在海事船舶目標(biāo)檢測(cè)中,面臨的難點(diǎn)在于監(jiān)控背景存在大量晃動(dòng)水波紋、船舶尾跡和光照等噪聲影響,同時(shí)攝像機(jī)抖動(dòng)或偏移也造成待檢測(cè)船舶目標(biāo)發(fā)生非線性變換。為了提高船舶目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確性和降低虛警率,論文針對(duì)海事視頻監(jiān)控中船舶目標(biāo)快速檢測(cè)進(jìn)行深入研究,進(jìn)行的研究工作有:（1）海事監(jiān)控?cái)z像機(jī)在拍攝過(guò)程中存在各種形式的運(yùn)動(dòng),可能存在抖動(dòng)或偏移,使待檢測(cè)船舶目標(biāo)發(fā)生非線性變換,增加檢測(cè)難度。論文通過(guò)提取監(jiān)控圖像中具有顯著目標(biāo)特征的角點(diǎn),以第一幀為基準(zhǔn),利用相鄰幀之間的信息得出當(dāng)前幀的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù),并通過(guò)運(yùn)動(dòng)參數(shù)濾波及補(bǔ)償以去除晃動(dòng),得到相對(duì)平穩(wěn)的視頻監(jiān)控圖像序列。（2）當(dāng)監(jiān)控設(shè)備安裝在非固定平臺(tái),采集的視頻圖像序列存在抖動(dòng)或偏移,且監(jiān)控場(chǎng)景海浪較大,同時(shí)伴有光照影響。根據(jù)海面區(qū)域顏色特性具有均勻性的特點(diǎn),給出了適用于海天背景下多船舶目標(biāo)的自適應(yīng)檢測(cè)算法。首先將待檢測(cè)視頻圖像序列進(jìn)行穩(wěn)像和中值濾波預(yù)處理,同時(shí)采用周圍紋理抑制的方法改進(jìn)Canny算子提取海天背景的主要輪廓,并構(gòu)建一元線性回歸獲取海天線并二值化船舶目標(biāo)在天空區(qū)域部分。其次,針對(duì)海面以下區(qū)域,根據(jù)海面背景的顏色特性對(duì)其進(jìn)行自適應(yīng)K-means聚類... 

【文章來(lái)源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２背景差分法提取出船舶目標(biāo)效果圖??Ｆｉｇ．?２．２?Ｓａｌｉｅｎｃｙ?ｍａｐ?ｏｆ?ｓｈｉｐ?ｔａｒｇｅｔ?ｂｙ?ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ?ｍｅｔｈｏｄ??

?海事視頻監(jiān)控中船舶目標(biāo)檢測(cè)算法研究???前一幀圖像／（Ｘ，幾１）?Ｙ????減法器?ｊ￣？閾值ｒ??當(dāng)前幀圖像／（Ｘ，．ｖ，／：）?〈?■？邏輯與一？前景塊一？目標(biāo)提取????＇Ｘ減法器）一￣？閾值，一??后一幀圖像?／（Ｘ，ｊ，／ｒ＋ｌ）?Ｚ??乂??圖２．４三幀差分法流程圖??Ｆｉｇ．?２．４?Ｂｌｏｃｋ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｈｒｅｅ?ｆｒａｍｅ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ?ｍｅｔｈｏｄ??幀間差分法是在不同時(shí)間點(diǎn)下的監(jiān)控圖像差分運(yùn)算，作差后背景表示為黑色。而船??舶Ｈ際所＇．＇Ｌ泣置隨時(shí)間變化而變化，并與背景灰度值不同，差分后被凸顯為白色，因此??可以確定出船舶目標(biāo)的位置，如圖２．５所示。幀間差分法計(jì)算簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性好。但該方??法只適用于固定監(jiān)控設(shè)備拍攝下的目標(biāo)檢測(cè)，而對(duì)于動(dòng)態(tài)背景該方法見(jiàn)檢測(cè)效果差。同??時(shí)，對(duì)于運(yùn)動(dòng)緩慢的目標(biāo)，容易造成檢測(cè)空洞。??ＨＵＨ??原始圖像?三幀差分圖像??圖２．５三幀差分法船舶目標(biāo)提取效果圖??（上至下分別為：１００，１４０幀）??Ｆｉｇ．?２．５?Ｓａｌｉｅｎｃｙ?ｍａｐｓ?ｏｆ?ｓｈｉｐ?ｔａｒｇｅｔ?ｂｙ?ｔｈｒｅｅ?ｆｒａｍｅ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｍｅｔｈｏｄ．?（Ｕｐ?ｔｏ?ｂｏｔｔｏｍ：?１００．?１４０?ｆｒａｍｅ）??－１４－??

?海事視頻監(jiān)控中船舶目標(biāo)檢測(cè)算法研宄???圖像灰度變換法可用線性和非線性變換進(jìn)行表示。線性灰度變換輸入、輸出灰度級(jí)??呈線性相關(guān)關(guān)系，常見(jiàn)的有分段線性變換，其主要對(duì)感興趣目標(biāo)灰度段存在的范圍通過(guò)??拉伸或壓縮處理。而非線性變換中，常使用對(duì)數(shù)、指數(shù)等變換對(duì)圖像進(jìn)行處理。表２．２??給出了常用線性灰度變換函數(shù)形式。??圖２．７給出了圖像灰度較為昏暗情況下進(jìn)行增強(qiáng)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)對(duì)比度??拉伸，圖像整體清晰度變強(qiáng)，顏色特征明暗分明，增強(qiáng)效果顯著。??．?＿??－?，??ｌｉ??ｓ?＂?Ｗ??Ｌ：、、?一一：巧??：＇ｖ?、，＾＊＾Ｊ??原始圖像?對(duì)比度拉伸圖??圖２．７圖像對(duì)比度拉伸效果圖??Ｆｉｇ．?２．７?Ｓａｌｉｅｎｃｙ?ｍａｐ?ｂｙ?ｃｏｎｔｒａｓｔ?ｓｔｒｅｔｃｈｉｎｇ?ｆｏｒ?ｏｒｉｇｉｎａｌ?ｉｍａｇｅ??（２）基于直方圖均衡與修正?‘??直方圖均衡化是對(duì)圖像灰度的非線性拉伸變換，在某個(gè)像素領(lǐng)域內(nèi)所包含的像素?cái)?shù)??目用同一個(gè)灰度值表示，從而實(shí)現(xiàn)提升圖像對(duì)比度［５Ｇ］。其流程為：??步驟１．統(tǒng)計(jì)每個(gè)灰度值下的像素個(gè)數(shù)，并計(jì)算該級(jí)灰度下的像素點(diǎn)占總像素點(diǎn)的??比重??步驟２．計(jì)算累積概率，即每級(jí)像素點(diǎn)占總像素點(diǎn)的比重之和，如式（２．２６）所示??卜?〇Ｕ－ｌ?（２．２６）??其中，Ｓ為累積概率；〃，．／〃為第／級(jí)像素點(diǎn)占總像素點(diǎn)的比重??－２０－??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[3]智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的行人運(yùn)動(dòng)分析研究[D]. 李峰.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
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碩士論文
[1]基于圖像特征提取和描述的匹配算法研究[D]. 葉志堅(jiān).廣東工業(yè)大學(xué) 2018
[2]智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中移動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤[D]. 李斐然.成都理工大學(xué) 2018
[3]基于角點(diǎn)的圖像特征提取與匹配算法研究[D]. 薛金龍.大連理工大學(xué) 2014
[4]智能視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法研究[D]. 周巖.東北大學(xué) 2014
[5]基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人體運(yùn)動(dòng)分析[D]. 王弘毅.北京交通大學(xué) 2014
[6]視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與工程應(yīng)用[D]. 趙克棟.北京郵電大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3219309