運動船舶尺寸等參數(shù)的視頻檢測中,與船體同步運動的水面拖紋干擾會嚴重影響檢測精度.為此,在描述顯著性檢測機理的基礎上,提出了抑制船尾拖紋的船舶顯著性視頻檢測方法:根據(jù)顏色對比度直方圖得到內(nèi)河場景的顯著圖;將原圖超像素分割成若干子區(qū)域,以區(qū)域空間位置關系改進直方圖對比度顯著性檢測結果得到區(qū)域顯著圖;通過該區(qū)域顯著圖初始化GrabCut算法,迭代分割過程中加入腐蝕膨脹操作來逼近目標邊緣,從而提取運動船舶.實況視頻測試結果表明,該方法能有效地抑制船尾拖紋,準確地檢測出內(nèi)河運動船舶,準確性達到94.6%. 

【文章來源】：北京郵電大學學報. 2017,40(S1)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 抑制船尾拖紋的檢測方法框架
2 內(nèi)河場景顯著圖的計算
    2.1 HC顯著性檢測
    2.2 區(qū)域顯著性檢測
3 改進的Grab Cut船舶提取
    3.1 Grab Cut初始化
    3.2 迭代分割
4 測試分析
5 結束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進混合高斯模型的交通流背景檢測算法[J]. 呂復強,王慧,劉泓.  上海交通大學學報. 2012(12)



本文編號：3539538