【摘 要】
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针对传统方法下舰船红外图像边缘特征识别结果不精准,导致斑点抑制效果较差的问题,提出了模拟退火法的交互式舰船红外图像斑点抑制方法。建立交互舰船红外图像斑点噪声模型,使用Radon变换方法处理模型数据。构造邻域结构模型,补充残缺结构特征,根据设定的模拟退火参数,获取处理后的数据识别图像边缘特征。根据图像边缘线条走向,确定图像区域特征,输出消除斑点的舰船红外图像。由实验结果可知,该方法能够消除全部斑点,
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针对传统方法下舰船红外图像边缘特征识别结果不精准,导致斑点抑制效果较差的问题,提出了模拟退火法的交互式舰船红外图像斑点抑制方法。建立交互舰船红外图像斑点噪声模型,使用Radon变换方法处理模型数据。构造邻域结构模型,补充残缺结构特征,根据设定的模拟退火参数,获取处理后的数据识别图像边缘特征。根据图像边缘线条走向,确定图像区域特征,输出消除斑点的舰船红外图像。由实验结果可知,该方法能够消除全部斑点,并精准识别出图像边缘。
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为实现船舶航行图像的高效处理与传输,应用视觉传达思想设计一种船舶航行图像实时传输系统。系统由多个模块构成,其中通信模块采用LRIT系统进行通信。前端图像采集模块负责进行图像采集,通过IIC总线对图像解码芯片实施视觉传达配置,采用数字多媒体软件进行采集图像的视觉传达。指令和图像处理模块由通信协议处理单元、指令信息处理单元等构成。图像滤波模块使用的图像滤波处理算法为中值滤波算法,能够实现噪声的降低与图
针对舰船航行视频图像损耗率大的问题根源,对基于多媒体技术的舰船航行视频优化进行研究。首先根据相邻帧编码器结构特征,对视频邻帧进行结构划分;然后在划分结构的基础上,完成对异常邻帧编码器的稳帧优化;最后根据稳帧后的编码器阈值,完成对去雾滤波器阈值的修正,实现航行视频稳帧去雾的最佳效果。通过与传统视频优化方法的实力对比测试数据表明,提出的优化方法具有优化速度快,输出视频邻帧稳定性好,去雾效果好的特点。
常规方法匹配待修复样本块和填充样本块时,忽略了梯度项距离这一影响因素,造成修复图像与原始图像相似度较差。为此,提出基于计算机应用技术的舰船图像修复方法。采用计算机应用技术,可视化图像待修复区域轮廓,划分多个待修复样本块,通过优先权确定样本块修复顺序,计算待修复样本块、填充样本块之间的颜色项距离、边界项距离、梯度项距离,选取距离最小的填充样本块,填充至匹配到的待修复样本块,完成图像修复。抽取舰船图像
多通道图像调度过程中,受到网络链路带宽计算结果的影响,使得控制器面对大量数据流时收敛速度较慢。因此,提出船舶监控红外图像处理中多通道SDN控制器改进设计。基于负载均衡技术,建立多通道SDN架构。度量链路层面的影响因子,计算SDN网络中所有链路可用带宽。采用PSTS算法,根据链路可用带宽为不同路径分配权重,完成图像传输链路的排序和筛选。通过OpenFlow协议连接交换机,实现多通道SDN控制器整体改
传统舰船图像优化算法在优化过程中,图像的优化系数普遍倾向于一种优化机制,导致图像在色彩与噪声处理上无法达到平衡统一,直接导致优化输出图像的噪声消除区域在高阈值色彩增强下,图像边缘锐利度动态范围过高,边缘细节信息损失严重,不利于图像的信息保存与分析。为了解决优化过程中色彩增强与噪声消除的同步问题,提出噪声消除和彩色增强的舰船图像优化研究。首先,将图像像素点转化为几何结构特征点,将平面二维空间结构转化
针对目前舰船图像无损压缩方法压缩后分辨率过低,导致压缩时间增加的问题,提出了基于循环卷积算法的舰船图像无损压缩方法。采用循环卷积算法,采集待无损压缩的舰船图像信息,根据循环卷积层循环训练方法,将待压缩的舰船图像信息进行分层归类。通过对舰船图像的关键信息完成捕获,输出有效初始化函数,利用神经网络池化层对采集到的图像信息完成循环遍历操作,通过池化处理,输出训练后的图像信息,完成图像的无损压缩。实验结果
海上交通运输业的快速发展,对船舶航行安全性提出更高的要求。船舶图像系统作为辅助船员安全驾驶的措施之一,必须保证图像的分辨率和清晰度。为实现这一目标,可以利用特征融合技术,选取适宜的特征提取算法,对图像中的特征点进行准确提取,为图像融合拼接提供有利条件。在图像拼接的过程中,通过预处理,消除影响拼接效果的因素,以此来确保图像的拼接质量,为船舶安全航行提供支撑。本文的研究对于船舶图像系统性能的全面提升具
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传统舰船图像检索系统受到检索特征图块精度与反馈精度的影响,在检索准确性方面存在较大误差,导致系统整体检索任务完成率降低。通过对检索过程的数据分析,提出关联反馈和多特征的舰船图像检索系统。系统采用JFGS图云信息关联硬件+关联反馈算法+多特征图块特征检索算法的立体式设计方案。通过硬件设计完成对算法所需数据变量信息的创建与获取;通过算法设计实现软件层面的图像信息反馈阈值优化与图块特征检索精度提升,从而
现有图像优化方法存在噪声校正模型不完善的问题,导致优化方法覆盖率较低,设计一种基于视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化方法。通过拟合尺度函数,检测低分辨率舰船图像关键点,构建非均匀噪声校正模型,抑制图像的突变灰度,利用视觉传达技术设置优化模式,判断图像像素的边界融合程度。实验结果:此次设计的图像优化方法覆盖率均值为93.28%,另外2种优化方法的覆盖率均值分别为:89.36%、88.54%,证明融合