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为提升雾天舰船图像视觉传达质量,提出基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法。中值滤波算法分解雾天舰船图像,获取基础层与细节层雾天舰船图像;利用时空域滤波算法确定舰船图像需增强区域,并对其进行图像增强;以加权融合方式到增强后雾天舰船图像;提取增强后雾天舰船图像的边缘轮廓特征,依据量化融合方式处理提取的边缘轮廓特征,输出雾天舰船图像视觉传达结果。实验证明,该方法可有效分解雾天舰船图像,并增强图像,有效完成现雾天舰船图像视觉传达,提升图像边缘强度与彩色熵,即图像视觉传达效果较优。 相似文献
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视觉传达技术是数字化环境下快速发展的科学技术,在舰船安防监控中,亟需采用视觉传达技术修复模糊的舰船图像,去除图像非均匀噪声,提高舰船图像分辨率。本文基于视觉传达效果视角,将视觉传达技术应用到提取舰船图像特征信息、建立舰船图像优化模型、优化处理雾天舰船图像和舰船全景图像四个方面,提出舰船图像优化方案,并通过实验论证优化方案的图像效果,实验结果表明舰船图像优化能够有效降低峰值信噪比,保证图像的清晰度。 相似文献
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针对图像复原易出现复原图像颜色视觉特征失真问题,提出基于视觉传达优化的低清晰度船舶图像复原方法。该方法通过帧扫描方法,提取低清晰度船舶图像视觉传达信息的像素二维特征;使用基于最大后验概率的高分辨率船舶图像重组方法,将所提取低清晰度船舶图像视觉传达信息的像素二维特征,进行高分辨率特征重组,并引入基于视觉颜色模型的视觉传达效果优化复原方法,优化高分辨率特征重组后复原图像的颜色视觉传达效果。实验数据验证:该方法对低清晰度海域通行船舶监控图像复原处理后,图像视觉传达效果得到明显提升,且复原后船舶图像峰值信噪比、结构相似性指数接近1,图像特征失真小;复原后图像颜色特征显著性指数最大值达1.0,颜色特征细节显著性得以改善。 相似文献
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为提升舰船三维重构结果的细节丰富度,在双目视觉支持下提出红外遥感舰船图像三维重构设计方法。通过像素坐标系与世界坐标系的转换,融合可见光图像与红外遥感图像的点云信息。从可见光图像与红外遥感图像融合结果中提取舰船目标的质心、质心区域灰度以及舰船区域面积的特征点。利用半全局匹配算法,匹配提取特征点。依据匹配结果采用三角化曲面算法实现舰船图像三维重构。实验结果表明,该方法重构获取的舰船图像,细节丰富,未出现空洞或细节丢失情况。 相似文献
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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。 相似文献
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以提升串行视觉通信下的舰船图像质量为目标,研究串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法。采用多线程通信技术,通过写线程、读线程以及监测线程的多线程合作,完成舰船图像的串行视觉通信。依据自适应颜色阈值,划分待传输的舰船失真图像为多个层次,针对各层次的舰船图像设置不同尺度的细节函数,依据细节函数提取舰船失真图像的颜色特征信息。依据所提取的颜色特征,划分舰船失真图像的亮区域与暗区域。利用统计特征匹配方法以及直方图匹配方法,分别完成亮区域与暗区域的颜色校正,合成完成颜色校正的暗区域与亮区域,获取舰船失真图像颜色校正结果。实验结果表明,该方法有效校正串行视觉通信下的舰船失真图像颜色,舰船失真图像的色度、饱和度、亮度改善效果明显。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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为可靠完成图像退化处理,提升图像视觉质量,提出基于视觉传达的舰船遥感图像复原方法。该方法采用多项式校正方法获取控制点舰船图像坐标和坐标变换结果,依据变换关系校正舰船遥感图像的几何畸变;通过傅里叶变换方法变换校正后图像,将其变换至频率域内,在该域中分析舰船遥感图像退化过程后,采用超复数频域变换模型实现舰船遥感图像复原,获取复原后图像结果。测试结果表明:能够有效完成图像几何畸变校正,校正后图像对应坐标位置精准性显著提升;空间频率结果均在0.92以上;复原后图像的颜色、目标和背景的对比度等均显著提升,满足人眼视觉标准。 相似文献
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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。 相似文献
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为提高舰船监测质量,获取更多的监测信息,进行舰船三维图像重构是必要的。基于该背景,设计视觉传达技术的舰船三维图像自动重构系统。在结合B/S三层架构的基础上,设计系统框架结构,包括前端硬件采集层,后台软件运行层,二者之间通过无线通信系统连接,在前者完成数据采集之后传输到后者。利用激光雷达采集舰船点云数据,利用CCD相机采集舰船纹理数据,完成舰船视觉图像采集传输单元设计。基于视觉传达设计后台软件处理单元,包括点云数据处理子程序、关键点云提取子程序、点云配准子程序以及三维视觉传达模型构建子程序。结果表明:本文系统应用下,重构的舰船三维图像信噪比达到最大值(26.32 dB),X,Y,Z三个方向上的平均误差值达到最小值(0.021 m、0.018 m、0.017 m),由此说明本文系统重构的三维图像更加清晰,准确度更高。 相似文献
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针对多光谱红外舰船图像质量差影响应用性的问题,提出基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法。利用多光谱红外热成像仪采集舰船图像数据,对红外舰船图像实施中值滤波处理,增强图像的视觉传达效果。通过非下采样变换方法,将红外舰船图像划分为高频方向子带与低频子带。依据高频子带融合方法和低频子带融合方法,分别融合红外舰船图像的高频方向子带与低频子带。对融合后的高频方向子带与低频子带实施非下采样逆变换处理,获取红外舰船图像的多级融合结果。实验结果表明,该方法可以实现不同光谱频段红外舰船图像的多级融合,融合后图像的互信息量、边缘信息保留量均高于0.7,有效提升红外舰船图像的应用性。 相似文献
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传统舰船图像局部特征点检测方法,存在特征点稳定度低、局部图像特征噪点多等弊端。为解决上述问题,引入全景视觉理论,建立基于全景视觉的舰船图像局部特征点检测方法。通过复合式全景视觉架构搭建、双目参量标准2个步骤,完成全景视觉检测环境的搭建。通过舰船图像局部特征点稳定度的确定、重复读和匹配度的确定、特征为数分析3个步骤,完成基于全景视觉舰船图像局部特征点检测方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型检测方法与传统方法相比,显著提升特征点稳定度,减少局部图像特征噪点数量。 相似文献