基于神经网络的船舶红外图像边缘检测方法.pdf
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1、第45卷第17 期2023年9月舰船科学技术SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGYVol.45,No.17Sep.,2023基于神经网络的船舶红外图像边缘检测方法赵明庆1,常月军2(1.聊城大学计算机基础教学实验中心,山东聊城2 52 0 59;2.江苏新扬子造船有限公司,江苏靖江2 14532)摘要:本文提出一种基于卷积神经网络的船舶红外图像边缘检测方法。首先,介绍船舶红外探测技术的基本原理,针对船舶红外图像的预处理进行研究,包括灰度的均衡化、红外图像的背景抑制、图像分割等。设计了一个基于卷积神经网络的红外图像边缘检测模型,该模型采用多层卷积和池化操作,以及非线性激活函数,能
2、够有效地捕捉图像中的边缘信息。最后,通过对模型进行训练和优化,得到了准确度较高的船舶红外图像探测算法,为后续船舶的目标识别和跟踪提供了有效的基础。关键词:神经网络;红外图像;均衡化;卷积中图分类号:U623.15文章编号:16 7 2-7 6 49(2 0 2 3)17-0 154-0 4Ship infrared image edge detection method based on neural network(1.Experimental Center of Computer Fundamentals Education,Liaocheng University,Liaocheng 2
3、52059,China;2.Jiangsu New Yangtze Shipbuilding Co.,Ltd.,Jingjiang 214532,China)Abstract:In this paper,a ship infrared image edge detection method based on convolutional neural network is pro-posed.Firstly,the basic principles of ship infrared detection technology are introduced,and the preprocessing
4、 of ship in-frared images is studied,including grayscale equalization,background suppression of infrared images,image segmentation,etc.An infrared image edge detection model based on convolutional neural network is designed,which adopts multi-layerconvolution and pooling operations and nonlinear act
5、ivation function,which can effectively capture edge information in im-ages.Finally,through the training and optimization of the model,a ship infrared image detection algorithm with high accur-acy is obtained,which provides an effective basis for the target recognition and tracking of subsequent ship
6、s.Key words:neural network;infrared images;equalization;convolution0引言船舶红外图像探测技术在航海领域、军事领域等有非常广泛的应用,在航海领域方面,红外图像可以帮助船舶在夜间或恶劣天气条件下进行导航和避免碰撞,捕捉到船舶的热量辐射,能够清晰地显示船体、船桥、船舱等热源,提供实时的船舶位置和状态信息,为船舶驾驶员提供重要的导航辅助。在军事领域,红外图像可以用于船舶的目标探测、识别和跟踪,帮助军舰在复杂的战场环境中提高目标侦测的能力,监测敌方船舶的活动,提供情报支持,有助于战术决策和作战部署。此外,船舶红外图像探测技术还可以用于火
7、灾预警和监测船舶的机械故障,提前发现收稿日期:2 0 2 3-0 4-11作者简介:赵明庆(196 9-),男,硕士,高级实验师,研究方向为机器学习及计算机应用。文献标识码:Adoi:10.3404/j.issn.1672-7649.2023.17.030ZHAO Ming-qing,CHANG Yue-jun?潜在的安全隐患,保障船舶和船员的安全。本文介绍了船舶红外成像技术的原理和发展现状,针对船舶红外探测技术的图像处理,基于卷积神经网络研究了红外图像的均衡化处理、背景抑制技术、边缘检测等。1船舶红外成像技术的发展与应用船舶红外热成像系统的工作过程包括:1)接收红外辐射。系统首先接收船舶及其
8、周围环境所发出的红外辐射。红外辐射是由物体的热能所产生的电磁波,其波长范围通常在3 14m之间。2)检测和转换。接收到的红外辐射通过红外探测器进行检测和转换。红外探测器通常采用半导体材第45卷料,如铟锑化镉或汞锌碲,它们具有良好的红外辐射敏感性。3)信号处理。转换后的红外辐射信号被传送到信号处理器中进行处理。信号处理器可以对信号进行放大、滤波、噪声抑制等操作,以提高图像质量和准确性。4)图像生成。处理后的信号被送人图像生成器中,通过计算和分析,生成红外图像。图像生成器可以将红外辐射信号转化为灰度图像或彩色图像,以显示物体的热分布和温度差异。5)图像显示和分析:生成的红外图像可以通过显示器进行显
9、示,供操作员观察和分析。操作员可以根据图像中的热分布和温度差异来判断船舶及其周围环境的情况,如检测火灾、发现隐蔽目标等 2 。船舶红外图像可用下式表示:f(x,y)=fi(x,y)+f2(x,y)+fs(x,y),式中:fi(x,y)为目标像素;f2(x,y)为背景像素;fs(x,y)为干扰信号。图1为典型的船舶红外图像及其灰度图。均衡化后的直方图0.0140.0120.0100.0080.0060.0040.0020-500501001500200250300灰度值图1典型的船舶红外图像及其灰度图Fig.1 Typical infrared image of a ship and its g
10、rayscale map船舶红外成像系统的图像噪声信号包括:1)加性噪声加性噪声是红外图像在信号传输过程产生的,建模为:fi(x,y)=s(x,y)+(x,y)。2)乘性噪声乘性噪声是红外成像系统的信号源噪声,建模表示为:fe(x,y)=(x,y)n(x,y)。赵明庆,等:基于神经网络的船舶红外图像边缘检测方法卷积层(卷积核5)池化层(极大池化)卷积层(卷积核10)激励函数激励函数池化层(极大池化)全连接层图2 卷积神经网络算法的原理图Fig.2 Schematic diagram of the convolutionalneural network algorithm卷积神经网络算法的基本工
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