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。     

基于多媒体技术的舰船轨迹虚拟重构技术

对舰船轨迹的虚拟重构主要包括了对舰船模型和舰船尾流的三维视景仿真重构,为了提高舰船轨迹虚拟重构的逼真度,在多媒体视觉下,提出一种基于Vega prime和Multigen Creator建模的舰船轨迹虚拟重构技术,对获取的舰船船体数据和尾流数据进行数据加载和信息编译,在虚拟场景中根据场景状态信息和渲染指令进行海洋场景、舰船模型和尾流气泡模型的绘制。采用不规则三角网分割方法实现分区域三维重构和图像处理,实现舰船轨迹虚拟重构优化。仿真结果表明,采用该方法进行舰船轨迹虚拟重构和视景仿真的逼真性较好,图像渲染能力较强,具有较好的视觉效果。     

基于视觉传达效果的舰船图像优化

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。     

基于视觉传达技术的舰船图像质量提升方法

由于舰船行驶过程所拍摄图像容易受到各种外界因素影响,降低舰船图像质量,无法获取舰船重要信息,因此,有效利用多种视觉传达技术提升舰船图像质量。结合大气弹射模型,采用改进的四叉树搜索方法估计有雾舰船图像的大气光值,通过子窗口引导滤波器估计有雾舰船图像的透射率,反推大气散射模型,获取去雾后的舰船图像;通过视觉传达技术中低通滤波器将去雾后舰船图像分解为低频部分和高频部分,将舰船图像的低频部分输入到编码-解码深度网络中,修正舰船图像的颜色,将舰船图像的高频部分输入到残差网络中,增强舰船图像的清晰度;再经视觉传达技术中改进的双伽马函数调整舰船图像的亮度,实现舰船图像的质量提升。实验结果表明：该方法使舰船图像的纹理细节丰富,颜色鲜明,具有较高的清晰度和对比度,符合人眼的视觉感受;与原始舰船图像的结构相似性均在0.91以上,保证了舰船图像的真实性。     

基于智能视觉的船体焊接坏点识别

船体焊接坏点识别对保证舰船制造工艺精度具有重要的价值,也是提高舰船建造质量的关键技术。针对当前船体焊接坏点识别精度低的问题,设计基于智能视觉的船体焊接坏点识别方法。首先对船体焊接坏点识别的视觉图像进行采集,并对图像进行增强处理,提高图像的清晰度,然后提取船体焊接坏点的图像特征,采用人工智能技术对船体焊接坏点进行分类和识别。实验结果表明,本文方法可以提高船体焊接坏点识别精度,应用于实际舰船制造工艺中,能够保障舰船建造质量。     

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。     

基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法

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。     

串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法分析

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。     

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。     

基于视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化

现有图像优化方法存在噪声校正模型不完善的问题,导致优化方法覆盖率较低,设计一种基于视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化方法。通过拟合尺度函数,检测低分辨率舰船图像关键点,构建非均匀噪声校正模型,抑制图像的突变灰度,利用视觉传达技术设置优化模式,判断图像像素的边界融合程度。实验结果:此次设计的图像优化方法覆盖率均值为93.28%,另外2种优化方法的覆盖率均值分别为:89.36%、88.54%,证明融合了视觉传达技术的图像优化方法使用价值更高。     

复杂环境下的舰船视觉图像增强技术

针对当前增强技术存在的区域过渡不自然、块效应、信息丢失严重等问题,以改善舰船视觉图像质量为目标,设计一种复杂环境下的舰船视觉图像增强技术。首先对当前舰船视觉图像增强技术的研究现状进行分析,找到引起不足的因素,然后对舰船视觉图像进行分块操作,对每一个子块进行变换,然后通过Harr变换的方法计算不同子块间的相关度,确定图像增强系数,根据图像增强系数对舰船视觉图像进行自适应增强,最后对增强后的舰船视觉图像进行亮度调度,使图像更加清晰,视觉效果更佳。采用具体舰船视觉图像对增强技术的性能进行测试与分析,实验结果表明,本文方法的舰船视觉图像效果得到了极大改善,舰船视觉图像信噪比、亮度和对比度均要优于对比技术,为舰船视觉图像增强提供了一种新的技术。     

基于视觉传达的舰船遥感图像复原研究

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。     

深度卷积网络的舰船图像自动分割研究

当前舰船图像自动分割方法存在"过分割"或者"欠分割"现象,使得舰船图像自动分割误差大。为了提高舰船图像自动分割精度,提出了基于深度卷积网络的舰船图像自动分割方法。对当前舰船图像自动分割的研究现状进行分析,找到引起舰船图像分割误差的原因。采用活动轮廓模型对舰船图像进行粗分割,并找到其中的舰船图像错误分割区域。最后,采用深度卷积网络对舰船图像的错误分割结果进行校正,实现舰船图像进行精细分割,并与活动轮廓模型的舰船图像自动分割方法进行了对比实验。结果表明,相对于活动轮廓模型,深度卷积网络的舰船图像分割精度更高,降低了舰船图像的误分割率,验证了本文舰船图像自动分割方法的优越性。     

基于视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化

对于低分辨率舰船图像的优化,常规的优化方法缺少对目标图像的色彩补偿,导致优化方法的抗噪声性能不足。为了解决这一问题,提出视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化研究。利用视觉传达技术处理原始舰船图像,增强图像彩色像素细节。在此基础上,建立目标图像的运动公式,通过计算得到图像的变化规律,实现优化前后的图像配准和重建,实现低分辨率舰船图像的优化。实验结果表明,在图像规格逐渐增大的情况下,设计的图像优化方法峰值信噪比始终高于30 dB,并且在像素对准实验中噪点分布均匀,对图像质量影响较小,该方法的整体抗噪声性能得到了增强。     

基于视觉传达技术的舰船三维图像自动重构系统

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。     

基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法

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。     

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。     

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。     

基于视觉传达优化的低清晰度船舶图像复原研究

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。     

基于图像处理的船舱内部火情监控与识别

船舱内部失火将对舰船的安全带来严重威胁。为了提高火情预防控制能力,在计算机视觉下,提出一种基于图像处理的船舱内部火情监控与识别方法。采用图像采集传感器进行船舱内部原始图像采集,对图像进行中值滤波降噪预处理,采用4×4子区域尺度分割方法对图像进行分块融合处理,实现对图像中的火焰和烟雾特征信息的准确提取和信息采集输出,实现火情实时监控识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舱内部火情监控识别的图像视觉效果较好,输出图像的信噪比较高,识别时间开销比传统的烟雾探测识别方法较短。