由于船舶生成圖像的數(shù)字像素點(diǎn)排列結(jié)構(gòu)具有不連續(xù)性,導(dǎo)致圖像結(jié)構(gòu)層包含信息不一致,需要對(duì)其進(jìn)行圖像分解才能完全解析圖像信息。傳統(tǒng)的分解方法無法適應(yīng)非連續(xù)性像素排列結(jié)構(gòu)圖像的涂層分解計(jì)算。因此,提出可完全重構(gòu)的船舶數(shù)字圖像分解方法�；诳赏耆貥�(gòu)的計(jì)算思想,對(duì)圖像進(jìn)行非連續(xù)數(shù)字像素區(qū)域的分離模型計(jì)算;接著,對(duì)模型輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行3D重構(gòu)模型的計(jì)算。最后,根據(jù)重構(gòu)模型的變量函數(shù),對(duì)其進(jìn)行像素重構(gòu)層的分解計(jì)算。通過仿真實(shí)驗(yàn)的對(duì)比數(shù)據(jù)證明提出方法的有效性。 

【文章來源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(22)北大核心

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

非連續(xù)數(shù)字像素區(qū)域的分離模型Fig.1Separationmodelofdiscontinuousdigitalpixelarea

提供新一種新的參考方案。參考文獻(xiàn)：林永誼,莊銘泳,陳浩鵬.基于數(shù)字圖像的船舶吃水值檢測(cè)算法[J].數(shù)字化用戶,2018,24(36):230–231.[1]呂雪,吳軒.基于彩色圖像分割的數(shù)字技術(shù)圖像識(shí)別方案研究[J].機(jī)床與液壓,2019,47(12):157–162.[2]趙戰(zhàn)民,朱占龍,劉永軍,等.對(duì)類大小不敏感的圖像分割模糊C均值聚類方法[J].激光與光電子學(xué)進(jìn)展,2020,57(2):56–65.[3]黃成,朱金善,李志榮,等.基于彩色CCD相機(jī)的船舶夜航光環(huán)境亮度測(cè)量[J].光電工程,2018,45(7):7–12.[4]圖2船舶數(shù)字圖像分解RGB通道的分布頻譜Fig.2DistributionspectrumofshipdigitalimagedecompositionRGBchannel圖3船舶數(shù)字圖像分解解析強(qiáng)度曲線Fig.3Analyticalstrengthofshipdigitalimagedecomposition第42卷紀(jì)志鳳，等：可完全重構(gòu)的船舶數(shù)字圖像分解方法·51·

沒?,2018,24(36):230–231.[1]呂雪,吳軒.基于彩色圖像分割的數(shù)字技術(shù)圖像識(shí)別方案研究[J].機(jī)床與液壓,2019,47(12):157–162.[2]趙戰(zhàn)民,朱占龍,劉永軍,等.對(duì)類大小不敏感的圖像分割模糊C均值聚類方法[J].激光與光電子學(xué)進(jìn)展,2020,57(2):56–65.[3]黃成,朱金善,李志榮,等.基于彩色CCD相機(jī)的船舶夜航光環(huán)境亮度測(cè)量[J].光電工程,2018,45(7):7–12.[4]圖2船舶數(shù)字圖像分解RGB通道的分布頻譜Fig.2DistributionspectrumofshipdigitalimagedecompositionRGBchannel圖3船舶數(shù)字圖像分解解析強(qiáng)度曲線Fig.3Analyticalstrengthofshipdigitalimagedecomposition第42卷紀(jì)志鳳，等：可完全重構(gòu)的船舶數(shù)字圖像分解方法·51·

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]對(duì)類大小不敏感的圖像分割模糊C均值聚類方法[J]. 趙戰(zhàn)民,朱占龍,劉永軍,劉明,鄭一博.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2020(02)
[2]基于彩色圖像分割的數(shù)字技術(shù)圖像識(shí)別方案研究（英文）[J]. 呂雪,吳軒.  機(jī)床與液壓. 2019(12)
[3]基于彩色CCD相機(jī)的船舶夜航光環(huán)境亮度測(cè)量[J]. 黃成,朱金善,李志榮,朱景林.  光電工程. 2018(07)



本文編號(hào)：3307912