基于全景视觉的舰船图像局部特征点检测

传统舰船图像局部特征点检测方法,存在特征点稳定度低、局部图像特征噪点多等弊端。为解决上述问题,引入全景视觉理论,建立基于全景视觉的舰船图像局部特征点检测方法。通过复合式全景视觉架构搭建、双目参量标准2个步骤,完成全景视觉检测环境的搭建。通过舰船图像局部特征点稳定度的确定、重复读和匹配度的确定、特征为数分析3个步骤,完成基于全景视觉舰船图像局部特征点检测方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型检测方法与传统方法相比,显著提升特征点稳定度,减少局部图像特征噪点数量。     

基于视觉搜索的舰船跟踪方法研究与仿真

基于视觉图像处理方法实现对舰船目标的跟踪识别,提高对舰船目标的搜索和打击能力。传统方法采用舰船目标轮廓亮点检测方法实现对目标的视觉搜索,在图像模糊和背景干扰较强时,检测效果不好。本文提出一种基于相邻帧补偿和尺度不变特征变换的舰船视觉搜索跟踪算法。为提高舰船目标图像视觉特征采集的清晰度和稳定性,采用电子稳像技术对舰船视觉信息采集进行直方图均衡处理,采用尺度不变特征变换SIFT技术对舰船目标进行角点特征提取。采用相邻帧补偿技术进行背景干扰滤波,在相邻两帧之间求解舰船的运动参量,实现对舰船目标的视觉搜索和跟踪。仿真实验表明,采用该算法实现对舰船目标的视觉搜索跟踪,舰船视觉特征的稳像性能较好,对舰船目标的准确识别率较高,展示了较好的应用价值。     

基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法

针对现有舰船异常目标检测方法,出现高相似度异常目标辨识度低的问题。提出基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,基于机器学习技术,对现有图像分析算法进行优化改进,通过采用多光谱AI协同CRD算法对图像构成原子进行划类提取,明确目标图像边缘。在此基础上,利用精准图源RX处理算法,精准确认图像内异常目标特征,完成提出的方法设计。对比实验证明,提出的基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,能够准确识别恶劣环境下的图像目标异常,具备高精度识别高相似度图像内的异常目标的要求,并且在处理速度、运算稳定性与后期学习能力上都优于传统舰船图像异常目标检测方法。     

舰船图像系统的加密算法设计

传统的舰船图像加密算法通常由于密钥空间较小而很难抵御恶意程序的攻击,因此为了增强舰船图像系统加密算法的安全性,对舰船图像系统的加密算法进行优化设计。在舰船图像系统加密算法设计中导入混沌序列,得到迭代运算公式,生成基于混沌序列的密钥空间,以此设计图像系统加密算法。根据对比实验可知:当初始参数为1×106时,文中算法的密钥空间能够达到传统算法的1027倍,因此具备更好的防御恶意攻击的能力。     

全景视觉舰船图像局部特征点检测

针对传统的舰船图像局部特征点检测技术在检测特征点时,因重复抓取造成检测结果中噪点比例过高,影响有效信息读取的问题,因此设计全景视觉舰船图像局部特征点检测技术。在对舰船图像预处理后,计算稳定度和匹配度2个舰船图像局部特征点的检测参数。将计算得到的检测参数作为高斯金字塔的参数,使用高斯尺度空间法检测舰船图像特征点,完成全景视觉舰船局部特征点检测技术的设计。设计与传统的舰船图像局部特征点检测技术的对比实验,结果表明全景视觉舰船局部特征点检测技术能够有效减少特征点检测后的噪点数,检测效果更佳。     

背景灰度非均衡的舰船目标图像分割方法

现阶段,IR成像系统在舰船目标检测中的应用备受关注。由于IR图像存在背景灰度非均衡的特征,从而使得常规的图像分割方法很难对舰船目标进行准确检测。为了有效解决这一问题,探寻一种能够对背景灰度非均衡的舰船目标图像进行有效分割的方法。本文从舰船目标图像分割的现状分析入手,对背景灰度非均衡的舰船目标图像分割方法进行论述,期望本文研究能够对舰船目标图像分割精度的进一步提升有所帮助。     

基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法

由于传统的舰船行驶轨迹自动检测得到的目标图像局部视觉对比度低,弱小目标占据像素少,导致检测结果精度下降,无法为相关技术人员提供有效的参考价值,为此提出基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。利用所采集图像帧与帧之间的关联性,采集其灰度变化情况,获取有效信息,提取灰度矩阵特征,选择目标层次中的相邻帧,获得短时轨迹,计算得出灰度坐标,使所得轨迹光滑连续,分析单帧检测结果,完成基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。设计对照实验,验证所提出算法的应用效果,实验结果表明,在应用机器视觉技术后,检测得到的图像局部视觉对比度有着显著提高,能够证实所提出算法的行驶轨迹检测性能优于传统算法。     

曲线进化的多波段舰船图像目标精准识别系统

传统的多波段舰船图像目标精准识别系统存在着识别性能差的缺陷,为此提出基于曲线进化的多波段舰船图像目标精准识别系统设计研究。多波段舰船图像目标精准识别系统硬件设计主要包括传感器、采集卡、微处理器、适配器与通信单元,软件设计主要包括多波段舰船图像预处理模块、多波段舰船图像目标检测模块与多波段舰船图像目标识别模块,通过硬件与软件的设计实现了多波段舰船图像目标精准识别系统的运行。通过实验得到,设计的多波段舰船图像目标精准识别系统识别率比传统系统高出20.6%,说明设计的多波段舰船图像目标精准识别系统具备更高的识别性能。     

基于遥感图像的舰船目标检测及特征提取技术

首先运用OSTU算法对舰船目标图像的陆域和海域空间分离,进而提出一种基于云干扰背景的高斯分布混合统计模型进行虚假目标的过滤。在实现舰船目标(ROI)检测的基础上,又根据舰船图像的特征提取形态特征和尾迹特征等,精确实现对舰船目标鉴别。数据表明,通过以上步骤的技术处理,能够很好地实现对遥感图像的舰船目标进行虚假过滤和快速的舰船特征提取。     

基于 Web语义的舰船雷达目标识别系统设计

针对舰船雷达信号目标的识别方式简单、识别度低的情况,文中提出基于 Web语义的舰船雷达回波自动识别系统。因为雷达信号目标特征信息点分散且繁杂,在语义 Web网下取得雷达信号目标图像的数据特征,运用改进 FastICA算法提取特征数据后,通过智能雷达回波视频图像识别系统,对舰船目标图像进行分析。实验证明,基于 Web语义的舰船雷达目标识别系统,能使大量信息被系统充分利用,达到精确识别舰船雷达图像目标的目的。     

基于Web语义的舰船雷达目标识别系统设计

针对舰船雷达信号目标的识别方式简单、识别度低的情况,文中提出基于Web语义的舰船雷达回波自动识别系统。因为雷达信号目标特征信息点分散且繁杂,在语义Web网下取得雷达信号目标图像的数据特征,运用改进FastICA算法提取特征数据后,通过智能雷达回波视频图像识别系统,对舰船目标图像进行分析。实验证明,基于Web语义的舰船雷达目标识别系统,能使大量信息被系统充分利用,达到精确识别舰船雷达图像目标的目的。     

海上舰船目标的多尺度图像识别算法

常规图像识别算法存在图像尺度分割不明确的问题,导致识别算法的准确率较低,构建一种新的海上舰船目标的多尺度图像识别算法。采集图像信息,获取图像噪声类型,利用样本分散数据,降维图像线性投影,提取像素点位置,分割多尺度图像构建识别算法。实验结果表明,此次构建的多尺度图像识别算法,在3种不同的图像分辨率条件下,识别准确率分别比其他2种常规识别算法高出16.52%,18.17%,14.79%,证明此次构建的图像识别准确率更高,更适合应用在海上舰船目标图像识别的任务中。     

物联网环境下舰船行驶环境安全监测系统

传统舰船行驶安全监测系统主要由舰船各部分监测感应单元构成,通过对检测信号的收集来完成对舰船行驶环境安全的监测。此种方法存在多设备间通信协议不统一,需要中转设备转换计算,且信号再回传解析过程中存在延迟的问题。因此,提出物联网环境下舰船行驶环境安全监测系统设计。首先,对传统多个监测点进行精简,保留关键监测点,创建基于物联网技术的行驶安全监测平台。接着,通过引入航线偏差安全监测算法与综合信号安全监测算法,完成系统软件设计。通过数据场景模拟实验测试所设计系统的监测效果,实验结果表明该系统对舰船行驶环境安全的监测结果较为准确,且监测稳定性较好,证明设计系统在舰船行驶安全监测方面优于传统安全监测系统。     

基于SAR图像的舰船检测算法

在基于海面杂波统计模型的基础上,在利用SAR图像系统技术的前提下,根据对舰船检测目标因素的客观分析,通过对各种舰船检测算法检测差异性的比较研究,进行相应算法分析,为优化算法在能够有效提高检测速度和检测精度的情形下,进一步增强舰船目标的综合检测性能。     

基于传感器网络的舰船行驶系统振动检测

根据振动检测结果可以知道舰船行驶系统的工作性能,传统方法无法有效的实现舰船行驶系统振动检测,为了提高舰船行驶系统振动检测精度,设计了基于传感器网络的舰船行驶系统振动检测方法。首先分析当前舰船行驶系统振动检测研究进展,并指出当前各种舰船行驶系统振动检测方法的缺陷,然后采用传感器采集舰船行驶系统振动检测信号,并对舰船行驶系统振动检测信号进行消噪,最后构建了舰船行驶系统振动检测模型,并通过仿真实验分析舰船行驶系统振动检测方法的性能,结果表明,本文方法可以准确描述舰船行驶系统振动检测信号变化特点,获得高精度的舰船行驶系统振动检测结果。     

SVM在合成孔径雷达图像目标识别中的应用

提出一种采用Zernike矩和支持向量机SVM结合对SAR图像中的舰船目标类型进行分类识别的算法。此算法首先对SAR舰船切片图像进行预处理,再采用Zernike矩提取SAR舰船图像切片的旋转不变特征算子;然后,利用支持向量机的方法对目标样本进行训练构造分类器,并采用"一对一"多类方式实现多类舰船目标的识别。最后,仿真建立3类舰船三维模型,并利用本文算法进行分类识别,实验结果表明本文算法能够有效识别舰船目标。     

双目视觉下多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法

为清晰分辨船舶航行图像的边缘特征信息,提出双目视觉原理下的多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法。依照图像信息的测距处理方案,匹配必要的视觉性像素,完成基于双目视觉的舰船图像特征点标注处置。在此基础上,根据多尺度成像坐标原理,判定舰船图像的灰度信息,再通过计算轮廓特征系数的方式,实现双目视觉下多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法的应用。对比实验结果表明,与SIFT算法相比,应用新型特征点提取算法后,QDI系数指标出现明显提升的变化趋势,船舶航行图像的边缘特征信息得到清晰化分辨。     

船舶自动舵系统中滑膜控制器的PID优化设计

操舵系统在舰船动力系统中占据重要地位,能够确保舰船航行的有效性,与舰船行驶需求相适应。其中,舵能够对舰船方向功能加以把握,若要转舵亦或是对障碍物躲避,就需要操舵。其中,手动操舵系统使用最为常见,主要是利用手动操舵开关对电磁阀开闭进行直接控制,以达到操舵的目标。本文研究了自动舵系统的PID控制优化措施,通过提高操舵的精准度,将PID技术应用于船舶自动舵系统的滑膜控制器中,能够显著提升自动舵系统的综合性能。     

舰船遥感图像的目标识别研究

本文根据遥感图像的目标识别要求,从舰船的目标识别要点出发,首先介绍舰船遥感图像的识别流程,针对舰船遥感图像在摄取中存在一定云块和复杂海况的噪声干扰问题,提出一种基于多级视觉感知算法去除海面背景干扰,获取舰船目标;考虑到获取到的舰船目标存在一定的虚假识别,本文引入基于SVM分类器方法有效的过滤掉虚假舰船目标,并在最后对舰船目标的分类识别结果进行了分析。     

基于视觉传达的模糊舰船图像目标分类检测

模糊舰船图像的有效分类识别可提高对目标的准确打击和辨识能力,提出基于视觉传达和图像增强的模糊舰船图像目标分类检测模型。构建模糊舰船图像的多传感视觉采集模型,采用目标图像与背景图像差分分析方法实现对舰船图像的目标特征提取和聚类处理,根据视觉聚类传达和目标图像的特征点增强结果,结合模糊C均值聚类算法,实现对舰船目标图像的分类检测。测试得知,该方法进行舰船目标分类检测的聚类性较好,识别精度较高,视觉传达效果显著增强。