无人船运行轨迹图像细化分割方法

为了提高对无人船运行轨迹的规划和识别能力,需要对运行轨迹图像进行细化分割,提出一种基于块匹配和边缘轮廓特征分割的无人船运行轨迹图像的细化分割方法。对采集的无人船运行轨迹灰度图像进行模板分块处理,对分块图像进行二值化分离,采用小波分解方法进行图像的边缘轮廓特征分解和尺度融合,结合统计特征重构方法进行运行轨迹的自适应信息增强,以增强后的轨迹图像为模板进行轮廓套索,实现轨迹图像的边缘轮廓特征提取,在分块图像中以边缘轮廓特征为基准线,实现无人船运行轨迹图像的细化分割。仿真结果表明,该方法进行无人船运行轨迹图像分割的特征分辨力较好,分割精度较高,挺高了图像的输出辨识能力。     

基于遥感图像的船舶航迹追踪算法研究

为了克服当前船舶航迹追踪算法存在的精度低、耗时长等不足,设计了基于遥感图像的船舶航迹追踪算法。首先采集船舶航迹的遥感图像,并得到船舶初始航迹,然后采用均值漂移算法和卡尔曼滤波算法对船舶航迹进行估计,达到船舶航迹追踪目的,最后进行船舶航迹追踪有效性测试,结果表明,本文算法解决了当前船舶航迹追踪算法存在的难题,获得了十分理想的船舶航迹追踪结果。