一种基于局部K-分布的新的SAR图像舰船检测算法

提出了一种基于局部K-分布的新的SAR图像舰船检测算法.取目标窗口和背景窗口,通过把泄露到背景窗口中的舰船部分去除,对背景窗口中的剩余部分统计均值和方差,最终得到杂波分布概率模型进行恒虚警检测.相对于K-分布CFAR检测算法和基于局部窗口的K-分布CFAR检测算法,该算法能够适应杂波的局部变化, 对距离很近的舰船不会产生漏检.仿真结果表明了方法的有效性.     

ScanSAR图像舰船目标快速检测方法

提出一种ScanSAR图像舰船目标快速检测方法.该方法通过周期性局部亮度变换技术降低了Scalloping效应对舰船检测的影响,在ScanSAR图像拼接前进行基于OpenMP的改进的双参数CFAR舰船目标检测,不仅避免了拼缝对舰船检测造成的巨大影响,而且极大地缩短了舰船检测的时间,提高了舰船检测的时效性,最后通过图像后处理从拼接后的ScanSAR图像中得到最终的检测结果.对15幅ScanSAR图像进行了实验,结果表明,该方法在提高检测性能的同时,检测的时效性也有明显改善.     

基于改进的无尺度网络的高斯动态粒子群优化算法在舰船电网故障重构中的应用

针对当前优化算法在处理大规模舰船电网重构问题时易陷于局部极值的缺点,提出一种基于改进的无尺度网络的高斯动态粒子群优化(Gaussian Dynamic Particle Swarm Optimization,GDPSO)算法.该算法融合无尺度网络理论与种群拓扑结构,采用改进的无尺度网络BA模型随机地逐渐增加种群拓扑规模,增加种群多样性,提高种群跳出局部极值的能力.以某20节点和扩充为60节点的舰船电网为例进行故障后重构测试.结果表明,该算法对多维度舰船电网重构有效.     

一种基于独立联合K-分布CFAR的舰船检测算法

分析了中高分辨率SAR海洋图像的目标和海杂波特点. 利用舰船目标的灰度相关性和形状特性与背景杂波的差异,提出了一种基于独立联合K-分布CFAR的舰船检测算法. 算法建立了海杂波的二维独立联合K-分布概率模型,通过给定的虚警率得到检测阈值以对图像进行检测. 该算法能够极大地抑制斑点噪声和背景局部不均匀对检测带来的影响,有效地降低了虚警数,检测效果得到了明显改善.     

基于NSCT和ACO的SAR图像舰船检测

为更好地获取舰船检测的图像信息,通过对雷达图像中舰船目标与相干斑噪声的分布特点进行分析,提出1种基于非下采样变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)与蚁群优化(Ant Colony Optimization, ACO)算法相结合的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像舰船目标检测方法.该方法通过对SAR图像进行NSCT自适应阈值去噪,再应用ACO进行边缘检测,实现舰船目标的精确检测.仿真结果显示,该方法能够在复杂相干斑噪声背景中有效提取舰船目标的轮廓信息,很好地保持图像纹理和舰船结构,具有理想的抗干扰性能,保证检测结果的准确性.     

基于相对全变分的复杂背景SAR图像舰船尾迹检测

SAR图像舰船尾迹检测不仅能够反演运动舰船的航速航向信息,也有助于发现图像中弱小的舰船目标。现有的舰船尾迹检测方法对于简单背景SAR图像的检测效果较好,但复杂背景下的检测效果难以满足使用要求。提出一种基于能量泛函极小化的复杂背景SAR图像舰船尾迹检测方法。该方法采用相对全变分技术将图像分解为包含舰船尾迹的光滑成分和海背景纹理成分,通过剪切波变换高频系数重构增强光滑成分,再通过Radon变换检测光滑成分中的尾迹线。比对实验结果表明,本文所提方法对于复杂背景SAR图像的舰船尾迹检测效果明显优于现有的方法。     

相位谱的光学遥感图像舰船目标检测

考虑到舰船检测问题为在平稳变化的场景提取稀疏小目标,引入了基于相位谱显著性的方法进行舰船目标检测.实验结果表明,此方法在计算速度上优于双参CFAR和Gabor滤波器方法,在检测性能上与Gabor滤波器方法相近,优于双参CFAR,能满足实际舰船检测系统的应用需求.     

基于混沌迁移及无参数变异差分进化算法的舰船电力系统网络重构

为更好地利用差分进化算法对舰船电力系统网络进行重构,提出一种基于混沌迁移及无参数变异的差分进化算法.针对差分进化算法寻找最优解容易陷入早熟的问题,引入一种基于混沌迁移的并行进化策略.该策略将原有种群分为多个子种群,进行并行进化.在优化过程中引入混沌迁移序列引导个体迁移,利用混沌的遍历性和随机性,保证子种群间能高效地进行信息交换.针对电力系统网络重构中的0,1,2编码方式在解码中信息丢失问题,提出一种无参数变异算子.这个算子能使算法结构简单、利于运算.最后利用混沌序列初始化种群和Pareto选择策略提高舰船重构效率.仿真实验表明,改进的算法具有更好的故障恢复方案,能有效避免差分进化算法在求解电力系统网络重构时的早熟问题.     

基于sif和SCAM结合的复制检测算法

复制检测在知识产权保护等许多领域都有重要的应用.构建一个数据库,该数据库可以用来存储注册文档和预处理,提出一种基于sif和SCAM结合的文本检测改进算法.对该改进算法进行描述并分析改进后算法的优势.     

基于改进RA-CNN的舰船光电目标识别方法

针对光电图像中舰船分类检测困难的问题,提出一种基于改进循环注意卷积神经网络(recurrent attention convolutional neural network,RA-CNN)的舰船目标识别方法。该方法中的VGG19采用多个卷积层提取图像特征,注意建议网络(attention proposal network,APN)通过全连接层的输出定位特征区域,然后采用尺度依赖池化(scale-dependent pooling,SDP)算法选择VGG19中合适的卷积层输出进行类别判定,最后引入多特征描述特征区域,交叉训练VGG19和APN来加速收敛和提高模型精度。利用自建舰船数据集对方法进行测试,识别准确率较VGG19和RA-CNN有较大提升,识别准确率最高可达86.7%。     

基于磁强计的消磁电流控制仪研制

为提高舰船的磁性防护性能,针对舰船航行过程中,磁强计会接收到多种不同性质的干扰磁场,严重影响消磁电流控制信号准确性的问题,设计基于磁强计的消磁电流控制仪.通过对在舰船4个主航向上实时检测到的磁场值进行分析和相应运算,可得到地磁场各分量值和各干扰磁场的分量值,从而排除干扰磁场对消磁电流控制信号的影响.实际应用表明,仪器能跟踪检测连续变化的磁场,准确控制消磁电流,达到良好的消磁效果.     

基于空间向量计算的恶意文档检测技术

通过对恶意文档的攻击方式、组成结构和攻击代码的全面分析,提出了一种基于空间向量计算的检测方法,针对典型的变形手段提出了有针对性的改进.对119个文档进行了检测,结果表明,与传统检测软件相比,该算法对恶意文档检测在漏报率和误报率上均具备一定优势.     

Kruskal算法的改进与VB实现

首先简述了Kruskal算法的算法思想及其在通讯网络中的应用,其次对该算法进行分析并改进,最后给出改进算法的VB实现.     

基于长时间间隔序贯SAR图像的运动舰船跟踪方法

针对长时间间隔序贯SAR图像中运动舰船位置变化大、不易跟踪的难题,提出一种融合航迹起始和图像特征的匹配跟踪方法。首先从SAR图像中检测出舰船,得到舰船图像切片,并提取舰船的图像特征、空间位置信息;然后根据速度和加速度约束,将不同时刻的舰船关联,形成多条候选航迹;最后采用特征匹配差异最小原则筛选出舰船航迹,实现运动舰船跟踪。通过仿真实验和机载序贯SAR图像处理分析,验证所提方法的有效性。     

改进Canny算法在编织布疵点边缘检测中的应用

传统Canny算子在边缘检测和连接时,高低阈值由人工经验选定,缺乏自适应性,无法根据外部环境的变化,实时改变高低阈值.针对这一问题,本文提出一种利用基本全局阈值分割算法改进的Canny算子,并将其应用在编织布疵点检测系统中.通过检测系统自动适应外界条件以取得待检测图像的边界信息,最大程度地减少了因人为确定阈值而造成编织...     

船舶营运中船体结构的维护

从使用者的角度出发,分析船舶营运中影响船体结构强度且船员能够干预的主要因素,如装卸货、波浪、事故等.结合船体结构常见的损伤,提出船员尤其是驾驶员要精心编制积载计划及小心装卸货物、做好船体日常保养、大风浪中正确操纵船舶及避免事故等维护和保养船体结构的具体措施.     

频繁模式挖掘中基于CFP的应用模型

为进一步提高频繁模式挖掘效率,对CFP构造算法做了部分改进,并提出了一些基于此结构的应用方法.实验和分析表明,改进的CFP算法在各种不同的数据挖掘应用中更加有效.     

基于动态K均值聚类算法的SAR图像分割

针对SAR图像的分割问题,对K均值聚类算法进行研究.分析动态K均值聚类算法,用聚类样本数的正比函数对该聚类适应度函数进行平均,改进适应度函数的计算.毫米波SAR图像分割实验结果表明,对于城区建筑及路、桥场景的分割,改进后的动态K均值聚类算法和自适应动态K均值聚类算法的分割质量与改进前相同,但是分割时间有一定的减少,改进适应度函数后分割效率得到了提高.     

一种适用于动态背景下的改进Camshift算法

针对摄像机运动下的目标跟踪问题,提出了一种适用于动态背景下的改进的Camshift算法.该算法用基于背景运动参数估计的二次差分法进行目标提取,跟踪过程则融合精简的主色调直方图和对遮挡与背景目标颜色相近情况具有鲁棒性的边缘方向直方图作为目标特征,以所得质心为初始搜索点,进行目标模板和候选目标相似性检测,搜索最佳匹配点得到目标对象在当前帧的准确位置.在动态背景下,该算法显著地提高了跟踪的准确性和鲁棒性.     

应用主动轮廓模型在单摄像机监控系统中的运动目标检测与跟踪

介绍在实时图像处理中的单摄像机监控系统运动目标检测与跟踪方法.针对运动目标的检测,首先进行帧间图像的匹配,接着计算图像间的误差,检测出运动区域,得到运动物体的大致轮廓.通过利用动态规划法改进的主动轮廓模型方法,提取运动目标轮廓.算法有较好的鲁棒性和抗噪声能力,速度也比较快.这种方法可以在轮渡站实时监控系统中得到应用.