SAR图像舰船目标长宽特征提取技术

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。     

SAR图像舰船目标长宽特征提取技术

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。     

基于PCA算法的SAR图像舰船目标长宽特征提取

随着SAR图像成像技术的不断发展,几何特征被广泛应用在目标识别中,长宽特征因其简单直观、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,提出一种新的方法。首先通过水平集以及形态学方法获得预处理后的目标图像,利用PCA算法获取SAR图像舰船目标的长轴,结合最小二乘椭圆拟合方法获取舰船目标的短轴,最终得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,该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。     

光学遥感图像舰船目标检测算法研究

针对航天图像舰船目标快速检测问题,本文提出了一种复杂海洋背景中舰船目标的快速提取,舰船尾迹的检测及目标检测算法。根据人类视觉注意机制,把梯度作为视觉注意前期的简单特征,然后以开尔文尾迹为主要依据,以区域灰度方差表示纹理粗糙度,进行舰船尾迹识别,最后分析舰船检测的原则和主要特征,提出舰船目标检测流程,并进行目标检测实验,实现准确的尾迹识别和目标检测。     

神经网络在舰船图像特征提取和分类中的应用

海上遥感图像对于舰船目标定位、海上救援、航运交通管理等有重要的作用,基于海上遥感图像的舰船目标特征提取及目标识别是一项热点研究。卷积神经网络是一种改进的人工智能算法,本文详细介绍了卷积神经网络技术的原理,基于卷积神经网络和滤波器实现了舰船遥感图像的特征提取和目标识别。     

基于尺度空间理论的舰船遥感图像特征提取技术

不论是军事作战领域还是民用领域,基于遥感技术的海上舰船目标探测技术都发挥着重要的作用,近年来,随着海上气象条件的恶化、反侦察技术和干扰技术的发展,舰船遥感图像的特征提取过程中噪声含量越来越多,提取难度也不断增加。针对这一问题,本文采用了一种基于尺度空间理论的舰船遥感图像特征提取技术,利用尺度空间高斯算法等改善了舰船遥感图像的特征提取精度,有重要的应用价值。     

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。     

无人机海监测绘技术应用下舰船遥感图像目标检测

随着遥感技术与无人机技术的结合,无人机遥感已广泛应用于海监测绘领域。通过大量实践发现,受到天气雨雪、大雾、霾的影响,无人机获取舰船遥感图像时,目标识别清晰与准确度明显降低。为此,应用无人机海监测绘技术进行下舰船遥感图像目标检测。通过对遥感图像目标的明暗分离计算、海陆场景分离计算与目标神经特征识别计算,实现对舰船遥感目标的快速检测。仿真场景对提出的设计进行对比测试,结果证明了提出设计的可行性与实用性。     

基于图像分割与目标提取的舰船遥感影像分析技术

舰船遥感影像分析技术在舰船目标识别、海上航运交通管理、资源探测和军事侦察等领域发挥着重要的作用,是一种快速、高效和准确的海上舰船信息获取方法。遥感技术的理论基础是电磁波原理,该技术利用遥感卫星等设备采集和分析远距离物体辐射和反射的电磁波信号,从而进行地面物体的探测和识别。由于遥感技术存在巨大的优势,因此,基于遥感技术的舰船遥感影像分析和目标提取有重要意义,决定了海上目标识别和海上监察的水平。本文针对舰船的高分辨率遥感影像,详细的介绍了图像分割原理和目标提取原理,在此基础上研究了一种全新的舰船遥感图像分析技术。     

基于图像融合与处理技术的舰船目标检测

舰船目标检测在国民经济、国家安全和环境保护等诸多方面有非常重要的地位。本文首先获取原始的光学遥感图像,进行预处理去除噪声等不良因素的干扰;其次进行目标增强,利用CRC自适应控制的结构元素尺寸,便于感兴趣的视觉焦点提取,运用自适应滤波器提取出划定的感兴趣区域的特征信息,利用图像信息融合检测出舰船目标;最后通过实验进行验证本文设计的算法,与传统舰船目标检测相比,提高了检测率,即使存在噪音等不利因素也能有效地检测出目标,并且降低了漏检率和虚警率。     

基于光学遥感图像的船舶目标检测技术研究

首先分析基于光学遥感图像的船舶目标检测流程,然后利用Top-Hat算法进行目标图像增强,并设计检测系统结构元尺寸自适应选择算法,以此来克服光学遥感图像的不均匀性和局部背景的粗糙性。最后进行不同海况的船舶目标检测试验。试验结果表明,本文算法虽然在实现过程中较阈值分割算法要复杂,但其适用范围更广,并且能够有效提高复杂海况下船舶目标检测的准确率。     

基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法

普通船舶目标定位方法,确定目标船舶所处位置时,易发生较大偏差,且所需定位时间过长。为有效解决此问题,设计基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法。通过船舶图像纹理特征的确定,完成基于Gabor船舶图像纹理特征的提取。通过目标阵列稀疏信号的确定、稀疏信号方位角的确定,完成基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型船舶目标定位方法与普通方法相比,一定程度上,缩小目标船舶定位误差及所需定位时间。     

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。     

基于极限学习机算法的光学遥感图像舰船目标监测

在遥感成像技术快速发展的背景下,获取遥感图像的方式有所改变,已经不再局限在合成孔径雷达方面,而是开始采用光学相机。通过光学相机所形成的遥感图像具有较高的分辨率,且能够在图像中对感兴趣目标进行检测。其中,光学遥感图像是军事活动应用遥感技术的重点且备受关注。将极限学习机算法应用在光学遥感图像舰船目标检测中,可以进一步提高检测质量与效果。该算法属于全新的单隐含层前馈神经网络学习算法,结构相对简单且能够快速学习,全局寻优能力较强,计算复杂程度降低,能够获得最小平方优化解,性能稳定且泛化。总体来讲,基于极限学习机算法的光学遥感图像舰船目标检测研究十分有必要。     

基于合成孔径雷达图像处理的舰船目标检测与优化

合成孔径雷达(SAR)具有全天候、全方位的目标监测功能,被广泛应用于国防军事和工业领域。本文主要研究了一种基于合成孔径雷达图像处理的舰船目标检测技术,海上舰船目标的检测和识别有重要的军事意义,能够提高海上交通的管理能力。本文首先介绍了合成孔径雷达的基本成像原理,然后基于LEE滤波器介绍SAR图像的噪声处理,最后针对舰船SAR图像的目标特征进行了识别与分析。     

基于视频图像序列的船用雷达目标检测和目标特征参数提取

雷达系统在船舶导航、目标侦察、避碰等方面发挥着重要作用,目前已经成为必不可少的船舶功能设备,雷达视频信号中包含了回波信号的各种特征,通过分析雷达视频信号可以获取被测目标的距离、尺寸等参数。本文基于视频图像序列的船舶雷达系统目标检测和目标特征参数提取方法,重点介绍基于差分图像法的运动目标检测、雷达视频信号的噪声滤波、基于边缘算法的视频图像目标特征提取,最后结合软硬件环境,开发了针对船用雷达的视频图像目标检测系统。     

基于船舶卫星遥感图像的目标特征算法

在现代海洋运输及海上军事业务中,对船舶目标的有效定位及跟踪是保证海洋运输安全的有效方法之一。现有的海上目标检测跟踪系统中,有基于雷达目标检测﹑水声目标检测及卫星遥感图像的目标检测方法。由于海上环境的复杂性及目标物的快速移动性,基于遥感图像的目标检测成为最重要的方法之一。本文分析现有船舶目标物的特征参数,提出船舶卫星遥感图像快速有效的船舶目标特征值提取算法,最后给出了基于此算法的数据库设计。