基于统计量的声呐图像目标检测算法

水下声呐图像目标检测问题是一项重要而困难的工作,采用滑动窗计算图像中各像素点处邻域像素灰度的统计量,利用最大熵图像分割算法确定检测阈值,并利用均值、标准差、偏态和峰度等统计量对算法进行了仿真验证,对声呐图像中的目标回波区和阴影区域均可实现较好的检测效果。结果表明,该方法具有原理简单、运算效率高、实时性好等特点,具有较强的工程应用价值。     

基于光学遥感影像的船舶目标识别

针对海上船舶目标的识别问题,提出基于光学遥感影像的船舶目标识别方法.利用高分卫星遥感资料为数据源,选取高分遥感影像为对象进行图像增强、裁剪和图像切片等操作.在切片图像中进行局部阈值分割处理,研究最大类间方差法(Otsu)、最大熵值算法(Kapur,Sahoo and Wong,KSW)和基于遗传算法(Genetic A...     

基于引力搜索算法参数优化的改进PCNN遥感图像分割

为了提高遥感图像目标分割的精度,提出了一种基于引力搜索算法参数优化的改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)遥感图像分割算法.首先对经典PCNN模型进行改进,重新描述神经元之间的激励和抑制关系,改进连接输入项和动态阈值.然后利用新颖的PCNN模型对输入图像进行点火处理,并从其输出结果中提取图像熵和能量的比值作为引力搜索算法的适应度函数,且将熵的变化值作为引力搜索算法的收敛依据,利用引力搜索算法的全局搜索能力寻找PCNN模型中影响分割效果的关键参数的最优值.最终通过Matlab仿真,将该方法与OTSU方法、最大熵直方图分割算法和PCNN分割方法进行对比,结果证明文中方法具有较好的分割效果,更适用于遥感图像的分割.     

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。     

大噪声环境下前视声呐图像目标识别方法研究

提出大噪声环境下前视声呐图像目标识别的研究方法,针对水下无人航行器(UUV)在近岸浅水区航行中由于前视声呐图像噪声较大,难以准确识别目标的问题,通过改进的中值滤波和Otus阈值检测算法,对前视声呐图像进行滤波和二值化.利用区域增长算法分割疑似目标区域图像,分别提取分割图像的长度、形状、方向、灰度均值和灰度能量中值等参数...     

无人机红外舰船目标分割

舰载无人机执行情报、侦察任务已经成为海上信息化作战中的重要手段.红外图像分割是无人机探测红外舰船目标特征提取、识别与跟踪的基础.针对红外图像普遍存在目标与背景对比度较低、目标边缘模糊和信噪比低等特点,提出基于改进的局部熵过渡区提取的分割方法.实验表明,与一维和二维最大类间方差法的分割性能相比,此方法在满足实时性要求下可以获得良好的分割结果.     

基于目标监督的先验形状level set模型分割心脏MR图像

提出一种基于目标监督的先验形状level set模型分割心脏MR图像的方法。该方法先根据目标灰度的特征生成特征图像,使得特征图像目标区域灰度趋于一致,再在特征图像的基础上利用先验形状信息的水平集模型对目标进行分割。实验结果表明,该方法能够有效地分割心脏MRI图像。     

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。     

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。     

一种去噪声的轮廓提取算法

轮廓是物体的一个重要特征,轮廓提取的好坏对后续的目标定位、特征提取、识别和分类有着重要的影响.文中在现有方法的基础上,提出了一种新的轮廓提取方法.首先,在经典Otsu算法基础上,结合图像的熵给出了一种图像分割阈值选取方法;然后通过划分单元块,统计非零像素个数,去除噪声块,合并单元块,再次去除噪声块获得目标区域;最后采用4-邻域方法提取目标区域的轮廓.实验结果显示,改进的算法能够有效分割出目标,设计的目标轮廓提取方法能够有效去除噪声的影响,获得封闭的、单像素宽度的外轮廓线,为后续的图像处理和目标识别奠定了良好的基础.     

船载雷达图像同频干扰抑制方法研究

同频干扰是船载雷达原始图像中首要处理的有源噪声。以大连海事大学育鲲轮教学实习船与海上作业平台上采集到的雷达原始图像为研究数据,首先将不同图像的干扰噪声进行定级划分,并在以方位角为横轴、量程为纵轴的平面直角坐标系统下,基于改进的Prewitt算子,对比鲁棒自动阈值法(Robust Automatic Threshold Selection,RATS)、最大类间方差(Otsu)、最大熵模型(Maximum Entropy Model,MaxEnt)三种阈值分割方法,提取同频干扰噪声;再基于线性内插和均值滤波抑制噪声;最后将处理好的图像转换至极坐标系统下。研究表明:(1)相比Otsu与Max Ent,采用RATS方法进行阈值分割,更适用于提取同频干扰噪声。(2)相比均值滤波,线性内插在抑制同频干扰噪声方面,效率较高,处理的效果较好,且能较为完善地保留图像的原始信息。     

基于自动阈值与数学形态学的铁谱磨粒图像分割方法研究

文章提出了一种基于数学形态学与自动阈值法相结合的铁谱磨粒图像分割方法。此方法通过对自动阈值法处理后的铁谱磨粒图像进行形态学运算来获得更好的处理结果。试验结果表明,自动阈值分割法能有效的提取磨粒图像的特征,之后的形态学运算成功的去除了用自动阈值法处理的图像中的噪声点,获得了更可靠的图像信息。有助于实现铁谱磨粒的自动识别。     

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。     

数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用

为了缩短无人船舶目标图像的识别时间,提高目标图像的质量,提出了数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用。利用数据挖掘技术确定无人船舶目标图像的阈值,根据目标图像的阈值误差分割了目标图像,采用图像边缘点提取公式将图像边缘点连接成线,提取出目标图像的外轮廓,完成无人船舶目标图像的预处理;通过目标图像识别算法的改进设计,得到了目标图像的识别流程,实现了数据挖掘在无人船舶目标图像的识别中的应用研究。仿真实验结果表明,数据挖掘在无人船舶目标图像识别方法与基于航拍技术的目标图像识别方法相比,目标图像的识别时间缩短了35.1%。     

基于灰度共生矩阵的舰船噪声特征提取方法研究

灰度共生矩阵（GLCM）可以描述图像各基元灰度的空间分布和结构特征,而舰船辐射噪声二维谱图中也含有许多目标的固有信息。利用灰度共生矩阵对舰船辐射噪声二维谱图的图像进行纹理研究,求取能量、熵、惯性矩等几个典型特征量,并通过实验室仿真和对实际舰船辐射噪声分析计算,其具有明显的差异,可以作为目标分类和识别的重要特征信息。     

基于水天线检测的数字图像处理算法研究

重点讨论了天文导航中水天线图像的处理算法.先通过小波变换的阈值法分割对图像进行分割,然后利用中值波消除图像中的噪声,再通过小波变换提取出图像中的水天线,最后通过Hough变换得到图像中水天线的具体位置信息,从而计算出舰船的摇摆角.     

改进神经网络的舰船图像语义分割算法

针对传统图像语义分割算法耗时较长的问题,提出改进神经网络的舰船图像语义分割算法研究。首先需要将原始图像预处理,利用阈值分割法,检测出灰度值差异,分离图像主体与背景,检测主要特征,获取全局信息,增强细节捕捉能力,强化图像目标的类别属性,采用多尺度池化的网格结构,融合图像特征,利用分类器将像素分类,将全连接层更换为卷积层,完成分割结果的优化,至此结束改进神经网络的舰船图像语义分割算法的研究。设计仿真实验,将所提出算法与其他2种传统算法对照分析,验证改进神经网络的应用效果,实验结果表明,将改进神经网络应用到舰船图像语义分割过程当中后,所耗时长稳定在75～95 ms之间,明显优于传统算法。     

基于特征的单帧红外小目标检测

针对红外小目标自身的特点,给出了一种改进的检测方法：首先通过低通滤波进行预处理,然后保留灰度值大于预处理图像均值的点。由于小目标在红外图像上所占像素很少且是区域能量较高的点,遍历整幅图像,滤除连续的像素点,得到小目标或斑目标,为了进一步检测分割出候选目标点,考虑到目标点的局部能量较大的特征,通过合理的设定阈值,缩小目标点的范围,为后续目标轨迹的检测提供基础。     

小波变换在舰船图像尺寸测量方法中的应用

分析小波阈值降噪和基于小波图像分割技术在舰船图像尺寸测量中的应用,在小波阈值降噪阶段,利用高斯小波对图像进行4层分解,逐层去除噪声的小幅值小波系数,达到去噪目的;在图像分割阶段,首先利用灰度直方图以及本文提出的像素邻域差值直方图构建二维直方图,然后对其进行最优一维投影;最后利用Haar小波对最优一维投影进行分解,求取图像最佳分割阈值。本文用提出的算法对舰船的主轴长度、主轴垂直方向长度、舰船面积以及周长4个尺度量进行测量。实验结果表明,小波变换在图像降噪和分割方面有诸多优势,而降噪和分割又是舰船尺寸测量的必须步骤,因此小波变换将在舰船图像尺寸测量中发挥越来越重要的作用。     

应用区域生长的无人船红外图像精确分割方法

为了更准确地掌握无人船航行动态,提出应用区域生长的无人船红外图像精确分割方法。对无人船红外图像特征进行有效提取与识别,采集应用区域生背景图像特征数值,有效提高图像边缘背景灰度和分辨率,将区域生长法与图像轮廓灰度信息相结合,进行无人船红外图像精确分割处理,保证分割结果精准合理。最后通过实验检测证实,应用区域生长的无人船红外图像精确分割方法在实际应用过程中具有更高的抗扰性和准确性。