遥感图像融合最新进展及展望

文章综述了遥感图像融合的基本概念,研究了遥感图像融合的分类及常用方法,对遥感图像融合评价进行了探讨,系统深入地分析了遥感图像融合面临的问题,指出了未来的发展趋势及解决问题的方向。     

一种基于特征的全景图拼接算法研究

提出并实现了一种基于特征的全景图拼接算法,该算法应用sobel算子对待拼接的两幅图像分别进行处理,以获取图像边缘及特征点,确定两幅图像重叠部分的灰度差以去除伪特征点并消除外界噪声,选取方差最小的两组特征点作为缝合点,从而确定两图像的相对位置,通过对图像重叠部分进行平滑处理实现了全景图的无缝生成。实验结果证明算法合理,运算速度快,效果良好。     

潜浮式小水线面单体船控制方案试验研究

设计潜浮式小水线面船的三种控制方案,通过试验验证三种方案的优劣并分析其原因,进一步进行控制方案的优化.试验对比表明采用PID控制结合专家校正系统的控制方案能够很好的保持潜浮式小水线面船的纵倾、深沉的稳定,实现定深航行.     

关于加快B＆W662VT2BF-140型主机装置修复工艺程序的探讨

文章主要对B＆W662VT2BF-140型主机装置船上找正交验时,通过采用传统的工艺程序与改进后的工艺程序的比较,说明两种工艺程序的共同点与不同点,以及对修船周期的影响。     

融合Lite-HRNet的Yolo v5双模态自动驾驶小目标检测方法

针对目前自动驾驶领域的目标检测算法在对道路小目标和密集目标进行检测的时候出现漏检的问题,提出一种融合Lite-HRNet的Yolo v5网络。首先为了获得高分辨率的特征检测图将Lite-HRNet作为Yolo v5的主干网络,以增强对小目标及密集目标的检测。为提升暗光场景下的检测性能,将红外图像与可见光图像进行动态权值融合,充分发挥可见光图像与红外图像的互补优势。由于主干网络进行了充分的特征融合,为加快检测速度取消在检测层中的特征融合结构。其次为了加快收敛速度和提高回归精度采用α-EIoU作为边界框损失函数,同时为选取针对数据集更合适的先验框,使用二分K-means算法进行聚类,并且使用小目标数据增强算法对数据集进行样本扩充。最后在flir数据集上进行对比测试,根据实验结果,提出的算法比Yolo v5在平均精度上提高了7.64%,小目标和密集目标的漏检率明显减少。     

海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计

图像多通道并行传输具有数据流以及数据量大的特点,传统的传输系统在图像多通道并行传输中常出现目标图像数据丢失现象,为解决这一问题,对海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计。系统硬件主要包括核心处理器、电源模块、传输模块和图像采集模块,其中核心处理器主要调整系统的运行频率,并采集船舶航信信号;电源模块是为海上船舶目标图像多通道并行传输系统提供各个直流电平;传输模块主要实现目标图像数据通信;图像采集模块主要采集海上船舶目标图像数据。系统软件部分主要对硬件采集到的信息滤波处理,对多目标图像分类识别,以此完成海上船舶目标图像多通道并行传输。实验结果表明,传统系统比此次设计系统出现目标图像数据丢失数量多,本文设计有效解决了目标图像数据丢失的现象。     

航海气象传真图的降噪处理

气象传真图是船舶驾驶员预知航行区域的气象信息及海况的主要途径.受电磁波和收发装置的影响,气象传真图在传输、接收的过程中会产生高斯噪声和椒盐噪声,严重时会导致接收到的气象传真图模糊不清和失真,这会影响船舶驾驶员的分析和决策.为此,基于偏微分方程(PDE)建立数学模型,对含有噪声的气象传真图进行降噪处理,取得了明显的效果,这为提高气象传真图的质量提供了一种可行方法.同时,这种方法也可运用于船舶其它的电子图像设备(如电子海图,雷达,AIS),有效降噪、提高图像质量.     

基于计算机大数据的船舶视频图像类型辨识分析

传统船舶视频图像类型识别算法在图像类型识别计算过程中,存在视频图像高频尺度空间像素子带系数计算精度较低,导致图像画面差异辨识度降低,无法高精度对比图像特征参量的问题。因此,提出计算机大数据船舶视频图像类型辩识分析。通过神经网络算法,建立视频图像特征的神经网络模型;根据特征模型推导建立辨识模型。在辨识模型的基础上,通过导入大数据高频子带尺度算法,对图像特征尺度空间内的高频子带系数进行优化计算,从而提升视频图像类型的辨识精度。通过实验数据对比表明:提出的视频图像辨识算法,能够有效改善图像类型识别环境,提升图像类型辨识精度,解决了传统辨识算法辨识精度低的问题。     

基于智能图像视觉的船舱内部监控与识别

为了提高对舰船船舱内部监控管理能力,提出一种基于智能图像视觉的船舱内部监控识别方法。采用计算机视觉特征信息采集方法进行船舱内部图像原始信息采集,对采集的图像进行小波降噪处理,采用Harris角点检测方法进行船舱内部关键部位点的准确标定,结合图像子块连续遍历方法实现船舱内部异常像素特征搜索提取,实现船舱内部的智能视觉监控识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舱内部监控,输出视觉图像的成像质量较好,对关键信息点的标定结果准确,对船舱内部异常像素的检索能力较强,具有较好的应用价值。     

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。