检索结果-内蒙古大学图书馆

中国光学（中英文） 2023年第3期16卷 596-606页

作者：宿德志刘亮王坤吴世永刘陵顺明瑞龙宫剑海军航空大学航空基础学院山东烟台264001 海军航空大学岸防兵学院山东烟台264001 中国人民解放军92337部队辽宁大连116023

针对低对比度红外图像中海天线检测困难,且易受云层、条状波浪和海杂波等干扰因素影响的问题,提出了一种采用偏振差分图像进行海天线检测的方法。首先,利用偏振差分方法增强海面区域的局部对比度和海天线的信噪比;其次,对偏振差分图像... 详细信息

针对低对比度红外图像中海天线检测困难,且易受云层、条状波浪和海杂波等干扰因素影响的问题,提出了一种采用偏振差分图像进行海天线检测的方法。首先,利用偏振差分方法增强海面区域的局部对比度和海天线的信噪比;其次,对偏振差分图像采用大尺度的局部对比度累加方法确定海天线区域;最后,在海天线区域中采用梯度显著性及多项式拟合方法完成小尺度的海天线精确检测。该方法将偏振度、偏振角等多维信息融入海天线检测,并采用了大尺度与小尺度相结合的检测方法,能够有效克服云层、条状波浪和海杂波等因素的干扰。实验结果表明该算法的海天线检测准确率为98.5%,平均耗时16 ms,能够实现快速、准确的海天线检测,具有较强的场景适用性。

关键词：偏振差分海天线检测低对比度梯度显著性红外图像

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基于L0梯度平滑与图像分块聚类的海天线检测

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应用海洋学学报 2024年第1期43卷 106-115页

作者：郑兵董超胡海驹陈焱琨刘蔚国家海洋局南海调查技术中心广东广州510300 自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室广东广州510300 南方海洋科学与工程广东省实验室广东珠海440402 广东省国土资源测绘院广东广州510500

海天线检测在海洋工程安防活动中具有重要的意义,真实海洋环境中的海天线检测易受云朵、海浪、光照变化、目标遮挡物、边界模糊等外界干扰。为了实现对真实海洋环境中海天线的检测,本研究提出一种基于L0梯度平滑和图像分块聚类的海天线... 详细信息

海天线检测在海洋工程安防活动中具有重要的意义,真实海洋环境中的海天线检测易受云朵、海浪、光照变化、目标遮挡物、边界模糊等外界干扰。为了实现对真实海洋环境中海天线的检测,本研究提出一种基于L0梯度平滑和图像分块聚类的海天线检测算法。首先,对图像进行L0梯度平滑滤波,以增强海天线边缘,弱化非海天线因素干扰;接着,将图像沿着竖直方向分割成若干等宽图像块,以降低整体环境干扰,加强局部海天线检测效果;然后,通过Canny算子和霍夫变换提取每个分割图像块中的直线段;最后,采取K-means聚类算法提取每个图像块中的海天线段,拟合生成完整海天线。实验结果表明,在真实的海天线数据集中,本研究方法获取的矩形框重叠率平均精度为93.22%,角度差平均精度为7.66%,均高于文中选取的近年典型对比算法。满足实际海天线检测抗干扰强、准确率高、适应性广等要求。

关键词：海洋水文学海天线检测 L0梯度平滑滤波图像分块 K-means线段聚类

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基于语义分割和霍夫变换的可见光图像海天线检测方法

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中国航海 2024年第4期47卷 36-43页

作者：陈信强陈建慧刘恕浩韩冰赵建森李朝锋上海海事大学物流科学与工程研究院上海海事大学商船学院武汉理工大学内河航运技术湖北省重点实验室上海船舶运输科学研究所有限公司闽江学院物理与电子信息学院

海天线检测是船舶智能航行视觉感知的关键技术。针对水上交通图像中海天线检测受船舶、海浪和天气等因素干扰问题,提出一种基于语义分割和霍夫变换的海天线检测方法。将图像输入基于SegNet网络改进的Mo-SegNet图像语义分割算法进行训练... 详细信息

海天线检测是船舶智能航行视觉感知的关键技术。针对水上交通图像中海天线检测受船舶、海浪和天气等因素干扰问题,提出一种基于语义分割和霍夫变换的海天线检测方法。将图像输入基于SegNet网络改进的Mo-SegNet图像语义分割算法进行训练,对图像特征进行学习;用Canny检测算法在语义分割图像中检测出边缘轮廓线;采用霍夫变换拟合边缘像素得到海天线检测结果。在场景一,其检测准确率和交并比分别达到99.28%和74.85%;在场景二,其检测准确率和交并比分别达到98.60%和59.41%;在场景三,其检测准确率和交并比分别达到99.31%和77.19%,试验结果表明,所提出的语义分割与霍夫变换结合的算法在检测海天线方面具有较高的准确性和有效性。

关键词：海天线检测 SegNet网络霍夫变换水上交通智能航行

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基于局部熵滤波和梯度累积的海天线检测方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2021年第11期49卷 47-52页

作者：李林丰田甜沙漠洲田金文华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 北京机电工程研究所北京100074

针对海天线检测中海天背景红外图像对比度低、图像模糊及云层和海杂波亮带等干扰问题,提出一种基于局部熵滤波和梯度累积的海天线检测方法.首先对海天背景红外图像进行局部熵滤波从而进行图像增强;然后对滤波后的图像求取梯度图像,并将... 详细信息

针对海天线检测中海天背景红外图像对比度低、图像模糊及云层和海杂波亮带等干扰问题,提出一种基于局部熵滤波和梯度累积的海天线检测方法.首先对海天背景红外图像进行局部熵滤波从而进行图像增强;然后对滤波后的图像求取梯度图像,并将梯度图像区域累加结果的极大值位置作为海天线候选位置;最后在候选海天线位置附近求原始图像梯度极大值点,并通过随机抽样一致(RANSAC)算法拟合直线,将RANSAC算法输出内点多的直线作为最终的海天线.实验结果表明:所提出的算法能够在保证时效性的同时提升复杂干扰背景下海天线检测的准确率.

关键词：海天线检测局部熵梯度直线性随机抽样一致(RANSAC)算法

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结合局部纹理特征滤波的海天线检测方法

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应用科技 2024年第3期51卷 82-87页

作者：张忠民王冠华卫俊岭郭培涛哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 三一筑工科技股份有限公司北京102206

针对视频监测下海天线检测图像易出现的海天对比度低、海上物体、海雾、海浪及云层等干扰条件引起的图像模糊和海天线遮挡问题,提出一种基于偏心邻域的灰度共生矩阵对比度滤波的梯度域下海天线检测方法。方法设计使用上下两方向偏心盒... 详细信息

针对视频监测下海天线检测图像易出现的海天对比度低、海上物体、海雾、海浪及云层等干扰条件引起的图像模糊和海天线遮挡问题,提出一种基于偏心邻域的灰度共生矩阵对比度滤波的梯度域下海天线检测方法。方法设计使用上下两方向偏心盒状滤波器获取图像的对比度梯度值图,利用滑动窗对分块图像搜索梯度极大值候选位置,根据设计策略通过构建海天线参数的概率统计模型提取拟合直线作为检测结果。仿真实验表明,本文方法能提升视觉图像下含多景物等干扰的复杂场景海天线检测的准确率,与同类方法相比提升7.69%。

关键词：海天线检测灰度共生矩阵对比度滑动窗梯度域投票策略图像处理局部滤波

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基于海天线检测的海面小目标检测方法研究

基于海天线检测的海面小目标检测方法研究

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作者：陈柏烁华中科技大学

学位级别：硕士

通过海面可见光图像进行海面目标检测,是确保海上军事行动、港口交通管理等海洋工程安全的关键技术。然而由于海面环境复杂,以及远距离成像下海面小目标本身存在特征表达能力较弱的问题,海面小目标的检测效果仍有待提高。同时,由于现实... 详细信息

通过海面可见光图像进行海面目标检测,是确保海上军事行动、港口交通管理等海洋工程安全的关键技术。然而由于海面环境复杂,以及远距离成像下海面小目标本身存在特征表达能力较弱的问题,海面小目标的检测效果仍有待提高。同时,由于现实海面场景中存在的目标长尾分布,海面目标检测任务在少样本条件下面临更多挑战。针对以上问题,本文开展了海面小目标检测方法的研究。针对缺乏公开的海面小目标检测数据集的问题,本文通过无人机采集并手工标注了真实海面中的小目标,并结合公开海面目标检测数据集Sea Ships,构建了海面小目标检测数据集(6(60)和少样本条件下的海面小目标检测数据集(6(60)),为后续的研究提供了数据基础。针对海面小目标检测任务中现有模型检测精度低的问题,本文提出了一种基于先验知识引导的海面小目标检测算法。在RPN网络中引入基于底边距优化的NWD距离替代传统的Io U阈值,并在海天线检测的基础上,依据标注框的位置和尺度信息实现正样本阈值的动态分配,增加了RPN网络中小目标的正样本数量和质量,从而提升海面小目标的检测效果。同时在网络中引入抗混叠的CBAM注意力模块,提高网络对小目标的关注能力。最后通过实验验证了本文提出的检测算法的有效性。针对少样本条件下小目标检测任务中,海天线附近目标检测虚警率和漏检率高的问题,本文提出了基于上下文的海面少样本目标检测算法。针对公开数据集海面背景与现实海天线背景差异较大,海天线附近目标缺乏标注信息的问题,本文对公开数据集的背景和目标进行了扩充,并利用扩充后的数据,训练海天线区域和非海天线区域的网络分支。针对少样本条件下小目标特征表达能力进一步弱化的问题,提出了一个尺度自适应的支持图像上下文信息提取模块,根据不同支持图像的尺度大小,自适应地引入上下文信息,增强小目标的特征表达能力。针对海天线附近小目标漏检率高的问题,在网络中引入基于海天线约束的显著性检测模块,通过计算海天线区域的显著性特征,选取显著性突出的目标作为候选区域,提高海天线区域小目标的召回率。实验证明本文提出的算法能有效提高少样本任务中海天线附近小目标的检测效果。

关键词：海面小目标检测少样本目标检测海天线检测深度学习

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基于场景划分的海天线检测方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第8期48卷 61-66页

作者：张志祥王秋萍朱旭芳张献海军工程大学电子工程学院湖北武汉430033

提出一种基于场景划分的海天线检测方法,兼顾显著目标较小、海天线相对完整的简单场景和显著目标较大、海天线缺失严重的复杂场景,提高准确率的同时避免了不必要的时间消耗.采用卷积运算,将预处理图像划分为简单场景或复杂场景,根据划... 详细信息

提出一种基于场景划分的海天线检测方法,兼顾显著目标较小、海天线相对完整的简单场景和显著目标较大、海天线缺失严重的复杂场景,提高准确率的同时避免了不必要的时间消耗.采用卷积运算,将预处理图像划分为简单场景或复杂场景,根据划分结果,分别选择合适的方法进行检测.对于简单图像,先用基于图像分块的局部Otsu算法做图像分割,提取突变像素作为边缘,然后采用Hough变换检测海天线;对于复杂图像,在分割后,消除显著目标,并采用形态学滤波运算擦除干扰像素,检测海天线.实验证明:提出的方法可以有效提高海天线检测的准确率,具有良好的场景适应性.

关键词：场景划分卷积显著目标 Otsu分割海天线检测

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一种基于深度学习的海天线检测方法

一种基于深度学习的海天线检测方法

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作者：陈侨川王子末张翔宇张丹彭艳 200444 上海市宝山区上大路99号

本发明公开一种基于深度学习的海天线检测方法，主要包括结合HED边缘检测及Canny边缘检测算法检测图像中海天线的边缘并用骨骼化算法进行细化，使用分类网络ConvNeXt将边缘像素点进行分类，判断边缘像素点是否为海天线像素，使用RANSAC... 详细信息

标准号: CN118365860A

本发明公开一种基于深度学习的海天线检测方法，主要包括结合HED边缘检测及Canny边缘检测算法检测图像中海天线的边缘并用骨骼化算法进行细化，使用分类网络ConvNeXt将边缘像素点进行分类，判断边缘像素点是否为海天线像素，使用RANSAC算法拟合海天线，来实现对图像中海天线的准确检测。该方法使用基于深度学习的HED边缘检测方法，解决了多尺度边缘检测方法中因为人为设置中值滤波器导致海天线丢失的可能，并且通过调整HED的阈值能够保留大多数海天线边缘的同时减少障碍物的边缘干扰。通过ConvNeXt分类网络逐像素判断是否为海天线像素点，解决了垂直边缘检测方法中因物体遮挡导致的异常边缘点以及线段检测方法由于障碍物导致错误候选线段的问题。

关键词：海天线边缘像素点边缘检测分类网络障碍物天线多尺度边缘检测垂直边缘检测线段海天线检测中值滤波器边缘干扰方法使用检测图像线段检测像素判断准确检测边缘点骨骼化像素点拟合算法细化像素遮挡并用图像学习分类保留

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基于单帧红外图像的海天线检测算法研究

基于单帧红外图像的海天线检测算法研究

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作者：马德鑫大连海事大学

学位级别：硕士

随着我国对海洋资源的日益重视,导致了海上活动的日益增加,致使海上发生突发事件的概率与日俱增。红外成像凭借着穿透能力强、环境适用范围广等优势在海面监控领域具有广泛应用,而海天线检测是海天红外图像中目标检测、定位、跟踪前的... 详细信息

随着我国对海洋资源的日益重视,导致了海上活动的日益增加,致使海上发生突发事件的概率与日俱增。红外成像凭借着穿透能力强、环境适用范围广等优势在海面监控领域具有广泛应用,而海天线检测是海天红外图像中目标检测、定位、跟踪前的关键步骤,目前现有的研究大多数都在解决提高检测精度问题和针对不同场景的问题,忽略了实际工程上的适用性,因此在保证海天线检测精度的同时减小处理时间是本文研究的重点问题。本文首先介绍了国内外现存的几类海天线检测算法,并总结了现有算法的优缺点。然后通过对海天场景红外图像的灰度分布直方图特性、灰度分布特性、行均值特性、列均值特性、梯度幅值特性和梯度方向特性的分析,发现了海天区域及海天线上的像素分布特点,为之后本文提出的红外海天线检测算法思路提供可行性论证。根据海天场景红外图像的海天线具有直线特征的特点,本文对比了两种典型的直线检测算法——Hough变换直线检测算法和LSD直线检测算法在海天场景红外图像下的检测结果。通过对结果的对比分析,最终本文采用LSD直线检测算法进行直线提取。但是由于LSD直线检测算法初始设定的梯度阈值对于海天边界对比度低的场景会产生严重的直线漏检情况,进而本文对这一梯度阈值进行了调整,将原始的固定阈值调整为具有一定自适应性质的可变阈值,以适应海天边界对比度低的红外图像的直线检测。本文算法的主要目的是平衡海天线检测的实时性和精度,使算法能够在真实的场景中实际应用。在实时性方面,利用海天区域提取、边缘像素标记和图像分割三个步骤通过减少所需处理的像素个数、降低数据处理量来提高检测速度。在精度方面,主要利用海天直线和干扰直线的梯度方向标准差的差异性对二者进行筛选,实现对海天直线的有效保留。为了验证本文算法的有效性,首先介绍了用于实验的图像数据来源,然后展示了本文提出的海天区域提取算法的提取结果,接下来讲述了本文对干扰直线过滤过程中的梯度方向标准差阈值的确定思路,最后利用4000张不同海天场景的红外图像,将现有的算法同本文算法进行对比实验,实验结果证明本文算法在精度和时耗方面均优于目前现有的算法。

关键词：海天线检测梯度方向过滤红外图像海事应用

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一种基于高斯混合模型和纹理分析的海天线检测方法

一种基于高斯混合模型和纹理分析的海天线检测方法

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作者：李恒宇杨万辉刘靖逸罗均谢少荣 200444 上海市宝山区上大路99号

本发明公开了一种基于高斯混合模型和纹理分析的海天线检测方法，包括以下步骤：（1）输入待检测海面图像；（2）将待检测彩色海面图像划分为均匀的若干个区域；（3）根据纹理分析对图像进行粗略分割，获取像素分类先验信息；（4）通过... 详细信息

标准号: CN110298855B

本发明公开了一种基于高斯混合模型和纹理分析的海天线检测方法，包括以下步骤：（1）输入待检测海面图像；（2）将待检测彩色海面图像划分为均匀的若干个区域；（3）根据纹理分析对图像进行粗略分割，获取像素分类先验信息；（4）通过像素的先验信息初始化高斯混合模型参数；（5）利用EM算法最大化像素分类的后验概率，并得到细粒分割图像；（6）提取海水区域的边界线作为检测得到的海天线。本发明利用海面图像纹理信息和混合高斯概率模型得到海面图像概率分布模型，最终通过提取海水区域边界线作为检测海天线结果，实验证明本方法能够有效地检测出海面图像中海天线位置。

关键词：海面图像检测高斯混合模型纹理分析先验信息像素分类海天线混合高斯概率模型海水概率分布模型图像纹理信息海天线检测区域边界线分割图像后验概率天线位置初始化有效地最大化边界线细粒像素分割

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