基于视频图像处理的舰船运行状态监测技术

传统的舰船运行状态监测技术响应时间长,不能实现实时监测,监测效果差。为了解决上述问题,研究一种新的舰船运行状态监测技术,引入视频图像处理技术,首先对舰船运行状态信息进行采集,然后通过提取的视频图像特征处理舰船运行状态信息,最后输出舰船运行状态信息结果。为检测该技术工作效果,与传统监测技术进行对比,结果表明,研究的监测技术响应时间短,效果好,具有广阔的市场应用空间。     

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。     

基于时空域三维约束的多帧图像超分辨算法

对基于时空域三维正则约束的多帧图像超分辨算法进行了研究,首先在基于马尔科夫随机场的自适应正则约束的基础上,进一步引入多帧图像间的时域约束,建立了时空域三维正则约束模型,并提出了相应的超分辨方法;之后通过仿真实验对本文方法进行了仿真测试,结果表明本文方法能够取得更好的超分辨效果。     

基于PIV的客滚船风阻流场研究

为准确分析客滚船在不同风向角下的流场分布,基于PIV技术研究了某型客滚船在25m/s风速下,5个不同风向角的风阻变化和流场分布;利用PIV技术得出某型客滚船纵向、横向以及水平方向的空气流场特性。结果表明:随着风向角的增加,纵向风轴阻力和横向侧向力呈"抛物线"规律变化,偏航力矩呈"正弦曲线"分布,并存在两个方向相反的阻力峰。利用PIV流场分布图与常规测力试验的风阻曲线对客滚船风阻流场进行分析研究,所得结果可为以后的CFD计算验证以及后期风阻优化提供参考依据。     

增强半虚拟现实座舱技术

为提高半虚拟现实座舱中用户视觉真实感与人-座舱交互性能, 提出了一种增强半虚拟现实座舱技术, 将手图像实时融合到虚拟座舱环境中, 使用户能实时看到自己的真实手。通过肤色检测算法实时分割摄像机采集图像, 应用改进的自适应加权立体匹配算法与视图变形算法对图像进行视点校正, 通过虚实匹配与虚实融合将手图像无缝融合到虚拟环境中, 为用户提供增强虚拟环境中的可视化图像。测试结果表明: 增强半虚拟现实座舱技术方案中触觉与视觉反馈真实, 在头盔式虚拟环境中用户交互能点击到的最小方块边长为8 mm。采用增强半虚拟现实技术方案完成座舱内典型交互动作的时间比传统数据手套方案与半虚拟交互方案平均分别降低约50%与18%, 极大提高了人-座舱交互性能, 可有效增强虚拟现实座舱系统实用性, 并降低开发成本。     

基于改进YOLOv5的雾霾环境下船舶红外图像检测算法

从监控图像中准确检测船舶对于港区水域船舶交通智能监管具有重要意义。为解决雾霾条件下传统YOLOv5目标检测算法对船舶红外图像检测准确率低、小目标特征提取能力弱等问题,提出了基于Swin Transformer的改进YOLOv5船舶红外图像检测算法。为扩大原始数据集的多样性,综合考虑船舶红外图像轮廓特征模糊、对比度低、抗云雾干扰能力强等特点,改进算法提出基于大气散射模型的数据集增强方法;为增强特征提取过程中全局特征的关注能力,改进算法的主干网络采用Swin Transformer提取船舶红外图像特征,并通过滑动窗口多头自注意力机制扩大窗口视野范围;为增强网络对密集小目标空间特征提取能力,通过改进多尺度特征融合网络（PANet）,引入底层特征采样模块和坐标注意力机制（CA）,在注意力中捕捉小目标船舶的位置、方向和跨通道信息,实现小目标的精确定位;为降低漏检率和误检率,采用完全交并比损失函数（CIoU）计算原始边界框的坐标预测损失,结合非极大抑制算法（NMS）判断并筛选候选框多次循环结构,提高目标检测结果的可靠性。实验结果表明：在一定浓度的雾霾环境下,改进算法的平均识别精度为93.73%,平均召回率为98.10%,平均检测速率为每秒38.6帧;与RetinaNet、Faster R-CNN、YOLOv3 SPP、YOLOv4、YOLOv5和YOLOv6-N算法相比,其平均识别精度分别提升了13.90%、11.53%、8.41%、7.21%、6.20%和3.44%,平均召回率分别提升了11.81%、9.67%、6.29%、5.53%、4.87%和2.39%。综上,所提的Swin-YOLOv5s改进算法对不同大小的船舶目标识别均具备较强的泛化能力,并具有较高的检测精度,有助于提升港区水域船舶的监管能力。     

基于M-DTCWT和2APCNN的多聚焦图像融合

为提高多聚焦图像的融合质量,提出了一种基于多方向双树复小波变换(M-DTC-WT)的多聚焦图像融合方法.对多聚焦图像进行DTCWT分解得到低频系数与高频系数,再采用非下采样滤波器(NSDFB)对高频系数进行方向分解得到多尺度多方向的高频分解系数.对低频系数,提出结合模糊逻辑和稀疏表示(FSR)的融合规则得到低频融合系数...     

溢油指纹数字化鉴别方法

数字化鉴别法借助于计算机技术具有处理效率高、易于存储等特点,近年来,运用该方法对溢油指纹进行鉴别分析受到越来越多的关注。介绍了聚类分析、主成分分析、判别分析、t检验法、相关分析、重复性限法等数字化鉴别方法的基本概念以及这些方法应用于溢油指纹鉴别的原理、步骤等,对这些数字化鉴别分析方法的适用条件、优缺点等进行分析比较,以期为更好地将数字化鉴别方法应用于油指纹鉴别分析奠定基础。     

数字图像式大客车行驶状况监控系统研究

数字图像式行驶状况监控系统的开发研究,对于精确地检测车辆行驶环境与驾驶员的工作状态,改善车辆主动安全性,加强交管部门的管理能力,提供了切实可行的方案。另外,该系统利用图像检测前方障碍物的距离,降低了激光雷达测距的成本,具有一定的普及价值。     

一种基于遗传算法和小波分解的刚性图像配准方法

为了实现快速、高精度的自动图像配准,提出了基于遗传算法和小波分解的图像配准方法。此方法在小波分解的基础上,以互信息为相似性测度利用遗传算法为搜索算法对图像进行一次配准,然后以特定步长在小范围内对配准参数进行修正,对图像进行二次配准。该方法实验结果表明该方法具有较快的速度且显著的改善了配准精度。