基于图像分割的舰船吃水深度检测方法研究

吃水深度是检测大型集装箱船货物运输安全性的重要指标,目前对舰船吃水深度的检测主要采用人工水尺检测,这种检测方法存在精度差、工人劳动强度高等缺点。本文利用计算机视觉技术,结合舰船吃水状态的图像分割处理和图像形态学分析,设计一种新型的舰船吃水深度自动化检测系统,并对该系统的吃水深度识别原理和流程进行介绍。     

模糊增强的Canny算法在船舶红外图像分割中的应用

航运业快速发展,水上交通密度和船舶速度不断提高,对船舶运营和管理提出了更严格的要求。红外成像系统具有探测能力强、灵敏度高、隐蔽性好等优势,被广泛应用于船舶航行安全、船舶避碰、船舶管理等领域。本文研究船舶红外图像分割算法,提出基于模糊增强的Canny算法的船舶红外图像边缘提取算法。     

基于最大模糊总熵准则自动选择灰度图像分割的最优阈值

图像不仅含有由统计不确定性产生的信息量，而且含有模糊不确定性产生的信息量。我们通过用来测度统计信息的香农熵为模糊总熵，开发出基于最大模糊总熵准则的最优阈值技术，它是熵阈值技术的良性拓广，实验表明它能在二值化后保留更多的图像信息，取得更好的图像分割效果。     

医学图像分割综述

医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。本文从分割所应用的特定理论工具的角度，对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行综述，并简要讨论了每类分割方法的特点。     

基于图像分割的船舶吃水深度检测方法

针对传统的船舶吃水深度检测方法精准度低的情况,提出基于图像分割的船舶吃水深度检测方法。以得到精准的舰船吃水值为出发点,采集舰船吃水图像,并进行动态模板匹配,减少舰船晃动对吃水深度检测的影响,在此基础上,对船舶水尺图像字符进行校正,计算吃水线位置,得到舰船吃水深度,以此实现船舶吃水深度检测。实验对比结果表明,此次设计的基于图像分割的船舶吃水深度检测方法比传统的吃水深度检测精准度高,具有一定的实际应用意义。     

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。     

计算机视觉技术在船舶吨位检测中的应用

目前,航运船舶吨位检测主要依靠人工观察、粗略估计的方法,效率低、误差大,制约了航运经济的发展,为提高航运信息化水平,提升运输效率,船舶吨位智能检测技术受到越来越多的关注。本文提出一种基于计算机视觉的船舶吨位检测方法,该方法利用双摄像头从不同方向采集船舶信息,通过图像处理等计算视觉技术估算船舶吨位。     

基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法

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。     

医学图像分割综述

医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域,也是一个经典难题,至今已有上千种分割方法,既有经典的方法也有结合新兴理论的方法.本文从分割所应用的特定理论工具的角度,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行综述,并简要讨论了每类分割方法的特点.     

噪化图像的形态学分割方法

对严重噪化的图像，提出一个形态学分割方法，先通过灰度骨架变换方法和最大内接块的概念将图像中的颗粒噪声，目标表面及有噪背景分离开，移去变化背景及颗粒噪声，使图像得以增强，为了成功地识别和分离不需要的成分，用灰度形态开形成一个尺寸鉴定算法，最后在增强图像上应用全局阀值化从背景中获得目标。     

计算机视觉测量在板材滚弯成形中的应用研究

将计算机视觉测量的方法应用于板材滚弯加工过程的成形检测，在图像经过预处理的基础上，设计了低通滤波器对图像进行平滑处理，然后对图像进行边缘快速检测，利用任意曲线三维重构的方法重建了板材的空间曲线，并求出了空间曲线的半径。     

双目立体视觉测量系统的设计与实现

依据双目立体视觉原理,对双目立体视觉测量系统的设计与实现展开研究,介绍了双目立体视觉测量系统的组成,对系统涉及的主要关键技术进行了详细的探讨。结合相关硬件设备,利用VC6．o和Matlab软件开发平台实现了双目立体视觉测量系统,经过实验验证该系统能够对运动物体的轴线三维姿态进行高精度的测量。     

基于计算机视觉的汽车安全可行区域研究

视觉感知系统作为智能车辆中最基本的外界交通环境信息感知环节有着举足轻重的作用。本文对车辆可行区域的感知环节进行了研究,通过分析摄像头采集的道路图像,对可行区域的算法进行了相应的研究和探讨。     

基于改进的支持向量机方法的多目标图像分割

支持向量机方法被看作是对传统学习分累方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。针对一对一支持向量机方法进行了改进,并采用其对多目标图像进行了分割研究。实验结果表明,支持向量机方法是一种很有前景的图像分割技术。     

基于机器视觉的船体双曲度板测量方法

如今船厂使用的船体双曲度板测量方法大多是传统的样板、样箱测量,这类方法对工人的技术水平要求较高,而且对于自动化加工的发展有不利影响,为了配合三维数控弯板机的自动化成形加工,本文实现了以双目视觉测量为基础的非接触式测量。在基于机器视觉的船体外板测量系统中,首先使用张正友标定法对摄像机进行标定,得到摄像机的内外参数,之后采用极线约束的方式完成了图像的立体匹配工作,根据标定和匹配结果,使用最小二乘法计算得到目标点的三维坐标。最后对数据进行分析,将测量结果与理论数值进行对比。基于机器视觉的船体外板测量系统操作简单,测量误差在允许范围内。     

基于计算机视觉的水火弯板线位移测量系统

详细介绍了研制开发的基于计算机视觉的水火弯板线位移测量系统的主要组成与工作原理 ,该系统的成功应用 ,对研究水火弯板成形加工规律、实现水火弯板的机械化及自动化提供了支持     

基于计算机图像处理和等高线分析的红外无损检测

通过检测的实例说明,在计算机图像处理和等高线分析的基础上,所提出的方法有效减小了红外热像中存在的背景噪声和边缘模糊带来的不利影响;对被检测对象的轮廓和过热区域的识别具有较高的精度;对红外无损检测的实施、对提高诊断效率、避免误诊和漏诊具有一定的工程应用价值.     

一种新型图像匹配方法在视觉导引 AUV 对接中的应用

针对视觉导引AUV对接过程图像的变化特点,提出一种量子粒子群算法与灰度关联分析方法相结合的图像匹配算法。此算法结合量子粒子群并行搜索的快速性与灰色关联分析方法较强的鲁棒性,对旋转、平移、亮度变化等不敏感,符合视觉导引AUV对接过程中对图像匹配算法的要求。详细介绍了基于量子粒子群优化算法的图像匹配算法,算法以图像灰度直方图的灰色绝对关联度作为适应度函数。利用水池实验所得图像进行测试,实验结果显示,所提出的图像匹配算法准确、快速、鲁棒性强,能够很好地应用于视觉导引AUV对接。     

基于红外图像的助降运动参数测量研究

文章提出了飞机着陆(着舰)光测引导新体制与新方法,通过机载摄像机对红外特征点的提取,用光测图像技术实时测量飞机着陆(着舰)过程的三维轨迹、速度和姿态,解决了飞机着陆、着舰运动参数实时测量的难题。     

Segmentation of complex objects'' sonar images using parameter-fixed MRF model

The effective method of the recognition of underwater complex objects in sonar image is to segment sonar image into target, shadow and sea-bottom reverberation regions and then extract the edge of the object. Because of the time-varying and space-varying characters of underwater acoustics environment, the sonar images have poor quality and serious speckle noise, so traditional image segmentation is unable to achieve precise segmentation. In the paper, the image segmentation process based on MRF (Markov random field) model is studied, and a practical method of estimating model parameters is proposed. Through analyzing the impact of chosen model parameters, a sonar imagery segmentation algorithm based on fixed parameters' MRF model is proposed. Both of the segmentation effect and the low computing load are gained. By applying the algorithm to the synthesized texture image and actual side-scan sonar image, the algorithm can be achieved with precise segmentation result.