發(fā)布時間：2021-08-03 23:37

　　視頻監(jiān)控在內(nèi)河航運(yùn)管理中應(yīng)用廣泛,不僅能監(jiān)控船舶航運(yùn)的狀態(tài),還可實(shí)現(xiàn)船只的跟蹤定位、信息查詢、應(yīng)急處理等功能,已成為未來航運(yùn)管理發(fā)展的新方向。在實(shí)際的內(nèi)河場景中,由于存在很多不確定因素,包括光線變化、水面波動、自身倒影等干擾,準(zhǔn)確提取完整的船舶目標(biāo)仍十分困難。本文從人類的視覺注意機(jī)制入手,對視頻序列中的運(yùn)動船舶檢測算法進(jìn)行研究與實(shí)驗(yàn),主要工作和研究成果概括如下:首先,分析了運(yùn)動目標(biāo)檢測中常用算法,確定了背景差分法為最適用于水域環(huán)境下的目標(biāo)檢測算法。對存在的水波紋區(qū)域,提出將視覺顯著性運(yùn)用到船舶的檢測中;其次,針對原MSS算法獲取的顯著區(qū)域的顯著度較低,易造成顯著目標(biāo)不完整的問題做了改進(jìn)。本文提出用高斯金字塔對圖像進(jìn)行多尺度采樣,獲取顯著目標(biāo)局部和全局對比度信息,然后在特征提取部分引入邊緣特征,以保持顯著目標(biāo)信息的完整性,再把不同尺度下的顯著圖融合增強(qiáng)顯著區(qū)域的顯著度。與現(xiàn)有算法對比實(shí)驗(yàn)表明,本文算法能更好的突出顯著區(qū)域,得到內(nèi)部均勻的顯著目標(biāo);最后,改進(jìn)的MSS算法應(yīng)用于船舶目標(biāo)的檢測中,不僅能抑制水波紋,而且能定位船舶目標(biāo)區(qū)域。但獲取的結(jié)果除船舶目標(biāo)外,還包含其他高顯著區(qū)域,為此本文... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．１視覺顯著示例圖??

色空間模型??可以通過顏色特征很容易辨識出圖像的主體與背景。因此在顯著多方法都采用了顏色特征。提取顏色特征需要用到相關(guān)的顏色空節(jié)主要介紹文中算法用到的ＲＧＢ顏色空間模型和Ｌａｂ顏色空間）?ＲＧＢ顏色空間模型??Ｂ顏色模型選取紅、綠、藍(lán)三種顏色作為原色，將各原色進(jìn)行組合是與硬件設(shè)備相關(guān)的顏色模型。??ＧＢ顏色空間模型中，可以用一個長度為１的立方體來表示觀察到立在笛卡爾坐標(biāo)系中，示意圖如圖３．２所示。頂點(diǎn)（１，０，０）為紅色，（０，０，１）為藍(lán)色；原點(diǎn)（０，０，０）為黑色，（１，１，１）為白色；頂點(diǎn)（０，１，１）為青色，，（１，１，０）為黃色。立方體中的每一點(diǎn)都可以用坐標(biāo)表示出來，每個?Ｒ、Ｇ、Ｂ的分量，三個坐標(biāo)分量合成的顏色就是空間內(nèi)相應(yīng)坐標(biāo)

ａｂ顏色空間模型??今人眼可見最完備的模型，現(xiàn)經(jīng)修改后被正式命名為ＧＩＥＬ空間模型如圖３．３所示。在Ｌａｂ模型中，Ｌ表示亮度，取值表示顏色從綠色到紅色，取值為［－１２８，１２７］；?ｂ通道表示－１２８，１２７］。??間模型致力于均勻感知，在視覺感知上可以較好的接近人無關(guān)，彌補(bǔ)了?ＲＧＢ顏色空間模型必須依賴設(shè)備顏色特性覺顯著性檢測法都采用該顏色空間模型進(jìn)行計(jì)算。Ｌａｂ顏色空間轉(zhuǎn)換得到，具體轉(zhuǎn)換如下所示：??１?＝?０．２１２６００７?＊ｉ？?＋?０．７１５１９４７＊Ｇ?＋?０．０７２２０４６?＊?Ｂ??ａ?＝?０．３２５８９６２?＊Ｒ－?０．４９９２５９６?＊?Ｇ?＋?０．１７３３４０９?＊５?＋?１２８６?＝?０．１２１８１２８＊ｉ？?＋?０．３７８５６１０＊Ｇ－０．５００３７３８＊５?＋?１２８??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多尺度多特征視覺顯著性的海面艦船檢測[J]. 丁鵬,張葉,賈平,常旭嶺.  光學(xué)精密工程. 2017(09)
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[3]低空航拍視頻中基于Vibe算法的船舶檢測方法[J]. 蔣晶晶,安博文.  微型機(jī)與應(yīng)用. 2017(10)
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[5]圖像閾值分割算法及對比研究[J]. 詹志宇,安友軍,崔文超.  信息通信. 2017(04)
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[7]復(fù)雜環(huán)境下基于視覺顯著性的人臉目標(biāo)檢測[J]. 陳凡,童瑩,曹雪虹.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2017(01)
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博士論文
[1]視覺顯著性檢測模型研究及應(yīng)用[D]. 林名強(qiáng).中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[2]視覺顯著性檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 景慧昀.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[3]視覺顯著性應(yīng)用研究[D]. 敖歡歡.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于顯著性和LBP方法的車輛檢測[D]. 喬廣瑩.吉林大學(xué) 2016
[2]基于視覺顯著性的遙感圖像飛機(jī)檢測算法研究[D]. 張文杰.華中科技大學(xué) 2016
[3]基于碼本學(xué)習(xí)的背景建模方法研究[D]. 秦志遠(yuǎn).電子科技大學(xué) 2015



本文編號：3320538