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。     

图像块混沌特征在海面运动目标检测中的应用

为了消除舰船目标检测中海面背景的影响,提出了一种基于图像块混沌特征的目标检测算法.该算法利用小数据量法计算图像块的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,检测淹没在混沌背景信号中的目标信号.实验采用400帧图像进行检测,检测率为100%,虚警率为5%.结果表明,算法能有效地检测出海面背景下的舰船目标.     

基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法

为及时发现和跟踪小型渔船、救生艇等弱小目标,提高海上救援和应急响应的效率和准确性,研究基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法。通过中值滤波算法去除船舶图像中的噪声,改善船舶图像质量,将去噪后的船舶图像应用于基于门限直方图均衡的船舶图像增强方法中,在该方法处理下,增强船舶图像对比度;之后利用视觉传达技术,对船舶图像中的弱小目标亮度进行调整,并根据亮度调整结果分割目标边缘,从而实现弱小目标检测。经实验验证,该方法可在保证图像边缘清晰的情况下实现图像去噪与增强,提高了船舶图像质量,同时该方法具有较高的背景抑制因子与信杂比率增益,在检测过程中可有效分割弱小目标与背景,实现良好的弱小目标检测。     

云环境舰船目标检测与跟踪

目标检测与跟踪是舰船应用中的一个重要研究方向,针对当前舰船目标检测与跟踪存在的一些难题,为提高舰船目标检测与跟踪效果,设计了一种云环境下的舰船目标检测与跟踪方法。首先收集舰船目标检测与跟踪的数据,并对舰船目标的背景进行建模,然后采用卡尔曼滤波算法实现舰船目标检测与跟踪,并利用云环境作为舰船目标检测与跟踪的平台,最后在Matlab 2016平台上进行仿真实验,测试舰船目标检测与跟踪的效果,本文方法的舰船目标跟踪精度高,具有良好的舰船目标跟踪实时性。     

主动轮廓模型在运动舰船目标跟踪中的应用

应用数字图像处理技术对视频监控系统中的舰船目标进行运动检测与跟踪。针对水面环境存在的复杂变化,选用混合高斯背景模型的方法构建实时背景模型,应用背景差分法检测出监控画面中的运动舰船区域,并得到舰船目标的初始轮廓,再利用主动轮廓模型方法,提取运动舰船目标轮廓,并利用舰船轮廓实现目标跟踪。实验表明,算法可对目标轮廓进行较好地跟踪,并且复杂度较低。     

基于人类视觉机制和粒子滤波的红外小目标跟踪

针对红外小目标图像信噪比低,背景复杂等特点,提出一种基于人类视觉系统对比机制和粒子滤波的红外小目标跟踪方法.该方法充分模拟人眼视觉系统对比机制,计算图像局部视觉对比度获得显著图,以局部视觉对比度显著图为粒子滤波跟踪的目标特征,锁定初始帧感兴趣目标区域,提取"九宫格"式目标区域建立跟踪模版,实现对红外图像序列小目标的精确跟踪,并与基于灰度特征的传统粒子滤波跟踪方法进行了对比.实验结果显示,提出的方法能够在低信噪比条件下更稳健地跟踪红外弱小目标.     

时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型

现有时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型由于技术的不成熟,存在跟踪效果差的问题。为了解决上述问题,提出时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型研究。以雷达获取的海面图像为前提,采用可变部件模型检测舰船多目标,利用光流法生成舰船多目标轨迹片段,将得到的舰船多目标轨迹片段映射到成本流量网络中,形成网络流图,得到最小网络流的舰船多目标方程,通过最短路径算法求解最小网络流网络,实现了时变海面舰船多目标的优化跟踪。通过仿真对比实验结果表明,与现有的时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型相比较,构建的时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型极大的提升了跟踪效果,充分说明构建的时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型具备更好的性能。     

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。     

复杂背景下海天线的连通域检测法

海天线的检测对于划分海空背景、识别红外舰船目标具有重要作用。本文提出一种基于线段表连通域原理的海天线检测方法。首先去除原始红外图像的强水纹干扰和背景干扰,再通过梯度运算和最大值滤波找出海天线的位置。最后基于线段表连通域原理对二值化后的图像进行检测,以提取海天线的非线性边缘信息。实验表明,该方法的检测精度高,而且当海天线上存在舰船时,不会对舰船轮廓产生影响,克服了Hough变换法只能检测出直线的缺点,具有较强的实用性。     

复杂背景下海天线的连通域检测法

海天线的检测对于划分海空背景、识别红外舰船目标具有重要作用.本文提出一种基于线段表连通域原理的海天线检测方法.首先去除原始红外图像的强水纹干扰和背景干扰,再通过梯度运算和最大值滤波找出海天线的位置.最后基于线段表连通域原理对二值化后的图像进行检测,以提取海天线的非线性边缘信息.实验表明,该方法的检测精度高,而且当海天线上存在舰船时,不会对舰船轮廓产生影响,克服了Hough变换法只能检测出直线的缺点,具有较强的实用性.     

基于遥感图像的舰船目标定位研究

针对在海面上对舰船目标定位受距离限制而导致定位精度差的问题,研究遥感图像的舰船目标定位方法。利用Self-Snake模型在不损耗图像边缘信息的前提下对图像滤波,并进行边缘映射。将边缘映射的梯度作为旋转矩形检测时的特征,检测遥感图像中的舰船目标。根据特征匹配的原理对检测出的目标进行匹配,进一步确定目标所在矩形框位置,完成对遥感图像的舰船目标定位研究。设计与传统定位方法的对比实验,证明了研究的遥感图像舰船目标定位方法的定位重叠度更接近于1,即相比传统方法,本文的定位方法性能更优越。     

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。     

云平台和神经网络的舰船目标检测

为了解决当前舰船目标检测过程中存在的检测误差、检测实时性差的缺点,设计了一种云平台和神经网络的舰船目标检测方法。首先采用混合高斯模型对舰船目标所在区域进行获取,然后采用粒子滤波算法对舰船目标进行跟踪和检测,并采用神经网络对舰船目标粒子滤波算法的权值进行优化和更新操作,解决粒子滤波算法的缺陷,最后基于云平台对舰船目标检测方法进行了设计,并进行了舰船目标检测仿真模拟实验。结果表明,本文方法可以对各种环境中的舰船目标进行准确的检测,提高了舰船目标检测的鲁棒性,而且舰船目标检测实时性也得到了明显的改善,克服了当前舰船目标检测方法存在的缺陷,是一种有效的舰船目标检测方法。     

一种基于Top-hat算子的小目标图像预处理方法

针对微弱二维离散信号的检测,即图象中弱小目标的检测,本文介绍了一种基于数学形态学滤波的小目标图像预处理方法,Top-hat算子是在数学形态学开运算、闭运算基础上推导出来的一种算子,Top-hat算子可以检测到图像中的高频分量,而滤去图像中灰值变化相对较为平稳的地方,利用Top-hat算子可以对一幅单帧图像进行滤波,去掉小目标图像中的大面积背景,实验证明,该方法起到了比较好的效果。     

应用混沌理论的舰船混响背景下目标检测方法

舰船的水下目标检测技术有重要意义,不仅关乎军事舰艇的侦察能力,还决定海上作业渔船和航运船舶的工作效率。因此,研究混响背景的水下目标信号检测技术具有重要的意义。本文系统介绍混沌理论的发展和数学模型,利用混沌理论优化舰船混响背景下的信号提取和目标检测技术,并利用仿真软件Maltlab对该目标检测技术进行仿真分析。     

高杂波海天背景下红外图像中舰船目标的检测

针对高杂波背景条件下的红外图像中舰船目的检测问题进行研究。在分析海空背景下的红外图像特征的前提下,先对捕获到的红外图像进行背景抑制、海天线检测等预处理以提高舰船目标提取的准确性,然后依照检测出的海天线划定目标检测小区域,再利用相邻帧图像间舰船目标运动的相关性确定真实目标,剔除虚警目标。用Matlab软件对算法进行仿真,实验结果证明本文算法有效,在一定条件下能够取得较好的识别率。     

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。     

复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法

为精准跟踪海域环境中的各类舰船目标,生成连续性的视觉目标图像视频,提出复杂背景下的无人艇视频视觉目标图像识别算法。利用增强滤波处理无人艇图像中的数据信息,再通过特殊信息标记的方式,完成无人艇视频的图像数据集设计。在此基础上,改进原识别提取网络,借助边界框预测实值,完成待识别目标图像的特征提取,实现复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法的顺利应用。对比实验结果表明,与KCF目标跟踪算法相比,应用新型目标图像识别算法后,YOI船体识别参数增大至8.56,实现了对海域环境中各类舰船目标的精准跟踪,大幅促进了连续性视觉目标图像视频的生成。     

基于大数据的舰船红外图像目标实时跟踪方法

舰船红外图像目标实时跟踪具有重要的研究意义,针对当前舰船红外图像目标实时跟踪算法存在的易丢失跟踪目标、目标跟踪精度低、计算时间少等缺陷,为了改善舰船红外图像目标实时跟踪效果,设计了基于大数据的舰船红外图像目标实时跟踪方法。首先分析了目前一些经典舰船红外图像目标实时跟踪方法的缺陷,找到引起它们不足的原因,然后提取舰船红外图像目标跟踪特征,并采用大数据分析技术根据特征实现舰船红外图像目标实时跟踪,最后对舰船红外图像目标跟踪误差和实时性进行实例分析,结果表明,本文方法的舰船红外图像目标跟踪精度高,跟踪误差处于实际应用要求的最小区间内,且舰船红外图像目标跟踪计算时间短,可以对目标进行实时有效的跟踪,获得比其它方法更优的舰船红外图像目标实时跟踪结果。     

基于Camshift的红外舰船目标跟踪

在海空红外图像中舰船的轮廓和纹理特征信息较少,给舰船目标的识别和跟踪带来了极大的挑战。针对这一问题,本文在研究红外系统成像机理及红外图像特性的基础上,利用滤波和直方图均衡化来减少红外图像的噪声,提高红外图像的对比度。此外,详细分析了Camshift算法,设计基于Camshift的舰船目标跟踪方案。