟现实技术的舰船图像优化

传统舰船优化算法仅能对图像二维层面进行通道增强,在三维结构层面上无法实现图像的构成像素关系的分析优化,从而出现优化后的图像结构关系不够清晰、细节特征模糊的问题。基于上述图像三维层出现的问题。引入虚拟现实技术,提出虚拟现实技术的舰船图像优化研究。利用虚拟现实技术,在图像的虚拟三维空间,提取图像三维结构特征;通过三维虚拟增强算法,对特征量进行结构变换增强优化。最后通过虚拟重构算法,对优化后的图像特征量进行图像结构重构,从而实现优化图像结构细节的效果。通过与传统图像优化算法的优化效果对比表明:提出的优化方法,在多处图像结构细节优化上,做出精准处理,处理效果符合实际应用要求,且优于传统图像处理效果,更适合舰船图像的精度化处理。     

基于FPGA的高速图像处理技术

随着现代科学技术的发展,图像处理技术取得了巨大进步,在舰船等交通领域得到广泛应用。由于舰船航行条件一般都比较复杂,拍摄出的图像不够清晰,所以需要利用图像处理技术对图像进行处理。本文针对目前舰船图像处理存在的问题,研究基于FPGA图像处理的算法,在现有冒泡算法和一般快速排序算法的基础上,提出一种适用于舰船图像处理的基于横向拓展的新快速滤波算法,并通过QUARTUS9软件和Matlab仿真实验验证。结果表明,新算法在执行速度和图像处理效果上都优于前2种算法,有效提高了FPGA处理图像数据的速度,可以方便地应用于舰船图像处理。     

大数据背景下的舰船图像特征识别研究

传统舰船图像特征识别方法仅能对图像大范围特征像素信息进行识别,而对图像细微像素特征识别效果,远远达不到实际应用要求。导致大量细节特征舰船图像,无法准确完成特征的识别处理,影响整体应用效果。为了解决细节特征信息识别问题,提出大数据背景下的舰船图像特征识别研究。利用大数据计算能力,对图像特征结构分布进行特征模型建立;根据特征分布特点,利用大数据算法,确定细节图像区域构成像素点特征。最后根据特征信息,分散检索全局目标图像像素信息,完成识别输出过程。通过与传统图像识别方法的10张图像359 035万个像素点的识别测试表明,提出方法能够在最短的时间内,完成预设细节图像特征点的识别任务,且识别准确率达到98.72%以上。     

面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影精准设计及消除方法

为解决舰船监控图像存在模糊阴影面积过大的问题,提出面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影消除方法。通过估算监控场景深度关系的方式将原始的模糊图像复原,完成舰船监控视频的去雾处理;在此基础上,分割图像中的可视化节点,再按照阴影覆盖面积的数值水平计算精准消除参数,实现面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影消除。仿真实验结果表明,与K-means聚类算法相比,应用所提方法后,舰船监控图像模糊区域的边长值明显缩短,原始视频中模糊阴影面积过大的问题得到有效解决。     

基于互信息技术的舰船图像拼接研究

舰船图像拼接是舰船图像处理领域的关键技术,为了降低舰船图像拼接误差,使拼接后的舰船图像更加完整,提出了基于互信息技术的舰船图像拼接方法。首先对当前舰船图像拼接研究现状进行分析,找到各种舰船图像拼接方法的缺陷,然后采集舰船图像,提取舰船图像拼接特征,最后基于互信息技术描述2幅舰船图像的相关性,进行舰船图像配准和拼接,并进行了舰船图像拼接仿真实验。结果表明,本文方法可以得到比较完整的舰船图像拼接结果,降低了舰船图像拼接误差,舰船图像拼接速度要快于对比方法 2倍以上,提高了舰船图像拼接效率,验证了本文方法的优越性。     

Hough变换的舰船图像自动分割

随船舶航行距离的延长,现有图像分割方法由于分割错误率过高的问题,易导致分割精度与分割速度值的持续下降,基于此提出Hough变换理论支持下的舰船图像自动分割方法。利用图像特征提取值,选择适宜的图像处理区域,实现Hough变换的舰船图像目标检测。在此基础上,对舰船图像进行预处理,通过设定分割阈值的方式,计算得到准确的粗分割系数,实现Hough变换舰船图像自动分割方法的顺利应用。对比实验结果表明,与现有图像分割方法相比,Hough变换分割方法的实际分割错误率数值水平更低,可有效解决因船舶航行距离延长而出现的分割精度值与分割速度值持续下降的问题。     

Moreau包络和深度恢复的舰船图像分解方法

传统舰船图像分解方法无法有效对图像超像素稀疏部分进行有效像素深度的恢复,导致分解图像缺失底层像素信息,噪声分解图像失真。为了解决上述问题,提出Moreau包络和深度恢复的舰船图像分解方法。首先通过引入Moreau包络算法,对图像分解区域进行超像素层的重构计算;然后利用稀疏深度恢复算法,对重构的超像素层待分解像素信息进行深度恢复优化。最后,通过像素点之间信息的关联特性,与神经网络学习特性,完成对恢复区域构成图像的分解。通过与传统神经网络分解方法的实例对比表明,提出方法分解后的图像输出效果,优于传统分解方法,更适合舰船图像分解的应用场景。     

SAR图像舰船目标双阈值快速CFAR检测算法

针对舰船检测的高效性现实需求,本文提出了改进的舰船目标CFAR检测算法。在全局阈值的基础上,利用第一虚警率检测出超过全局阈值的像素点,将超过全局阈值的像素点视作疑似目标点,将低于全局阈值的像素点视作杂波点。在局部窗口检测过程中,引入筛选机制,设置第二虚警率,将背景窗口中的疑似像素目标剔除得到最终的检测结果。该算法计算量少,并且改善了多目标环境下的检测性能,消除了泄露到背景窗口中的目标像素对杂波统计特性的影响。仿真结果表明算法的有效性。     

红外图像中舰船目标增强技术研究

随着各国在海洋领域竞争的日益激烈,舰船目标自动识别技术正逐渐成为社会的研究热点,目标增强是舰船目标自动识别技术中的重要环节,但通常海天背景下舰船目标红外图像的目标背景对比度低,图像信噪比差。为使低对比度舰船红外图像中感兴趣目标得到增强,本文首先利用中值滤波去除图像中的随机噪声,然后对图像进行同态滤波,最后加入对像素空间位置的考虑,利用像素邻域的灰度均值和均方差值构建了一个灰度变换函数,实现图像的灰度拉伸。实验结果表明,以往仅通过灰度信息的增强技术很难取得较好效果,本文在考虑像素位置的基础上提出的灰度变换函数可较好的实现对舰船目标局部区域的增强。     

视觉传达技术的雾天舰船图像恢复研究

由于使用基于空间角度恢复方法、基于变换领域恢复方法受到大量像素影响,特征点提取结果不精准,会导致图像恢复效果较差。为了解决该问题,提出视觉传达技术的雾天舰船图像恢复研究。剪裁提取目标区域,计算像素间隔,得到图像的物理坐标。以此坐标为基础进行三维图像面的重建。通过信息交互,确定重建面的同体元坐标点,完成三维重建。基于重建结果,调整局部区域亮度,区分明暗原色,结合视觉传达技术,设计了雾天舰船图像恢复流程,避免了边缘提取不连续的问题。由实验结果可知,该方法特征点提取结果与图像比例下实际值一致,误差为0,图像恢复效果较好。     

舰船红外图像检索与特征分析中支持向量机技术的应用

舰船的红外图像检测技术有非常重要的作用。在军事领域,精确的舰船红外图像检测可以起到敌方舰船侦察、维护海上领土安全的作用;在民用领域,舰船的红外图像检索与特征分析,有助于海上航线管理和交通管理,从而提高海上运输的效率和安全性。本文针对舰船的红外图像检测技术,系统的介绍了红外成像的原理,基于向量机技术和图像处理技术,研究了舰船的红外图像检索和特性分析,并对某舰船海上红外图像进行了仿真试验。结果表明,基于向量机分类技术的舰船红外图像处理具有良好的效果。     

小波变换在舰船图像尺寸测量方法中的应用

分析小波阈值降噪和基于小波图像分割技术在舰船图像尺寸测量中的应用,在小波阈值降噪阶段,利用高斯小波对图像进行4层分解,逐层去除噪声的小幅值小波系数,达到去噪目的;在图像分割阶段,首先利用灰度直方图以及本文提出的像素邻域差值直方图构建二维直方图,然后对其进行最优一维投影;最后利用Haar小波对最优一维投影进行分解,求取图像最佳分割阈值。本文用提出的算法对舰船的主轴长度、主轴垂直方向长度、舰船面积以及周长4个尺度量进行测量。实验结果表明,小波变换在图像降噪和分割方面有诸多优势,而降噪和分割又是舰船尺寸测量的必须步骤,因此小波变换将在舰船图像尺寸测量中发挥越来越重要的作用。     

基于VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用

常规的舰船航行轨迹规划技术,设置探索航行线路的栅格疏密值差异过大,导致对复杂海域的航行轨迹规划不合理,为此研究VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用。该技术对海域环境中的航行区、障碍区以及舰船自身进行虚拟场景模拟实现人机交互,通过动力学的运动曲线计算舰船的动态位姿,根据障碍物在航行区域的分布、体积等数据设置栅格大小,驱动虚拟舰船,提取舰船的航行曲线、侧倾角曲线以及侧向加速曲线,调整舰船航行轨迹。实验结果表明,与2种常规技术的应用相比,虚拟现实技术设置的栅格疏密值更加符合航行轨迹规划要求,所得到的航行轨迹更加合理。     

舰船图像高精度压缩研究

为了提高舰船图像的识别能力和传输能力,需要进行舰船图像的高精度压缩处理,提出一种改进向量量化算法的舰船图像高精度压缩方法。对舰船图像采用LGB算法进行量化编码,对编码后的舰船图像进行向量量化误差补偿,结合小波降噪方法进行舰船图像的降噪处理,采用误差补偿编码的方法对舰船图像的噪点进行信息增强处理,提高舰船图像的识别能力,结合邻近像素点的结构重组方法,实现舰船图像的高精度压缩。仿真结果表明,采用该方法进行舰船图像高精度压缩,提高了对舰船图像的识别能力,图像压缩后的输出峰值信噪比较高,说明压缩的精度较高,性能较好。     

数字信号处理器的水下成像实验系统开发

舰船在对水中目标进行侦察、探测及识别的过程中,需要运用水下成像实验系统,由此使得该系统成为舰船上不可或缺的重要系统之一。在对该系统进行开发时,为提高图像处理效果,可对数字信号处理器进行合理运用。通过数字信号处理器的加入,能够为水下成像实验系统提供强有力的技术支撑,选配适宜的硬件,并开发相应的软件程序,使系统可以对水下图像进行采集,经增强和降噪后,使图像更加清晰。数字信号处理器的加入使整个系统的性能得到全方位提升。     

噪声消除和彩色增强的舰船图像优化研究

传统舰船图像优化算法在优化过程中,图像的优化系数普遍倾向于一种优化机制,导致图像在色彩与噪声处理上无法达到平衡统一,直接导致优化输出图像的噪声消除区域在高阈值色彩增强下,图像边缘锐利度动态范围过高,边缘细节信息损失严重,不利于图像的信息保存与分析。为了解决优化过程中色彩增强与噪声消除的同步问题,提出噪声消除和彩色增强的舰船图像优化研究。首先,将图像像素点转化为几何结构特征点,将平面二维空间结构转化为三维几何结构空间,拓宽像素特征点的优化维度;接着在几何空间下,完成对噪声特征点的消除计算;在效果噪声的基础上,完成噪声位置像素的色彩补偿,通过缺失位置像素色彩补偿,达到提升全局像素色彩对比系数,统一输出色彩阈值,抑制噪声边缘色彩动态范围的效果。通过与传统优化算法的对比表明,提出优化算法处理后的图像,色彩域噪声处理效果更加自然,图像细节信息保留更多。     

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。     

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。