視頻監(jiān)控在內河航運管理中應用廣泛,不僅能監(jiān)控船舶航運的狀態(tài),還可實現(xiàn)船只的跟蹤定位、信息查詢、應急處理等功能,已成為未來航運管理發(fā)展的新方向。在實際的內河場景中,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,準確提取完整的船舶目標仍十分困難。本文從人類的視覺注意機制入手,對視頻序列中的運動船舶檢測算法進行研究與實驗,主要工作和研究成果概括如下:首先,分析了運動目標檢測中常用算法,確定了背景差分法為最適用于水域環(huán)境下的目標檢測算法。對存在的水波紋區(qū)域,提出將視覺顯著性運用到船舶的檢測中;其次,針對原MSS算法獲取的顯著區(qū)域的顯著度較低,易造成顯著目標不完整的問題做了改進。本文提出用高斯金字塔對圖像進行多尺度采樣,獲取顯著目標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,以保持顯著目標信息的完整性,再把不同尺度下的顯著圖融合增強顯著區(qū)域的顯著度。與現(xiàn)有算法對比實驗表明,本文算法能更好的突出顯著區(qū)域,得到內部均勻的顯著目標;最后,改進的MSS算法應用于船舶目標的檢測中,不僅能抑制水波紋,而且能定位船舶目標區(qū)域。但獲取的結果除船舶目標外,還包含其他高顯著區(qū)域,為此本文... 

【文章來源】：大連海事大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：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、藍三種顏色作為原色，將各原色進行組合是與硬件設備相關的顏色模型。??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系中，示意圖如圖３．２所示。頂點（１，０，０）為紅色，（０，０，１）為藍色；原點（０，０，０）為黑色，（１，１，１）為白色；頂點（０，１，１）為青色，，（１，１，０）為黃色。立方體中的每一點都可以用坐標表示出來，每個?Ｒ、Ｇ、Ｂ的分量，三個坐標分量合成的顏色就是空間內相應坐標

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，彌補了?ＲＧＢ顏色空間模型必須依賴設備顏色特性覺顯著性檢測法都采用該顏色空間模型進行計算。Ｌａｂ顏色空間轉換得到，具體轉換如下所示：??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】：
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.  光學精密工程. 2017(09)
[2]海事管理過程中智能視頻技術的運用[J]. 林晨,鐘志根.  中國水運. 2017(09)
[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.  微型機與應用. 2017(10)
[4]基于視覺顯著性的無監(jiān)督海面艦船檢測與識別[J]. 徐芳,劉晶紅,曾冬冬,王宣.  光學精密工程. 2017(05)
[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)
[6]三幀差分運動目標檢測算法分析與驗證[J]. 尹紅娟,欒帥.  計算機與數(shù)字工程. 2017(01)
[7]復雜環(huán)境下基于視覺顯著性的人臉目標檢測[J]. 陳凡,童瑩,曹雪虹.  計算機技術與發(fā)展. 2017(01)
[8]基于多結構形態(tài)學的港口船舶檢測方法[J]. 石文豪,安博文.  計算機系統(tǒng)應用. 2016(10)
[9]論內河航運的可持續(xù)發(fā)展[J]. 劉冰冰,李怡,吳宇雷,吳林鍵.  水道港口. 2015(02)
[10]內河船舶避碰決策研究現(xiàn)狀及趨勢分析[J]. 盛進路,趙虎剛,楊富華,王俊杰,嚴庭玉.  世界海運. 2015(03)

博士論文
[1]視覺顯著性檢測模型研究及應用[D]. 林名強.中國科學技術大學 2016
[2]視覺顯著性檢測關鍵技術研究[D]. 景慧昀.哈爾濱工業(yè)大學 2014
[3]視覺顯著性應用研究[D]. 敖歡歡.中國科學技術大學 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 2016
[2]基于視覺顯著性的遙感圖像飛機檢測算法研究[D]. 張文杰.華中科技大學 2016
[3]基于碼本學習的背景建模方法研究[D]. 秦志遠.電子科技大學 2015



本文編號：3320538