基于三维建模的舰船识别技术研究
发布时间：2020-12-25 04:31
随着海军在现代战争中作用的不断提升和各种先进作战舰船的不断装备,基于海面背景的舰船目标识别已经成为自动目标识别领域中的重要研究课题,其具有基础性和关键性的作用。目前普遍采用雷达制导和图像制导两个方式。与雷达制导相比,图像制导功耗小,探测距离长,而且识别精度高。本文以此为切入点,研究了三维舰船目标的图像识别算法。论文的主要工作成果如下:(1)提出一种基于自适应阈值的区域生长并结合形态学滤波和几何学处理的目标分割算法。通过对生长阈值的自适应选取,得到目标分割图像,并结合形态学滤波及几何学处理进行后续处理。实验证明该方法适用于大部分以舰船为目标的图像。(2)设计了一种基于AP聚类SIFT特征点的三维目标特征提取算法。根据SIFT(Scale Invariant Feature Transform尺度不变特征变换)特征良好的平移、旋转以及比例不变性,成功将传统的图像库图像转化为SIFT特征向量库。并结合AP(Affinity Propagation近邻传播)聚类算法将图像库进行聚类,剔除大量重复图像。实验结果表明,在保证准确率的情况下加快了对目标舰船类型的识别速度。(3)提出了一种改进ASIF...
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
识别船只真实图片
图 2.2 3ds Max2010 下库兹涅佐夫航空母舰界面图 2.3 库兹涅佐夫号航母和集装箱货船渲染图对于真实拍摄到的舰船图像，目标主要分为船身大致轮廓信息和目标甲板上建筑结构。相对于舰船船身大致轮廓，舰船甲板建筑则复杂的多。虽然对舰船身提取的数据特征越多，对舰船的描述越具体。但是过多的细节造成复杂度的升，并且有些细节特征为共有特征，并不能很好的代表该类舰船，因此我们要注主要特征，关注最能形象代表不同舰船目标的特征，忽略次要的，船上的非
国防科学技术大学研究生院硕士学位论文在右侧工具栏中选择创建圆，以船体中心为圆心创建一个一定半径的具栏中选择创建目标摄像机，在动画中选择穿行助手，将摄像机轨迹面，实现摄像机在圆上进行均匀拍摄。工具栏界面以及摄像机界面如.9 所示。其中图 2.7 为工具栏的界面，左图为圆环创建界面，右图为目建界面。图 2.8 为目标摄像机环绕舰船旋转图片，图 2.9 为目标摄像所观察到的景象。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进SIFT算法的图像配准方法[J]. 刘辉,申海龙. 光电子技术. 2013(04)
[2]基于改进SURF算法的遥感图像配准[J]. 阳吉斌,胡访宇,朱高. 电子测量技术. 2012(03)
[3]基于区域生长的前视红外图像分割方法[J]. 夏晶,孙继银. 激光与红外. 2011(01)
[4]三维制作软件在园林设计中的应用[J]. 田洪玮,杨远庆. 现代农业科技. 2010(02)
[5]基于统计学方法的目标识别技术研究[J]. 金芳,徐彤,闵君,杨勇. 光学与光电技术. 2009(03)
[6]基于Affinity Propagation聚类方法的图像检索技术在数字图书馆中的应用[J]. 万洁. 计算机与现代化. 2008(08)
[7]天水线在识别红外舰船图像目标中的应用[J]. 杜文超,董其义,李振宇,王在铎. 国外电子测量技术. 2005(07)
[8]综合边缘检测和区域生长的红外图像分割方法[J]. 陶唐飞,韩崇昭,代雪峰,段战胜. 光电工程. 2004(10)
[9]红外成像型制导系统舰船目标实时识别技术研究[J]. 刘松涛,沈同圣,周晓东,韩艳丽. 红外与毫米波学报. 2004(01)
[10]利用小波变换进行海上目标识别研究[J]. 李开端,赵友庚,蒋定定,赵育良. 光学技术. 2003(02)
硕士论文
[1]海天背景下海天线检测及舰船目标跟踪研究[D]. 谢熙.武汉理工大学 2013
[2]空间目标的数字图像识别方法研究[D]. 吴方奇.国防科学技术大学 2012
[3]海量图片集下的同源副本匹配计算平台[D]. 王颖.电子科技大学 2011
[4]基于图像的物体识别算法研究[D]. 谢文治.电子科技大学 2011
[5]海空背景下红外舰船目标识别方法研究[D]. 刘世军.电子科技大学 2011
[6]应用于三维场景目标识别的匹配方法研究[D]. 王晓白.中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所) 2010
[7]基于几何属性的人造物体三维识别研究[D]. 裘禛宇.复旦大学 2009
[8]复杂背景条件下海面红外舰船目标的识别研究[D]. 杨明月.国防科学技术大学 2007
[9]成像型制导系统舰船目标自动识别技术的研究[D]. 冯宁.哈尔滨工程大学 2005
本文编号：2936963
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
识别船只真实图片
图 2.2 3ds Max2010 下库兹涅佐夫航空母舰界面图 2.3 库兹涅佐夫号航母和集装箱货船渲染图对于真实拍摄到的舰船图像，目标主要分为船身大致轮廓信息和目标甲板上建筑结构。相对于舰船船身大致轮廓，舰船甲板建筑则复杂的多。虽然对舰船身提取的数据特征越多，对舰船的描述越具体。但是过多的细节造成复杂度的升，并且有些细节特征为共有特征，并不能很好的代表该类舰船，因此我们要注主要特征，关注最能形象代表不同舰船目标的特征，忽略次要的，船上的非
国防科学技术大学研究生院硕士学位论文在右侧工具栏中选择创建圆，以船体中心为圆心创建一个一定半径的具栏中选择创建目标摄像机，在动画中选择穿行助手，将摄像机轨迹面，实现摄像机在圆上进行均匀拍摄。工具栏界面以及摄像机界面如.9 所示。其中图 2.7 为工具栏的界面，左图为圆环创建界面，右图为目建界面。图 2.8 为目标摄像机环绕舰船旋转图片，图 2.9 为目标摄像所观察到的景象。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进SIFT算法的图像配准方法[J]. 刘辉,申海龙. 光电子技术. 2013(04)
[2]基于改进SURF算法的遥感图像配准[J]. 阳吉斌,胡访宇,朱高. 电子测量技术. 2012(03)
[3]基于区域生长的前视红外图像分割方法[J]. 夏晶,孙继银. 激光与红外. 2011(01)
[4]三维制作软件在园林设计中的应用[J]. 田洪玮,杨远庆. 现代农业科技. 2010(02)
[5]基于统计学方法的目标识别技术研究[J]. 金芳,徐彤,闵君,杨勇. 光学与光电技术. 2009(03)
[6]基于Affinity Propagation聚类方法的图像检索技术在数字图书馆中的应用[J]. 万洁. 计算机与现代化. 2008(08)
[7]天水线在识别红外舰船图像目标中的应用[J]. 杜文超,董其义,李振宇,王在铎. 国外电子测量技术. 2005(07)
[8]综合边缘检测和区域生长的红外图像分割方法[J]. 陶唐飞,韩崇昭,代雪峰,段战胜. 光电工程. 2004(10)
[9]红外成像型制导系统舰船目标实时识别技术研究[J]. 刘松涛,沈同圣,周晓东,韩艳丽. 红外与毫米波学报. 2004(01)
[10]利用小波变换进行海上目标识别研究[J]. 李开端,赵友庚,蒋定定,赵育良. 光学技术. 2003(02)
硕士论文
[1]海天背景下海天线检测及舰船目标跟踪研究[D]. 谢熙.武汉理工大学 2013
[2]空间目标的数字图像识别方法研究[D]. 吴方奇.国防科学技术大学 2012
[3]海量图片集下的同源副本匹配计算平台[D]. 王颖.电子科技大学 2011
[4]基于图像的物体识别算法研究[D]. 谢文治.电子科技大学 2011
[5]海空背景下红外舰船目标识别方法研究[D]. 刘世军.电子科技大学 2011
[6]应用于三维场景目标识别的匹配方法研究[D]. 王晓白.中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所) 2010
[7]基于几何属性的人造物体三维识别研究[D]. 裘禛宇.复旦大学 2009
[8]复杂背景条件下海面红外舰船目标的识别研究[D]. 杨明月.国防科学技术大学 2007
[9]成像型制导系统舰船目标自动识别技术的研究[D]. 冯宁.哈尔滨工程大学 2005
本文编号：2936963
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