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舰船目标海天线提取方法研究

1 引 言在海面远距离平视状态下 ,海面舰船目标成像一般分为三个区域 :天空区域、海面区域和海天线区域。目标若是出现 ,则一定处于海天线区域中。针对上述成像特点 ,通过确定海天线区域 ,可以减少执行目标分割时的计算量 ,同时 ,抑制了海天线区域外不必要的噪声干扰。参考文献 [1]中采用行映射直方图的方法确定海天线区域。这种方法适用于简单的海天背景 ,但是二值化门限不好确定。方法二是通过行平均 ,然后列方向梯度最大值位置即为海天线位置。这种方法未考虑到海天线是倾斜的情况 ,同时忽略了海杂波的干扰。参考文献 [2 ]发展了方法二中梯度的思想 ,提出用直线拟合法进行海天线的提取。该方法已成功用于简单背景下的海天线提取 ,但某些复杂的情况下 ,则难以得到满意的提取效果。为解决这一问题 ,在海天线提取前进行有效的背景抑制及目标增强是十分必要的。本文提出用邻域平均和对比度扩展相结合的方法进行预处理以抑制背景、增强目标 ,进而利用改进的直线拟...  (本文共3页) 阅读全文>>

湖南师范大学
湖南师范大学

复杂海天背景红外舰船目标自动检测方法研究

红外技术具有作用距离远、隐蔽性强、可昼夜工作等优点,已被广泛应用于导弹制导、军事侦察等领域。然而在红外反舰制导中,天空和海面背景易受季节、气候、温度等因素影响,给舰船目标检测带来诸多干扰;并且早期远距离成像的舰船小目标没有大小、形状、纹理等特征,使复杂海空背景下的舰船目标自动检测困难重重;但同时舰船目标总位于海天线区域内,确定海天线可缩小目标的搜索范围和抑制海天线区域外不必要的噪声干扰。因此本文首先深入分析了本课题红外图像的特征和背景抑制算法,然后重点研究了海天线的提取和小目标检测。根据海天线区域的灰度过渡特性,给出了一种基于背景行均值曲线突降区间的海天线定位算法,并通过与另外三种海天线提取算法的比较和分析,得出本文算法具有在海天线模糊、海面跌宕起伏的环境下准确快速定位海天线的优势。根据舰船目标的“亮斑”特性和相邻帧间的稳定性、连续性,采用了本文的邻域均值自适应阈值分割法和航迹关联相结合的检测算法,确保了检测结果的可靠性。其中的...  (本文共64页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工程大学
哈尔滨工程大学

基于Gabor特征提取的海面舰船目标识别

伴着国家经济的快速发展,大量资金投入到科技事业发展进程中,计算机科技领域和数字化图像分析和处理技术实现了质的飞越,随着海军的重要性在现代的军事战争中的不断提升以及多样的拥有先进作战设备的作战舰船的不断推陈出新,能够对目标进行识别并施以打击变得更加重要。由于海天背景比较复杂(云层和海浪的干扰)以及气象条件不稳定,导致目标可能会与海面上的干扰背景混为一体,这样就使得图像中的舰船目标的识别变得具有挑战性。随着成像技术的发展,基于图像处理的目标识别逐渐成为研究的热点,目前应用的主要图像种类有可见光图像、遥感图像、视频图像等。对于图像的处理技术成为信息综合的重要部分。获取的可见光图像中的舰船目标能够较好地体现各种不同类型舰船的主要特征,通过对与这类图像的处理和图像中舰船目标的识别可以实现对于不同类型舰船的智能识别。首先对本课题相关的舰船目标识别的基础知识,以及课题的研究背景与意义进行了研究,并对课题研究的国内外现状进行了解与分析,以便后面...  (本文共109页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工程大学
哈尔滨工程大学

基于全景视觉的舰船小目标检测方法研究

小目标检测是计算机视觉的一个重要课题,在环境监控领域有着十分广泛的应用前景。同时全景视觉具有水平方向360°大视场、信息丰富等优点,将全景视觉应用到海洋监控领域,对缩减设备数量、减少预算开支具有重要价值。本文主要研究全景视觉海天背景下海上舰船小目标的检测方法,所谓小目标是指舰船目标成像距离较远,在图像中仅占几十个甚至几个像素的目标,本文的主要任务是检测出尽可能远的舰船小目标,基本思路是在对采集的全景图像进行预处理的基础上检测海天线,然后在海天线附近检测是否存在舰船小目标,所以图像预处理、海天线检测以及小目标检测是本文的三大核心内容。首先在分析了全景图像特点的基础上,设计了全景图像预处理算法。研究了图像去噪基本算法——均值滤波、中值滤波和高斯滤波,经实验对比选择中值滤波与高斯滤波相结合的方式完成图像滤波任务;然后研究了图像锐化算法——梯度锐化和拉普拉斯锐化算法,经实验对比选择拉普拉斯锐化算法完成图像锐化任务;研究了传统Canny边...  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>

国防科学技术大学
国防科学技术大学

复杂场景红外舰船目标实时检测技术研究

红外图像自动目标识别是国内外许多学者研究的热点问题,在军事领域和国民经济的许多方面都有着广泛的应用。其中海天背景舰船自动检测是红外自动目标识别领域的重要研究课题之一。由于场景比较复杂,云层、海浪干扰严重,使得红外舰船目标的自动检测较为困难。本文围绕此课题展开研究,全文共分三个部分:第一部分开展了复杂场景中的海天线提取技术研究。在海天背景图像中,海天线是重要的图像特征,海天线的准确定位有助于改善目标检测效果,提高算法运行效率。针对复杂场景信噪比低、云层和海浪干扰严重的特点,为了综合海天线的多种模糊特征进行评判,本文运用模糊数学工具,提出了一种基于模糊综合评判的海天线提取方法。该方法提高了在低信噪比和杂波干扰条件下海天线提取的准确率。第二部分开展了复杂场景下的舰船目标检测技术研究。依据海天线附近舰船目标区域的特点,提出了改进的多向梯度背景抑制方法、舰船目标两级迭代快速分割方法以及基于特征提取和二叉树多级判别的虚警剔除方法,能够有效解...  (本文共93页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉理工大学
武汉理工大学

海天背景下红外弱小目标的检测

海天背景下的舰船目标检测作为红外目标检测的一个研究领域,在军事上具有较高的研究价值,其性能的优劣将直接影响到后续目标识别和目标跟踪的准确性。本文针对海天背景下红外弱小目标的检测问题,从海天线检测、红外弱小目标图像预处理到舰船目标分割进行了详细的研究,提出了一种海天线附近红外弱小目标检测流程,主要工作有:针对目前较为经典,适用范围较广的基于Hough变换的海天线检测算法实时性差的缺点,通过梯度约束和角度约束对原算法进行改进,实验结果表明改进后的算法在减少Hough变换运算量的同时能够保证检测的精度,提高了Hough变换海天线检测的实时性。本文首次提出将Seam Carving算法加以改进用于海天线提取,原算法可以快速搜索到图像中的最低能量线,本文中对其进行改进,通过搜索图像中的最高能量线可以快速定位海天线,对比实验结果表明,该算法适用范围广,精度较高,且运算量小,实时性好。针对海天背景红外弱小目标图像具有对比度低,背景复杂,噪声干...  (本文共59页) 本文目录 | 阅读全文>>