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。     

无人船运行轨迹图像细化分割方法

为了提高对无人船运行轨迹的规划和识别能力,需要对运行轨迹图像进行细化分割,提出一种基于块匹配和边缘轮廓特征分割的无人船运行轨迹图像的细化分割方法。对采集的无人船运行轨迹灰度图像进行模板分块处理,对分块图像进行二值化分离,采用小波分解方法进行图像的边缘轮廓特征分解和尺度融合,结合统计特征重构方法进行运行轨迹的自适应信息增强,以增强后的轨迹图像为模板进行轮廓套索,实现轨迹图像的边缘轮廓特征提取,在分块图像中以边缘轮廓特征为基准线,实现无人船运行轨迹图像的细化分割。仿真结果表明,该方法进行无人船运行轨迹图像分割的特征分辨力较好,分割精度较高,挺高了图像的输出辨识能力。     

舰船尾迹图像去噪处理方法研究

针对现有去噪处理方法获得的舰船尾迹图像质量较差,边缘信息模糊等缺点,提出一种基于MCA与特定滤波器相结合的舰船尾迹图像去噪处理方法,对舰船尾迹成像模型和相干斑噪声模型以及统计特性进行了分析和计算;采用MCA对舰船尾迹结构成分与水面复杂背景纹理成分进行有效分离,分别选择双正小波变换和剪切波变换构建舰船尾迹纹理字典和结构成分字典,将舰船尾迹图像形态成分分离过程转化成最优化问题进行求解,去除了干扰;采用同态滤波对去噪处理后的舰船尾迹图像进行增强,并设计了高通滤波器来替代同态滤波函数中的滤波器,实现了舰船尾迹图像的中低频成分抑制和高频部分增强。实验结果表明,所提方法对舰船尾迹图像的去噪处理效果最好,得到的图像边缘清晰度更高,纹理特征也更加显著,且细节信息得到了增强。     

基于北斗卫星的航海导航系统定位目标精准识别方法

针对现有舰船上采用的导航系统存在北斗卫星信号接入识别率低、目标识别精度差的问题。提出基于北斗卫星的舰船导航系统定位目标精准识别方法。针对传统方法对北斗卫星信号运算过程资源消耗大,运算率低的问题,引入Cstx小波融合算法,对北斗卫星信号进行定向专属计算。同时,为解决目标识别精准度低的问题,引入神经追踪特征算法,对专属解析后的北斗卫星图像目标进行动态特征追踪与提取锁定。最后,通过仿真模型实验证明,提出的基于北斗卫星的舰船导航系统定位目标精准识别方法,能够快速、有效、精准锁定识别北斗卫星导航内设定目标。     

云计算环境下舰船图像特征识别方法

目前舰船图像特征识别方法,未曾提取舰船图像目标,导致图像特征识别率低,且容易受到图像拍摄方向影响,为此提出云计算环境下舰船图像特征识别方法。在云计算环境下,利用OpenStack云平台,预处理舰船图像;引入LBP算子,提取舰船图像目标,识别舰船图像特征。实验结果表明,此次研究的舰船图像特征识别方法,识别同一舰船图像特征,受到图像拍摄方向影响较小,具有较高的特征识别率。     

集成局部和全局特征的舰船图像检索算法

面对现有船舶图像检索存在的“语义鸿沟”问题,导致无法满足用户实际检索需求,研究集成局部和全局特征的船舶图像检索算法,实现不同条件下的船舶图像检索。通过颜色矩方法提取船舶图像全局颜色特征;通过块截断量化编码理念,采用模糊C-均值聚类算法将船舶图像分割成子块,构建子块的二值位图,表示图像局部颜色特征;结合小波变换提取船舶图像纹理特征;求解待检索船舶图像与数据库中船舶图像的各特征相似度,获取总相似度,选取总相似度最大图像作为图像检索输出结果。实验结果表明：该算法可有效提取船舶图像纹理特征;尺度变化、光照变化、旋转条件下的船舶图像检索性能较好,平均匹配率97.94%,平均匹配时间为11.9 ms,检索速度快,操作简单,能够满足用户实时性检索需要。     

基于遥感图像的舰船毁伤效果评估方法研究

提出了一种基于遥感图像变化检测的舰船毁伤效果评估方法,主要包括图像预处理、舰船检测、毁伤前后目标区域提取、特征提取和分级评估五个部分。研究了目标区域提取和变化特征选取等问题,提取几何特征与纹理特征进行分级评估。基于视景仿真技术进行了舰船毁伤效果模拟,采用模拟的图像进行毁伤效果评估仿真实验。实验结果表明,该方法能有效地实现对海上舰船目标的毁伤效果评估。     

基于多特征点的船舶焊缝图像缺陷识别技术

现有船舶焊缝图像缺陷识别技术存在着缺陷边缘定位功能差、缺陷识别效率低的缺陷。为了解决上述问题,基于多特征点研究船舶焊缝图像缺陷识别技术。以获取的船舶焊缝图像为基础,采用图像分割方法提取焊缝图像缺陷,通过锐化处理增强缺陷边缘信息,利用数学形态法提取缺陷边缘。以得到的缺陷边缘信息为依据,通过标度转换算法计算多特征点参数,实现船舶焊缝图像缺陷的识别。实验结果表明,与现有船舶焊缝图像缺陷识别技术相比,提出的船舶焊缝图像缺陷识别技术极大提升了缺陷边缘定位功能与缺陷识别效率,说明提出的船舶焊缝图像缺陷识别技术具备更好的识别性能。     

基于DSP的水下目标识别嵌入式系统

水下目标识别系统是海洋开发的关键组成部分,而利用声呐对目标物进行定位跟踪是水下目标识别系统中最重要的技术。本文首先分析水下目标识别系统的基本原理及组成,重点研究水下声呐目标识别技术中的基于形状及纹理等特性对识别精度的影响,最后优化小波变换对目标物声呐图像的提取特征算法,通过对声呐特性的分析提出一种小波提升分析法,并构造基于DSP嵌入式系统。     

基于红外视频图像的火焰特征提取算法

为了提高舰船火灾的识别率,研究了一种基于红外视频图像的火焰特征提取算法。首先对红外视频图像进行预处理,然后利用火焰红色饱和度、亮度值以及红色分量值等判据对疑似火焰区域进行识别,采用四邻域搜索法对疑似火焰区域进行分割,最后根据火焰燃烧初期的特点对火焰特征进行提取。实验结果表明,该算法能够有效分割出疑似火焰区域并提取出火焰特征。     

基于小波域2DPCA特征提取算法的SAR图像识别

文章提出了一种利用二维离散小波变换与二维数主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法。该方法对SAR图像进行二层小波分解后提取低频子带图像的二维主成分分量作为目标的识别特征,利用支持向量机完成目标分类。采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率。     

海洋水线面视觉图像特征自动化识别系统设计

传统海洋水线面图像识别系统在使用过程中,受到自身硬件参数限制,无法对高精度特征图像边缘进行自动识别计算,导致图像识别率与识别效率降低;同时,传统识别系统中的算法对线扫步长参数优化存在匹配量失常的问题,从而导致传统海洋水线面图像特征识别系统识别率差,计算识别效率低。因此,提出海洋水线面视觉图像特征自动化识别系统设计,首先,创建高精度视觉图像采集阵列;通过引入高精度摄像模块、图像采集卡与图像处理芯片等元件,完成水线面视觉图像高清采集与预处理硬件的设计;接着,通过在硬件主控中引入边缘残像特征识别算法,对图像边缘特征进行像素点识别;同时提出设计中在系统软件设计中引入自动化识别算法,配合特征识别计算,实现水线面视觉图像的自动化识别效果;最后,通过设计的仿真实验,证明设计系统具有识别精度高,识别速度快、稳定向好的特点。     

基于虚拟现实的船舶三维图像重建方法

通过对船舶三维图像重建处理,提高船舶动态检测识别能力,提出基于虚拟现实的船舶三维图像重建方法。根据船舶图像的空间位置概率分布,构建船舶三维图像的分类子网特征图模型,采用虚拟现实的三维重组技术实现对船舶三维图像重建过程中的纹理渲染和实体建模。在船舶三维图模型的Face Tools中选择虚拟现实重构的面类型,通过颜色、透明度和光照效果的动态渲染实现对船舶三维图像重建。实验表明该方法对船舶三维图像重建的视觉表达能力较好,重建的精密度水平较高。     

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。     

基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法

利用传统基于SVM和基于神经网络的方法对舰船红外成像目标进行智能识别,识别距离较短,导致识别范围受限。针对上述问题,提出基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法。该方法分为3步:1)对舰船红外图像进行预处理,包括图像滤波、图像增强、图像分割;2)利用基于几何特性方法提取处理后的图像特征;3)以图像特征作为模糊数学模型特征因子,构建模糊集合,并利用贴近度原则对被识别对象进行归属判决,完成目标识别。结果表明:与基于SVM和基于神经网络的方法相比,利用本方法进行舰船红外成像目标智能识别,识别距离延长10 m和20 m,识别范围扩大。     

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。     

船舶引航梯安全检测方法

针对船舶引航梯的安全检测问题,提出基于Adaboost及Haar特征的引航梯安全检测方法,以某船引航梯检测为例,构建引航梯的图像特征,借助Haar特征的抗光照、旋转等性质,提取引航梯缝隙特征,选择Adaboost方法对提取到Haar特征进行训练及融合,并引入积分图加快检测速度。结果表明,检验结果与实际结果吻合较好,可实现船舶引航梯中微小裂缝的检测和识别。     

一种基于小波变换的SAR图像船舰监测新算法

船舶图像监测技术对于船舶的运行安全有着非常重要的作用,特别是在航道管理、船舶避碰、状态检测等领域,通过分析传感器采集的数据,可以获得非常多有用的信息。本文主要结合先进的SAR算法,通过小波变换对图像的有用信息进行过滤,提高了船舶图像的识别率。首先,对小波变换理论和SAR识别算法进行了原理阐述,然后对图像进行数字建模,提取出其中的有效矩阵信息,通过对特征数据进行互补和冗余信息,提高了系统的识别性能,在数据处理时,由于存在外部噪声干扰的问题,所以需要加入去噪声滤波算法。     

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。     

舰船尾迹光学信号异常特征贝叶斯识别方法

为了提升舰船尾迹光学信号异常特征识别效果,提出舰船尾迹光学信号异常特征贝叶斯识别方法。针对合成孔径雷达系统采集的舰船尾迹SAR图像中舰船尾迹与海杂波边界区分不清晰的情况,使用图像分割和归一化的Hough变换检测方法实现舰船尾迹图像增强;依据气泡运输方程提取舰船尾迹直方图,根据直方图内峰值点密集程度,提取舰船尾迹光学信号特征,将该特征作为输入,使用贝叶斯分类模型输出舰船尾迹光学信号异常特征识别结果。实验结果表明：该方法可有效增强舰船尾迹SAR图像,也可有效提取舰船尾迹直方图,并准确提取舰船尾迹光学信号特征和识别其中的异常特征。