基于PLC的船舶视频监控图像模糊细节增强系统

传统的图像模糊细节增强系统抗干扰性能差,对图像模糊细节的处理效果不佳,为此设计基于PLC的船舶视频监控图像模糊细节增强系统。该系统利用PLC替换传统系统中的控制器、继电器,减少传输途中、处理过程中的干扰数据量。结合Togle算子和Top-hat算子,锐化处理图像模糊轮廓;利用RGB计算通道像素,使用白平衡算法校正模糊图像纹理;设置交叉列阵,根据列阵记忆宽度二值化增强模糊细节,实现对系统软件的设计。实验测试表明,与传统模糊细节增强系统相比,基于PLC的增强系统峰值信噪比更高,对模糊细节的增强效果更好。     

自适应谱线增强在舰船辐射噪声线谱检测中的应用

舰船辐射噪声线谱成分包含有大量的舰船特征信息,提取这些线谱成分对于水下目标的识别和研究具有十分重要的意义.为了有效地将舰船辐射噪声特征线谱从宽带背景噪声中分离出来,提出了运用自适应谱线增强理论对舰船辐射噪声信号进行研究.利用最小均方LMS自适应算法,构造出自适应谱线增强器,从理论上对该增强器的原理进行了分析,并利用该增强器对2种船型的辐射噪声实测数据进行了处理.结果表明,该增强器对线谱信号有增强作用,对背景噪声有较好的抑制作用,十分有利于辐射噪声特征线谱的提取.     

基于视觉传达的模糊舰船图像优化

以提升模糊舰船图像视觉传达效果,获取更多的舰船图像内部信息为目的,研究基于视觉传达的模糊舰船图像优化方法。采用基于视觉传达的模糊舰船图像去模糊处理方法,根据模糊舰船图像模型,分别确定彩色模糊舰船图像3个RGB色彩通道的模糊核,并将确定的模糊核应用到基于细稀疏表示的去模糊模型中,对舰船图像去模糊处理。依照人类视觉对色彩度的具体感知水平,采用六角椎体模型对去模糊化后的舰船图像进行视觉传达效果优化,重建去模糊后舰船图像颜色模型空间内的明度参数。实验结果显示,所研究方法能够有效实现舰船图像去模糊处理,处理后图像与清晰舰船图像相比结构相似度均达到0.89以上,信息熵值均在9.1以上。     

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。     

有效保留图像细节的自适应图像消噪方法

采用小波图像降噪方法容易去除图像的边缘细节特征,导致关键信息丢失,提出一种有效保留图像细节的自适应图像消噪方法。采用局部二值拟合方法对图像进行二值化处理,提取图像的边缘轮廓特征并进行多尺度分割,采用局部区域梯度模特征匹配方法调整邻域的大小,对图像进行全局分割,从而有效保留了图像的细节特征,在此基础上利用变尺度的小波降噪方法实现图像自适应降噪。仿真结果表明,采用该方法进行图像消噪能有效保留图像细节特征,图像消噪输出的峰值信噪比较高,说明图像质量较好,性能优越。     

多尺度特征提取的复杂舰船图像分割研究

图像分割质量直接关系到后续图像识别的准确性和运算量。为实现舰船图像高质量、高效率分割,研究一种基于多尺度特征提取的复杂舰船图像分割方法。该方法针对复杂舰船图像实施灰度化、滤波2种预处理。利用直方图均衡化法提高图像对比度,更加突出目标特征。通过高斯金字塔对图像实施多尺度分解,并提取每一级尺度图像的4种特征,归一化处理后得到特征矢量。利用均值漂移算法实现过分割,利用图论方法实现再分割,完成分割方法研究。结果表明：与阈值法、区域法和边缘法相比,本文方法应用下,Dice相似系数更大,分割重叠误差更小,说明本文方法分割性能更高,实现更为精确化和详细化的图像分割。     

舰船遥感图像非线性畸变自适应校正研究

针对摄像机成像模型受非线性映射导致所获取舰船遥感图像存在的非线性畸变,根据Tsai畸变模型和Brown畸变模型构建改进处理的非线性畸变模型,通过实验场校验法解算非线性畸变模型的校正参数,实现目标坐标的校正处理,采用双线性内差值法对原始舰船遥感图像作重采样处理,获取畸变校正后的舰船遥感图像。实验结果表明：该方法可实现舰船遥感图像的非线性畸变校正,校正后畸变误差均值、畸变百分比较小。     

舰船航向非线性自适应鲁棒控制方法

舰船航行时由于存在线性干扰,使得航向控制方法鲁棒性较差。为此,提出舰船航向非线性自适应鲁棒控制方法研究。基于惯性坐标系的空间位置和姿态角,将舰船运动化为3个平面运动,建立舰船操作运动方程,依据运动方程,计算舵力及舵机特性,在考虑舵力的作用下,计算非线性控制律,去除线性干扰项,设计自适应鲁棒控制器,达到控制舰船航向的目的。测试结果表明:与传统的控制方法相比,设计的舰船航向非线性自适应鲁棒控制方法转艏角速度更接近0,且船首向角定向需要的时间更少,说明该控制方法鲁棒性更好,适合应用在舰船航向控制中。     

SAR船舶尾迹图像质量增强方法研究

在合成孔径雷达(SAR)系统中,由于存在外部的相位干扰,常常导致所采集的图像信息不完整,甚至会导致非常严重的后果。而在船舶尾迹图像识别与跟随时,其图像质量也受到多种干扰因素的影响,当电磁波信号照射到船舶目标时,其船体的散射系数会造成较大的不确定,此时的SAR图像中的尾迹图像的斑点噪声会发生非线性的变化。本文主要设计一种算法,能够显著降低这种非线性的变化,进一步增强SAR图像的质量,在对噪声信号进行滤波处理后,增强尾迹SAR图像的识别成功率,同时改善船舶尾迹细节特征的识别效果。     

自适应阈值法的舰船图像自动分割

图像分割是视觉检测领域中的重要环节。由于舰船环境和图像数据的复杂性,现阶段舰船图像自动分割技术中的抗光照性能差、精度低以及边缘模糊等问题仍普遍存在。如何有效完成对舰船图像进行自动分割成为一大难题。为了有效解决上述问题,对当前图像分割方法进行深入的研究和调查,提出通过自适应阈值法的舰船图像自动分割方法,在总结和分析了现有自适应阈值分割算法存在的优点和局限性后,给出了自适应阈值图像分割法的改进方案,以便从复杂的舰船图像背景中分离出目标区域,有效解决当前图像分割技术中光照不均匀、边缘模糊等问题。为验证方法有效性进行了仿真实验,实验结果证实该方法性能效果相对较好,充分满足对复杂舰船图像进行分割的设计目标。     

基于人眼视觉特性的舰船图像增强方法

传统舰船图像增强方法没有考虑人眼视觉特征,导致图像人眼视觉识别率较低,对此提出新型舰船图像增强方法。通过对舰船图像数据的标准化和白化操作,完成舰船图像人眼视觉化处理,提取处理图像数据的颜色特征和纹理特征,消除干扰项,提高图像特征维,根据图像H值,将升维后的图像数据,转换到RGB色彩空间中,合成图像色度、饱和度和强度,实现图像增强。实验数据表明,与传统图像增强方式相比,利用新设计的舰船图像增强方法,图像人眼视觉识别度提高27%,具有应用优势性。     

舰船可伸缩视频图像非显著特征自适应提取方法

针对目前舰船视频图像特征提取方法误差较大的问题,以SUSAN角点提取为核心,设计新型舰船可伸缩图像非显著特征自适应提取方法。利用高斯滤波对原始视频影像进行预处理,提取视频图像概略特征集,采用SUSAN特征集角点检测方法,对图像概略特征集进行角点检测,提出灰度差算法,更改角点灰度差阈值,实现视频图像非显著特征自适应提取。实验数据表明,该方法与传统方法相比,视频图像象元定位精确度提高17%,灰度点定位精确度提高了21%,可以明显提高视频图像特征自适应提取准确度,具有较好鲁棒性。     

基于FPGA的夜间舰船图像增强算法

为解决传统船舶图像增强算法应用于夜间拍摄时存在图像分辨率较低的不足,提出了基于FPGA的夜间舰船图像增强算法。引入FPGA对夜间图像的灰度调节方式进行改进,依托夜间图像的滤波处理计算以及锐化计算,完成了提出的基于FPGA的夜间舰船图像增强算法设计。实验数据表明,针对夜间拍摄图像,提出的夜间船舶图像增强算法较传统船舶图像增强算法,图像分辨率提高24.64%,适合对船舶夜间图像进行分析计算。     

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。     

低照度的舰船图像增强研究

传统舰船图像低照度增强算法多为单一增强算法,因此在对图像动态范围处理上存在一定误差,导致动态范围外的图像色域噪点处理效果不佳,图像整体增强效果无法达到舰船图像应用要求。为了获得低照度下舰船图像的最佳增强效果,提出低照度的舰船图像增强研究。首先,对低照度图像建立Retinex模型,获得低照度图像增强的理论基础数据;接着将Retinex模型参量引入低照度舰船图像,建立图像光照基础模型,根据光照基础模型获得的各图层光照分布状态,对其亮度进行调整,滤除图层噪点;然后,通过神经网络算法,对增强图像图层进行重建计算,完成低照度舰船图像增强计算。最后,通过对比实验数据,证明提出方法能够提升低照度舰船图像增强处理效果。     

改进Retinex的红外舰船图像增强算法

传统Retinex的红外舰船图像增强算法能改善图像的视觉效果,但受环境影响因素大,对复杂红外图像处理效果不明显,为此提出改进Retinex的红外舰船图像增强算法。根据灰度映射特殊函数关系,改进Retinex灰度图像增益关系,改善环境参数变化造成的图像阴影;采用傅里叶频域函数实现逆变增强,通过巴特沃斯频域函数去除低频分量,完成频域图像增强算法改进,从而解决复杂红外图像处理不清问题。实验数据表明,该设计算法比传统算法的分辨力高出63.9%,且能够识别更加复杂的图像信息,消除恶劣环境影响。     

雾天环境下的舰船图像增强算法研究

为了提高雾天环境下的舰船图像质量,提出一种形态滤波算法和小波变换的雾天环境下舰船图像增强算法。首先采集雾天环境下的舰船图像,并对图像进行形态滤波操作,去掉舰船图像中的噪声,将舰船图像的重要信息保留下来,然后采用小波变换对2幅舰船图像分别进行分解,并对它们进行融合和增强,消除雾天环境对舰船图像的干扰,得到更加清晰的舰船图像,最后与其他算法进行舰船图像增强仿真实验,仿真实验表明本文算法的舰船图像信噪比要高于对比算法,可以对雾天环境中的不利因素进行有效的抑制,得到的舰船图像的视觉效果十分理想,解决了当前雾天环境下舰船图像增强中的难题。