集成局部和全局特征的舰船图像检索算法

针对传统图像检索方法缺少图像分割步骤,导致检索效率较低的问题,提出集成局部和全局特征的舰船图像检索算法。计算色彩相似度,利用相似性度量公式度量样本图像和图像库中图像特征相似性,并设计全局和局部特征融合流程;使用指数函数描述相似度测量方法,并采用均匀分块法分割图像,由此获取2幅图像距离度量;结合遍历局部颜色直方图,对图像预处理,并提取出图像全局颜色特征。抽取图像局部颜色和图像纹理特征,输出相似性最大图像结合空间信息分布特征,由此完成图像检索。通过实验结果可知,使用该算法查全率最高为100%,说明图像检索完整,查准率最高为95%,具有良好的检索效果。     

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。     

舰船可伸缩视频图像非显著特征自适应提取方法

针对目前舰船视频图像特征提取方法误差较大的问题,以SUSAN角点提取为核心,设计新型舰船可伸缩图像非显著特征自适应提取方法。利用高斯滤波对原始视频影像进行预处理,提取视频图像概略特征集,采用SUSAN特征集角点检测方法,对图像概略特征集进行角点检测,提出灰度差算法,更改角点灰度差阈值,实现视频图像非显著特征自适应提取。实验数据表明,该方法与传统方法相比,视频图像象元定位精确度提高17%,灰度点定位精确度提高了21%,可以明显提高视频图像特征自适应提取准确度,具有较好鲁棒性。     

全景视觉舰船图像局部特征点检测

针对传统的舰船图像局部特征点检测技术在检测特征点时,因重复抓取造成检测结果中噪点比例过高,影响有效信息读取的问题,因此设计全景视觉舰船图像局部特征点检测技术。在对舰船图像预处理后,计算稳定度和匹配度2个舰船图像局部特征点的检测参数。将计算得到的检测参数作为高斯金字塔的参数,使用高斯尺度空间法检测舰船图像特征点,完成全景视觉舰船局部特征点检测技术的设计。设计与传统的舰船图像局部特征点检测技术的对比实验,结果表明全景视觉舰船局部特征点检测技术能够有效减少特征点检测后的噪点数,检测效果更佳。     

多波段舰船图像目标局部特征识别方法

针对传统的多波段舰船图像局部特征识别方法存在的识别速度慢的缺点,提出一种多波段舰船图像目标局部特征识别方法。通过检测关键点和特征匹配,提取多波段舰船图像目标的局部特征;利用多分类器组合,通过线性分类器和非线性分类器对局部特征开展训练和识别。通过对比实验,与传统的多波段舰船图像局部特征识别方法作比较。实验结果表明,提出的多波段舰船图像局部特征识别方法具有更快的识别速度。     

双目视觉下多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法

为清晰分辨船舶航行图像的边缘特征信息,提出双目视觉原理下的多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法。依照图像信息的测距处理方案,匹配必要的视觉性像素,完成基于双目视觉的舰船图像特征点标注处置。在此基础上,根据多尺度成像坐标原理,判定舰船图像的灰度信息,再通过计算轮廓特征系数的方式,实现双目视觉下多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法的应用。对比实验结果表明,与SIFT算法相比,应用新型特征点提取算法后,QDI系数指标出现明显提升的变化趋势,船舶航行图像的边缘特征信息得到清晰化分辨。     

舰船阴影检测算法在视频图像中的应用

海上舰船的监控有利于加强船舶监管水平,提供船舶航行的安全性,随着视频传感器与计算机技术的发展,海上舰船视频监控覆盖的范围越来越广,与此同时,视频监控的目标识别与图像处理技术也得到了一定的发展。视频图像中的阴影会降低目标识别的精度,因此,在进行舰船视频图像处理时必须要利用阴影消除算法,来改善舰船目标识别的水平。本文介绍一种基于色彩空间的阴影消除算法,并结合信号降噪技术,提升了监控视频图像中舰船目标检测的精度。     

智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。     

基于全景视觉的舰船图像局部特征点检测

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。     

高精度舰船图像拼接算法研究

为了解决当前图像拼接重叠区域多的问题,提出高精度的舰船图像拼接算法研究。在图像拼接之前,需先提取图像特征,采用Harris角点局部特征检测算法,在尺度空间寻找位置、尺度和变量特征,以此设计尺度空间极值点检测流程,避免外界噪声干扰。根据每个关键点特征计算图像尺度变化比例、图像旋转角度和不同图像间平移距离,确定不同图像特征点位置关系,以此实现图像参数自动辨识。采用surf角点检测算子检测图像重叠区域角点,在允许尺度空间多层图像处理下,无需对图像进行二次抽样处理。通过构建Hessian矩阵判别式,判断特征点是否为极点,利用二阶标准高斯函数,判别特征点。利用相应波为信息计算偏航角,确定变换参数,完成图像拼接。由实验结果可知,该算法图像拼接重叠区域较少,拼接精准度较高,为舰船稳定运行奠定基础。     

三维动态舰船图像颜色特征自动提取及应用研究

以提升舰船颜色特征的应用技术水平,研究三维动态舰船图像颜色特征自动提取和应用方法。通过相机采集三维动态舰船图像颜色特征后,先使用PCA算法获取三维动态舰船图像的颜色特征子空间,再通过K-means聚类算法得到三维动态舰船图像颜色特征,以该颜色特征作为基础,分别利用支持向量机算法和二阶常速模型实现舰船目标识别和航迹跟踪。实验结果表明,该方法可有效提取三维动态舰船图像颜色特征的R、G、B分量,提取舰船图像颜色特征能力较强。将提取到的三维动态舰船图像颜色特征,应用到舰船目标识别和航迹跟踪,可有效识别舰船和跟踪舰船航迹,应用效果较为显著。     

舰船目标图像特征识别系统研究

海上遥感图像的目标探测与特征提取是一项非常重要的技术,特别是近年来光学探测仪器、计算机处理器等获得了迅速发展,使遥感技术的应用能力不断提升。本文分别从小波变换的遥感图像前处理、基于视觉显著性的船舶目标候选区域提取以及基于FPGA的舰船目标图像特征识别系统搭建等方面进行详细研究,对于改善当前海上舰船遥感技术的应用质量有一定意义。     

背景提取算法在雷达视频图像中的应用

论文将三种典型的背景提取算法应用在雷达视频图像中,并且对各种算法进行仿真分析,通过比较各种算法的性能,找出现有的视频背景提取算法在雷达视频背景提取中的优缺点,为进一步的研究奠定基础。     

改进SIFT算法的舰船图像拼接算法

舰船图像在拍摄过程中,由于各种因素的干扰,得到舰船图像不完整,难以描述舰船图像所要表达目标的信息,而当前舰船图像拼接算法存在拼接准确率低、拼接过程复杂等不足,为了获得理想的舰船图像拼接结果,提出基于改进SIFT算法的舰船图像拼接算法。首先提取待拼接舰船的图像,并对它们进行归一化、颜色增强、噪声滤波等操作,然后采用改进SIFT算法提取舰船图像拼接特征点,根据特征点进行两幅舰船图像的拼接操作,最后采用多种舰船图像进行了拼接测试实验,以验证改进SIFT算法的优越性。结果表明,改进SIFT算法避免了当前舰船图像拼接算法存在的局限性,不仅能够以高准确率实现舰船图像拼接,而且舰船图像拼接过程更加简单,加快了舰船图像拼接速度,取得了满意的舰船图像拼接结果。     

舰船视频监控数据压缩算法的设计

数据压缩算法是舰船监控视频系统中的重要技术,直接影响舰船监控视频传输的实时性,针对当前舰船监控视频数据压缩算法存在压缩比小、信息丢失严重等不足,设计了基于剪切波变换和压缩感知算法的舰船监控视频数据压缩算法。首先对当前舰船监控视频数据压缩算法进行研究,找到各种算法存在的局限性,然后对舰船监控视频原始数据进行去噪处理,减少噪声传输所占的通信资源,并采用剪切波变换对舰船监控视频数据进行分解,最后采用压缩感知算法对剪切波变换系数进行压缩处理,减少舰船监控视频数据规模,并通过剪切波反变换对舰船监控视频数据进行重构。与对比舰船监控视频数据压缩算法的仿真对比测试结果表明,本文算法能够在保持舰船监控视频数据原始信息的基础上,对舰船监控视频数据进行了最大限度的压缩,而且舰船监控视频数据压缩速度快,获得了对比算法更加理想的舰船监控视频数据压缩结果。     

光学遥感图像舰船目标检测算法研究

针对航天图像舰船目标快速检测问题,本文提出了一种复杂海洋背景中舰船目标的快速提取,舰船尾迹的检测及目标检测算法。根据人类视觉注意机制,把梯度作为视觉注意前期的简单特征,然后以开尔文尾迹为主要依据,以区域灰度方差表示纹理粗糙度,进行舰船尾迹识别,最后分析舰船检测的原则和主要特征,提出舰船目标检测流程,并进行目标检测实验,实现准确的尾迹识别和目标检测。     

舰船导航系统超分辨率图像智能提取技术研究

传统船舶导航图像智能提取模型存在方向分辨混乱、地理位置信息不精确等弊端。为解决上述问题,设计基于船舶导航系统的新型Zernike超分辨率图像智能提取模型。通过硬件器件选择、初始软件配置2个步骤,完成超分辨率图像舰船导航系统运行环境的搭建。在此基础上,通过确定Zernike表达式、获取识别图像分辨率矩值、完善智能提取流程3个步骤,完成新型舰船应用模型的搭建。分析对比实验结果可知,应用基于船舶导航系统的新型超分辨率图像智能提取模型后,方向分辨混乱、地理位置信息不精确等问题都得到明显改善。     

船舶多目标图像特征并行提取算法

一片海域中包含多个船舶目标,同时提取多个目标过程极其复杂。传统的船舶多目标图像特征并行提取算法提取出来图像特征清晰度很差。为解决此问题,研究了一种新的船舶多目标图像特征并行提取算法,介绍了船舶图像多目标特征提取架构图,重点分析颜色特征提取过程、纹理特征提取过程和形状特征提取过程。特征并行提取流程共分为初始分析、目标特征识别、图像特征确认、描述显示4个步骤,通过计算目标船舶所在位置,分析灰度值,提取船舶特征。利用与传统算法的对比实验验证了该算法的可行性。实验结果表明,给出的算法提取的目标图像清晰度更高。     

基于SAR图像的舰船检测算法

在基于海面杂波统计模型的基础上,在利用SAR图像系统技术的前提下,根据对舰船检测目标因素的客观分析,通过对各种舰船检测算法检测差异性的比较研究,进行相应算法分析,为优化算法在能够有效提高检测速度和检测精度的情形下,进一步增强舰船目标的综合检测性能。     

舰船网络视频图像无损压缩传输优化方法

针对舰船网络视频图像在无损压缩传输过程中受到无损压缩系数的影响,以缩短舰船网络视频图像的无损压缩传输延时为目的,提出了舰船网络视频图像无损压缩传输优化方法研究。采用彩色分块处理技术分块处理对舰船网络视频图像,提高舰船网络视频图像的传输速度,将舰船网络视频图像的无损压缩任务分配给其他节点,解决舰船网络视频图像在能量受限节点处的无损压缩传输能力的不足,提取了网络视频图像无损压缩传输准确性,通过舰船网络视频图像无损压缩传输优化流程设计,实现了舰船网络视频图像无损压缩的传输优化。实验测试结果表明,提出的舰船网络视频图像无损压缩传输优化方法当无损压缩系数为50%、舰船网络视频的大小为1 024×20时,舰船网络视频图像的无损压缩传输延时最短。