基于多尺度自适应显著区域检测的舰船三维重建外点消除

针对海杂波影响下对海拍摄舰船图像,在三维重建过程中存在的大量冗余外点的问题,给出了一种多尺度自适应显著区域检测方法提取舰船区域,滤除海面信息,以消除密集点云中的外点.该方法利用大尺度因子高斯滤波,定位出舰船的大体轮廓,利用图像亮度分量显著图开方值提取舰船水面倒影,利用基于目标尺度的自适应高斯滤波提取舰船精细轮廓,从而得出较精确的舰船区域检测结果,可有效消除三维重建过程中外点的影响.     

海面背景红外目标的识别算法

为了实现多角度状态的舰船目标识别,针对低信噪比下海面背景的目标红外图像,提出了一种基于分段拟合的稳定提取海天线信息的算法。在此基础上对经过目标分割后得到的感兴趣区域统计提取舰船目标的形状特征、位置特征等,考虑海面的干扰目标,设计综合分类器,通过对提取的各目标特征进行概率融合的方法实现目标判断。进行了仿真平台软件的试验测试。结果表明,使用该算法可以实现在不同环境和未知海天线的情况下对海面舰船目标多角度状态的可靠识别。     

基于结构森林边缘检测和Hough变换的海天线检测

海天线是海面环境图像所具有的重要特征之一,海天线的检测对划分海空、海界区域以及目标检测有重要作用.提出了一种结合结构森林快速边缘检测和概率Hough变换的海天线检测方法.首先通过高斯低通滤波来减小海面浪纹、光照反射等局部纹理影响,然后使用已完成训练的结构化随机森林为每个像素贴上边缘标签——二值化,最后通过Hough变换原理拟合海天线.实验结果表明,该方法可以较好地忽略局部干扰边缘,强化边界提取,对复杂海天背景下的海天线检测具备鲁棒性和高准确性.     

基于视觉注意机制的视频监控中海上舰船目标检测

当天空、海面和岸上建筑等自然背景比较复杂时,容易干扰视觉注意的对象,而影响舰船目标的检测。本文提出了一种改进的视觉注意模型来检测海上舰船目标,首先利用小波变换获得舰船目标图像的高频特征和低频特征;然后利用改进的Top-hat滤波器抑制云雾和较强的海杂波,采用改进的Gabor滤波器得到方向特征,采用离散矩变换（DMT,discrete moment transform）得到边缘纹理特征;同时将图像进行色彩空间转换,由HSI（Hue-Saturation-Intensity）空间提取图像亮度、色调和饱和度来构成运动特征和颜色特征;最后将各特征图通过加权线性融合得到兴趣图,通过自适应阈值分割出舰船目标区域。实验证明该舰船目标检测算法具有较好的检测效果。     

基于场景划分的海天线检测方法

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.     

低分辨率SAR图像舰船目标检测

针对低分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船目标受背景及杂波影响难以检测的问题,通过构建一种基于生物视觉侧抑制理论的背景抑制网络模型,有效地抑制了背景杂波.采用基于RENYI熵的分割方法提取舰船目标兴趣区域,以低分辨率SAR图像中舰船目标的成像特点为先验知识,结合同质性检验,滤除了兴趣区域中的虚假目标,降低了虚警率.实验结果表明:所提出的算法能够有效地抑制强海杂波背景,突出目标,既能用于检测SAR图像中带尾迹特征的舰船等运动目标,也可用于检测无尾迹特征的舰船目标.     

联合熵流与边缘算子的红外运动目标检测

针对复杂背景下红外目标检测问题,提出一种联合熵流与边缘算子的红外运动目标检测算法.该算法分4个步骤检测目标:首先将熵流作为一种图像运动描绘子,通过熵流确定含目标运动的区域;其次运用Canny算子检测含背景和目标的边缘;然后联合两者捕获背景成分急剧降低、近似精确的目标边缘图像;最后计算边缘图像聚类中心,依据亮度、熵流约束进行区域生长,识别红外目标.对于海空背景下的红外目标图像,实验结果表明该方法能准确地检测、定位目标.     

复杂海天线区域检测算法研究

分析了红外图像目标特性及背景特性，根据远距离舰船小目标总是出现在海天线附近，在分析海天线特征的基础上，提出了采用最大类间方差法选取灰度阈值检测出海天线的方法，为进一步检测小目标做好了准备．仿真实验结果表明，该方法能够检测出复杂海空背景的海天线．     

改进指数加权平均比率与小波变换结合的遥感图像海陆分离

海陆分离一直是光学遥感图像舰船检测中最重要的一部分,目前大多数的海陆分离算法都是依靠先验信息或是利用灰度特征对图像进行处理,造成分割效果不明显,大量的孤立区域无法处理;而且会造成误分割,不利于后续处理。针对上述问题,提出一种基于改进指数加权平均比率(ROEWA)算子与小波变换结合的海陆分离方法。首先利用ROEWA算子对原始图像进行边缘检测得到边缘的强度,再利用非极值抑制和双阈值算法定位边缘,然后采用小波变换对叠加后的图像进行二次边缘提取,提取边缘的方向,最后对边缘检测后的图像进行区域生长,进而得到最终的海陆分离图像。实验结果表明,算法与常用的海陆分离算法相比,检测效率和精度都比较高;且鲁棒性好,有利于后续舰船检测的处理。     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明, 该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

基于胸环靶图像灰度特点的有效靶面提取算法

分析了室外复杂环境下自动报靶系统采集的胸环靶图像特点。提出基于图像灰度特点的有效靶面提取算法。将彩色图像灰度化,提取图像的边缘;对灰度图像进行平滑处理,并进行阈值分割;联合图像边缘和阈值分割结果,提取最大连通区,进行合适的形态学处理即可获得有效靶面区域;根据靶面区域映射出有效靶面,并裁剪合适的尺寸。算法能准确地定位完整的靶面区域,不受胸环靶颜色的限制;且对复杂环境有很强的适应性,在绝大多数的室外环境下都适用。     

一种基于Tchebichef矩的半脆弱图像数字水印算法

 提出了一种适用于图像内容认证的基于Tchebichef矩的半脆弱图像数字水印算法。水印嵌入时首先将图像分块,然后使用查找表法快速计算图像块的Tchebichef矩,最后通过修改每个图像块的Tchebichef矩来嵌入水印。水印提取过程是嵌入过程的逆过程,实现了盲水印提取。实验表明,算法透明性较好,对于常见的攻击,如JPEG压缩、加性噪声、小角度的旋转缩放攻击、亮度/对比度攻击以及高斯低通滤波等具有很好的鲁棒性。     

Mask RCNN在雾化背景下的船舶流量检测

基于掩码区域卷积神经网络（Mask region-convolutional neural network,Mask RCNN）模型检测海域卫星航拍图片中的船舶流量检测,实现雾化与模糊背景下的自动检测船舶数量与船只定位.基于搭建的Mask RCNN网络模型进行训练,依据输出的船只位置,与准确位置对比,不断调整模型参数提升准确度,再用训练好的模型参数对测试集中的图片进行检测.训练后进行测试的结果为:重叠度（intersection over union,IOU）取0.5时,边界框位置准确度达85.4%,船只数量检测准确度高达89.9%.上述结果表明,Mask RCNN网络模型可实现高精度的船舶流量监测.      

一种图像内容可恢复的脆弱水印算法

提出一种图像内容可恢复的脆弱水印算法,采用数字签名的MD5算法提取分块图像的特征值生成水印.在恢复系统中,恢复比特来源于原图压缩后的数据并将此数据嵌入到图像的最低有效位以实现自恢复.实验结果表明：该算法简单,安全性高,不但具有检测篡改的能力,而且能够对被篡改区域进行修复;对局部发生的篡改可以有效地检测和精确定位,能够有效地抵抗拼贴攻击.     

典型钢质海洋渔船目标强度及海面的影响

根据农业部水产司出版的《中国钢制海洋渔船图集》,利用UG软件建立了6种不同尺度和吨位典型捕捞渔船的参数化数字三维模型,提出了基于虚源的板块元方法,并对渔船水声目标强度进行了理论预报,分析了海面对船舶声纳目标强度的影响.
     

大攻角情况下破损进水潜艇水下机动性

在美国泰勒海军舰船研究与发展中心发布的潜艇6自由度空间运动方程基础之上,结合潜艇大攻角及螺旋桨变负荷水动力试验研究,考虑大攻角对于潜艇水动力系数的影响,建立了改进的潜艇空间运动模型.分析了潜艇出现大攻角运动的时机,并运用改进的潜艇运动方程仿真计算,研究讨论了破损进水潜艇的水下机动性.改进后的运动方程对于潜艇应急挽回机动过程显示出良好的适用性.     

舰船保障性并行设计管理模式分析

针对传统串行设计管理模式中存在的问题,提出了舰船保障性并行设计管理模式,包括舰船总体与保障性设计内容并行,舰船总体设计过程并行,舰船综合技术保障设计主体并行和舰船全寿命周期信息集成共享4方面,界定了并行的内容和并行设计中各主体活动,给出了并行设计流程,建立了基于CALS的并行设计信息集成体系,从而为舰船在设计阶段就具备可保障、易保障能力提供理论和方法依据.     

基于Occam反演算法的微地震速度模型反演

为了能够对微地震震源进行精确定位, 需要已知压裂井和监测井所在工区内准确的地层速度模型。针对这一问题, 在采用Occam反演算法的基础上, 提出一种利用初至波的走时差信息代替旅行时进行速度模型反演的方法。利用该方法, 可以在无须已知射孔起始时间的情况下反演得到地层速度模型。通过模型数据的处理以及对结果的分析, 表明虽然受到初至到时拾取误差的影响, 采用上述方法反演得到的速度模型会存在一定的误差, 但利用该模型可以将射孔位置定位到其真实位置附近, 表明该速度模型可用于进行微地震震源定位。     

舰船水下非接触爆炸抗冲击技术综述

舰船水下非接触爆炸抗冲击技术是提高现代舰船生命力和战斗力的重要内容,也是一项多学科、多领域交叉的系统工程,正日益受到重视.本文对该技术的体系构成、主要特点、核心问题、关键技术及其发展趋势进行了全面总结,深入分析了舰船抗冲击技术的国外发展状况和中国的差距,提出了中国开展舰船抗冲击技术的主要方向,并强调将该技术与舰船研制进程紧密结合是提高中国舰船抗冲击性能的必由之路.