海上目標(biāo)檢測在保證船舶航行安全以及實施海上搜救等方面具有重要意義,長期以來得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。其中,由于海上小目標(biāo)距離成像系統(tǒng)很遠(yuǎn),具有面積小、信噪比低等特點,加之海況變化復(fù)雜,海上紅外小目標(biāo)圖像的檢測和跟蹤逐漸成為這一領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文在歸納、參考前人研究工作的基礎(chǔ)上,以海上紅外小目標(biāo)檢測問題為主要研究內(nèi)容,以提高海上紅外小目標(biāo)的檢測準(zhǔn)確率和速度為目標(biāo)。在學(xué)習(xí)借鑒已有研究成果基礎(chǔ)上,從紅外圖像預(yù)處理和紅外圖像小目標(biāo)檢測兩個方面提出其相應(yīng)的改進(jìn)算法,主要研究工作和研究成果包括:（1）對紅外小目標(biāo)檢測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、代表性研究方法進(jìn)行了整理、分析和總結(jié),提出了當(dāng)前在海上紅外小目標(biāo)檢測方面存在的主要問題和挑戰(zhàn)。（2）在紅外圖像預(yù)處理方面,在分析紅外圖像與可見光圖像在圖像的成像原理、圖像的直方圖特征和圖像噪聲特點基礎(chǔ)之上,研究提出了一種直方圖均衡化與Retinex相結(jié)合的紅外圖像增強(qiáng)算法。該算法利用小波變換將紅外圖像背景與目標(biāo)分層,紅外圖像的細(xì)節(jié)部分保留在高頻子帶圖像中,背景保留在低頻子帶圖像中,然后分別使用Retinex算法對高頻部分進(jìn)行增強(qiáng),獲得能夠保留紅外圖像原始細(xì)節(jié)信... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?ＤＢＴ算法流程圖??Ｆｉｇ．?１．１?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｆｌｏｗｃｈａｒｔ?ｏｆ?ＤＢＴ??

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???適的方法計算出各個軌跡目標(biāo)幀與幀之間的能量和。雖然ＴＤＢ思路新穎，但是其也存??在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、存儲量大、計算量大等缺點。圖１．２為ＴＢＤ算法的流程圖。???????１目標(biāo)檢測??輸入紅外??序列圖像，?＾跟蹤可能目標(biāo)運(yùn)?＾求取后驗概－口雜￥?，??動軌跡?＾率做出判決??圖１．２?ＴＢＤ算法流程圖??Ｆｉｇ．?１．２?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｆｌｏｗｃｈａｒｔ?ｏｆ?ＴＢＤ??目前比較流行的ＴＢＤ算法主要包括：??（１）粒子濾波器方法。該方法首先在狀態(tài)空間上搜索到一組隨機(jī)樣本，并用這些隨機(jī)??樣本來近似表示概率密度函數(shù)，進(jìn)行積分運(yùn)算，從而得到系統(tǒng)狀態(tài)下的最小方差估計。??該方法在對對比度低、面積孝運(yùn)動速度慢的目標(biāo)狀態(tài)值的估計方面有著明顯的優(yōu)勢，??優(yōu)點主要在于其能降低低小慢目標(biāo)的信噪比，從而提高對目標(biāo)的檢測跟蹤能力。??（２）三維匹配濾波方法。該方法通過設(shè)計多個三維匹配濾波器來描述對比度低、面積??孝運(yùn)動速度慢的目標(biāo)潛在的運(yùn)動軌跡，然后統(tǒng)計分析相應(yīng)的輸出結(jié)果，對信噪比最大??的一個進(jìn)行標(biāo)定，從而對運(yùn)動目標(biāo)的軌跡和狀態(tài)進(jìn)行分析。該方法的優(yōu)點在于其能同時??跟蹤檢測多條軌跡。有實驗表明，在對低小慢目標(biāo)的檢測跟蹤能力方面，該方法表現(xiàn)優(yōu)??異，但是其缺點也相當(dāng)明顯，即計算量較大，實現(xiàn)困難，應(yīng)用范圍小［７］。??綜上，ＤＢＴ算法與ＴＢＤ算法在對小目標(biāo)進(jìn)行檢測時都利用了圖像的多幀信息，然??而在利用序列圖像中信息的順序是有所不同。由于ＤＢＴ算法的計算量小并且易于實時??實現(xiàn)，所以在實際中應(yīng)用相對廣泛。但是該算法在處理信噪比低的圖像時效果不是很理??想。ＴＢＤ算法相對于ＤＢＴ

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???８－＾－?ｂｂｏｘ??￡?ｔ＂?：Ｊ〕ｅｅ?ｐ?＿？?Ｆｃ：．＼?ｓｏｆｔｍａｘ?ｒｅｇｒｅｓｓｏｒ??，湓基?Ｕ?：：Ｃ〇ｎｖＭｅｔ，?．?＼＼：、厶?ｅｒｒ—．ｒｊ??二?＾?ｔｏ?Ｘｐｃ?ｉｆｃ??＾ｐｒｏｉｅｒｔｉｏｎＶ??ＲｌＨ＾？?１１?ｃｏｎｖ＼Ｌ．?Ｒｏｌ?ｆｅａｔｕｒｅ??Ｌ．．ｉＭＨ．ＪｌＳ?ｆｅａｔｕｒｅ?ｍａｐ?ｖｅｃｔｏｒ?如一ａ．??圖１．４?Ｆａｓｔ?Ｒ－ＣＮＮ目標(biāo)檢測系統(tǒng)框架??Ｆｉｇ．?１．４?Ｔａｒｇｅｔ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?Ｆａｓｔ?Ｒ－ＣＮＮ??在Ｆａｓｔ?Ｒ－ＣＮＮ基礎(chǔ)上，Ｇｉｒｓｈｉｃｋ與何愷明等提出了?Ｆａｓｔｅｒ?Ｒ－ＣＮＮ［１３］，由區(qū)域生成??網(wǎng)絡(luò)（Ｒｅｇｉｏｎ?Ｐｒｏｐｏｓａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＲＰＮ）與?Ｆａｓｔ?Ｒ－ＣＮＮ?兩階段組成。Ｆａｓｔｅｒ?Ｒ－ＣＮＮ?采用?ＲＰＮ??結(jié)構(gòu)，首先在一個網(wǎng)絡(luò)框架內(nèi)完成候選區(qū)域，然后進(jìn)行特征提取，最后完成分類和定位??修正等操作，真正實現(xiàn)了端到端的網(wǎng)絡(luò)計算。ＲＰＮ以滑動窗口的方式對物體分類以及對??位置進(jìn)行更精準(zhǔn)的回歸，共享特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步提高了目標(biāo)檢測的速度，檢測速度從??Ｆａｓｔ－ＲＣＮＮ的２秒縮短為０．２秒。??２０１５年Ｇ／如分Ｓ提出了?ＭＲ－ＣＮＮ?（Ｍｕｌｔｉ－ｒｅｇｉｏｎ?ＣＮＮ）?［１４］算法，該算法首先通過??樣本周圍的圖像分割特征使得原始圖像具有更高的辨識度，再結(jié)合樣本本身的特征以及??多區(qū)域深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將檢測問題分解為分類和定位問題。尺ｏｎｇ?ｒ在２０１６年提出了??ＨｙｐｅｒＮｒｆｍ算法，該算法通過精細(xì)化特征的方式克服了深

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的紅外圖像飛機(jī)目標(biāo)檢測方法[D]. 朱大煒.西安電子科技大學(xué) 2018
[2]海面紅外序列圖像的預(yù)處理與目標(biāo)檢測方法研究[D]. 鄒咪.深圳大學(xué) 2017
[3]紅外圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法研究[D]. 郭中原.重慶郵電大學(xué) 2017
[4]強(qiáng)雜波干擾紅外圖像海面弱目標(biāo)檢測技術(shù)研究與實現(xiàn)[D]. 丁中干.華中科技大學(xué) 2016



本文編號：2986356