复杂环境下的舰船视觉图像增强技术

针对当前增强技术存在的区域过渡不自然、块效应、信息丢失严重等问题,以改善舰船视觉图像质量为目标,设计一种复杂环境下的舰船视觉图像增强技术。首先对当前舰船视觉图像增强技术的研究现状进行分析,找到引起不足的因素,然后对舰船视觉图像进行分块操作,对每一个子块进行变换,然后通过Harr变换的方法计算不同子块间的相关度,确定图像增强系数,根据图像增强系数对舰船视觉图像进行自适应增强,最后对增强后的舰船视觉图像进行亮度调度,使图像更加清晰,视觉效果更佳。采用具体舰船视觉图像对增强技术的性能进行测试与分析,实验结果表明,本文方法的舰船视觉图像效果得到了极大改善,舰船视觉图像信噪比、亮度和对比度均要优于对比技术,为舰船视觉图像增强提供了一种新的技术。     

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。     

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。     

基于智能视觉的船体焊接坏点识别

船体焊接坏点识别对保证舰船制造工艺精度具有重要的价值,也是提高舰船建造质量的关键技术。针对当前船体焊接坏点识别精度低的问题,设计基于智能视觉的船体焊接坏点识别方法。首先对船体焊接坏点识别的视觉图像进行采集,并对图像进行增强处理,提高图像的清晰度,然后提取船体焊接坏点的图像特征,采用人工智能技术对船体焊接坏点进行分类和识别。实验结果表明,本文方法可以提高船体焊接坏点识别精度,应用于实际舰船制造工艺中,能够保障舰船建造质量。     

舰船电子海图显示界面视觉交互设计方法

为了实时获取舰船电子海图认知性信息,提高舰船电子海图显示界面可用性,提出一种新的舰船电子海图显示界面视觉交互设计方法。选择Axure RP进行舰船电子海图显示界面视觉交互设计,包括浮动窗口、子菜单栏以及主界面,设置3种色彩模式,分别为白天模式、夜晚模式、黄昏模式。以系统界面变化特点与用户操作方式为依据,分类舰船电子海图显示界面视觉交互动作,完成舰船电子海图显示界面视觉交互设计。测试结果表明,该设计方法的可用性较好、认知效率较高、认知理解的难度较小,电子海图显示界面视觉交互效果得到保证。     

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。     

基于人机交互技术的舰船智能导航系统设计方法

构建舰船智能导航系统,结合海图电子化分析提高导航控制能力,提出基于人机交互技术的舰船智能导航系统设计方法。采用地图投影计算方法进行舰船智能导航的GIS信息加载,结合海图静态水深测量以及航线分支调度方法进行舰船导航过程中的动态信息交互,结合地理约束机制和视觉约束机制,通过量化均衡控制和航海视觉监测,实现对舰船智能导航的人机交互设计。测试表明,采用该方法进行舰船智能导航的人机交互性较好,信息动态加载能力较强,视觉效果较好。     

基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法

为提升雾天舰船图像视觉传达质量,提出基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法。中值滤波算法分解雾天舰船图像,获取基础层与细节层雾天舰船图像;利用时空域滤波算法确定舰船图像需增强区域,并对其进行图像增强;以加权融合方式到增强后雾天舰船图像;提取增强后雾天舰船图像的边缘轮廓特征,依据量化融合方式处理提取的边缘轮廓特征,输出雾天舰船图像视觉传达结果。实验证明,该方法可有效分解雾天舰船图像,并增强图像,有效完成现雾天舰船图像视觉传达,提升图像边缘强度与彩色熵,即图像视觉传达效果较优。     

人工智能技术舰船发动机状态分析

发动机振动信号分析是判断发动机状态的重要因素,传统方法忽略对发动机振动信号的处理,导致舰船发动机状态分析时间较长,为此设计一种基于人工智能技术的舰船发动机状态分析方法。采集舰船发动机的振动信号,采用时域分析法对振动信号处理,获得发动机振动信号特征中不同信号和不同时刻的相互依赖关系,依据人工智能技术确定振动信号的鲁棒值,从而确认舰船发动机异常情况,以此完成舰船发动机状态分析。在舰船发动机无故障情况下和有故障情况下进行了发动机状态分析的实验。结果证明,在无故障情况下和有故障情况下,本文设计方法对发动机状态的分析时间均比传统2种分析方法的分析时间短,证明此次设计的基于人工智能技术的舰船发动机状态分析方法分析效果好。     

基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法

针对多光谱红外舰船图像质量差影响应用性的问题,提出基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法。利用多光谱红外热成像仪采集舰船图像数据,对红外舰船图像实施中值滤波处理,增强图像的视觉传达效果。通过非下采样变换方法,将红外舰船图像划分为高频方向子带与低频子带。依据高频子带融合方法和低频子带融合方法,分别融合红外舰船图像的高频方向子带与低频子带。对融合后的高频方向子带与低频子带实施非下采样逆变换处理,获取红外舰船图像的多级融合结果。实验结果表明,该方法可以实现不同光谱频段红外舰船图像的多级融合,融合后图像的互信息量、边缘信息保留量均高于0.7,有效提升红外舰船图像的应用性。     

基于视觉传达技术的舰船图像质量提升方法

由于舰船行驶过程所拍摄图像容易受到各种外界因素影响,降低舰船图像质量,无法获取舰船重要信息,因此,有效利用多种视觉传达技术提升舰船图像质量。结合大气弹射模型,采用改进的四叉树搜索方法估计有雾舰船图像的大气光值,通过子窗口引导滤波器估计有雾舰船图像的透射率,反推大气散射模型,获取去雾后的舰船图像;通过视觉传达技术中低通滤波器将去雾后舰船图像分解为低频部分和高频部分,将舰船图像的低频部分输入到编码-解码深度网络中,修正舰船图像的颜色,将舰船图像的高频部分输入到残差网络中,增强舰船图像的清晰度;再经视觉传达技术中改进的双伽马函数调整舰船图像的亮度,实现舰船图像的质量提升。实验结果表明：该方法使舰船图像的纹理细节丰富,颜色鲜明,具有较高的清晰度和对比度,符合人眼的视觉感受;与原始舰船图像的结构相似性均在0.91以上,保证了舰船图像的真实性。     

串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法分析

以提升串行视觉通信下的舰船图像质量为目标,研究串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法。采用多线程通信技术,通过写线程、读线程以及监测线程的多线程合作,完成舰船图像的串行视觉通信。依据自适应颜色阈值,划分待传输的舰船失真图像为多个层次,针对各层次的舰船图像设置不同尺度的细节函数,依据细节函数提取舰船失真图像的颜色特征信息。依据所提取的颜色特征,划分舰船失真图像的亮区域与暗区域。利用统计特征匹配方法以及直方图匹配方法,分别完成亮区域与暗区域的颜色校正,合成完成颜色校正的暗区域与亮区域,获取舰船失真图像颜色校正结果。实验结果表明,该方法有效校正串行视觉通信下的舰船失真图像颜色,舰船失真图像的色度、饱和度、亮度改善效果明显。     

基于深度学习技术的舰船无线通信应用研究

随着人工智能技术在各产业应用领域的深入,未来的人工智能技术也将应用于不同的落地场景中,会向着差异化方向发展,并通过最佳的模型和算法设计匹配场景特征.该文介绍了人工智能技术原理及发展现状,将深度学习技术引入舰船无线通信网络应用领域,基于舰船平台特点设计具有时序记忆特征的深度学习神经网络,分析神经网络模型实现落地应用有关的关键理论和工程技术,为舰船平台通信细分领域应用人工智能技术提供参考.     

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。     

基于视觉传达的舰船遥感图像复原研究

为可靠完成图像退化处理,提升图像视觉质量,提出基于视觉传达的舰船遥感图像复原方法。该方法采用多项式校正方法获取控制点舰船图像坐标和坐标变换结果,依据变换关系校正舰船遥感图像的几何畸变;通过傅里叶变换方法变换校正后图像,将其变换至频率域内,在该域中分析舰船遥感图像退化过程后,采用超复数频域变换模型实现舰船遥感图像复原,获取复原后图像结果。测试结果表明：能够有效完成图像几何畸变校正,校正后图像对应坐标位置精准性显著提升;空间频率结果均在0.92以上;复原后图像的颜色、目标和背景的对比度等均显著提升,满足人眼视觉标准。     

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。     

基于视觉感知技术的低质量舰船航行图像增强系统

为提升低质量舰船航行图像质量,为舰船航行监测提供可靠依据,设计基于视觉感知技术的低质量舰船航行图像增强系统。该系统以同步动态随机存取内存中存储的低质量舰船航行图像为基础,利用FPGA矫正图像畸变后,在SDRAM控制模块的控制下,经由通信模块将图像传送至图像增强模块中,该模块采用视觉感知技术,增强舰船航行图像后,通过PCI总线传送至PC机中,呈现低质量舰船航行图像增强结果。测试结果表明：该系统具有较好的低质量图像增强性能,增强后图像的度平均梯度和图像信息熵的结果均在0.92以上;图像的边缘轮廓质量较好,有效改善了图像模糊情况,并且避免图像增强后发生色彩失真现象,图像细节的完整性较好。     

人工智能算法的舰船航向混合自动控制

为了减少舰船航向混合自动控制偏差,设计一个人工智能算法的舰船航向混合自动控制方法。首先提出舰船航向混合自动控制结构,然后确定寻优参数和控制规则,并对航迹偏差计算,最后采用遗传算法实现最后的舰船航向混合自动控制。实验结果表明。此次研究的人工智能算法的舰船航向混合自动控制方法有效减少了控制偏差,并减少了控制时间,实际应用效果较好。     

计算机视觉在舰船锚泊运动可视化中的应用

现有的舰船锚泊运动可视化方法在风浪较大时,难以获取精确度较高的图像,因此研究计算机视觉在舰船锚泊运动可视化中的应用方法。基于计算机视觉技术转换舰船静态图像,建立舰船锚泊运动惯性数学模型,目标特征可视化处理。在实验中,以3种风浪模式进行对比测试。实验结果显示,该方法在3种风浪模式中图像转换精度均高于其他方法,由此可知,计算机视觉技术在舰船锚泊运动可视化中的应用效果优于现有方法。     

基于Retinex算法的舰船无线传感网络目标跟踪方法

为保证不同海上环境下,舰船无线传感网络目标跟踪的可靠性,提出基于Retinex算法的舰船无线传感网络目标跟踪方法.采集舰船目标图像,采用改进的Retinex算法增强舰船目标图像,提升图像细节和质量,通过无线通信方式进行图像传输,依据摄像头标定原理转换目标图像坐标为世界坐标系坐标,获取舰船目标的实际位置,完成舰船无线传感...