我國(guó)具有遼闊的海岸線，海域十分廣闊，因此，海事視頻自動(dòng)監(jiān)測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。在軍用方面，可以維護(hù)海洋權(quán)益、加強(qiáng)海域監(jiān)管、減少海事糾紛等；在民用方面，海面目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)可以高效實(shí)現(xiàn)港口、海灣等的海上交通管制、事故船只救援報(bào)警、海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)、海洋專屬經(jīng)濟(jì)區(qū)保護(hù)，并對(duì)非法捕魚(yú)、污染物傾倒、非法走私偷渡等起到強(qiáng)有力的監(jiān)管作用。在海事智能視頻監(jiān)控方面，目前面臨的難點(diǎn)就是當(dāng)攝像機(jī)安裝在晃動(dòng)的海洋浮標(biāo)或運(yùn)動(dòng)的海事船上時(shí)，如何實(shí)現(xiàn)在各種海況下快速地檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)的艦船目標(biāo)，這是實(shí)現(xiàn)海域智能監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)之一。為此，本文對(duì)海洋動(dòng)態(tài)視頻監(jiān)控中艦船目標(biāo)快速檢測(cè)算法以及海上霧天圖像清晰化處理算法進(jìn)行了深入研究，完成的主要研究工作如下：（1）提出了一種基于小波域視覺(jué)注意力模型的海面艦船目標(biāo)快速檢測(cè)算法。根據(jù)人類視覺(jué)觀測(cè)特點(diǎn)，即大尺度下注重目標(biāo)的輪廓，小尺度下注重目標(biāo)的細(xì)節(jié)，首先利用利用提升小波變換在小波域建立了雙尺度視覺(jué)選擇注意模型，然后在粗分辨率低頻子帶上分別利用相位譜法和梯度法建立視覺(jué)顯著圖，并對(duì)兩者進(jìn)行有效融合形成綜合視覺(jué)顯著圖，最后通過(guò)小波反變換得到原始高分辨率圖像的視覺(jué)顯著圖，由此實(shí)現(xiàn)海面... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)海洋大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：129 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

大霧影響下的城市(c)高速公路（d）水路

智能視頻監(jiān)控中海面艦船目標(biāo)檢測(cè)算法研究26圖2-4 RGB彩色立方圖示意圖（2） YUV顏色模型由于人眼對(duì)亮度分量較敏銳，而對(duì)于彩色細(xì)節(jié)的分辨本領(lǐng)較弱�？紤]到RGB色彩空間，三個(gè)通道上的顏色分量具有相關(guān)性，不是一個(gè)均勻的視覺(jué)顏色空間，因?yàn)槿齻�(gè)通道的顏色距離與人類視覺(jué)的顏色相似性不成正比性，因此需要進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換。通常把 RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV顏色空間進(jìn)行計(jì)算。YUV 顏色模型包括一個(gè)亮度分量 Y 也就是像素灰度值和兩個(gè)色度分量 U，V。U和V與像素的顏色相關(guān)，是構(gòu)成彩色的兩個(gè)組份，旨在描述圖像的色彩外加飽和度。亮度分量Y和色度分量U、V是相互之間不影響。在YUV空間，亮度Y表征強(qiáng)度的感覺(jué)

HSV顏色模型示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]視覺(jué)認(rèn)知計(jì)算模型綜述[J]. 黃凱奇,譚鐵牛.  模式識(shí)別與人工智能. 2013(10)
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博士論文
[1]智能視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的算法研究[D]. 郭玲.華南理工大學(xué) 2013
[2]智能視頻監(jiān)控中的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D]. 姜明新.大連理工大學(xué) 2013
[3]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]. 袁國(guó)武.云南大學(xué) 2012
[4]面向智能視頻監(jiān)控的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法研究[D]. 焦波.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
[5]霧天交通場(chǎng)景中退化圖像的增強(qiáng)方法研究[D]. 陳先橋.武漢理工大學(xué) 2008
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碩士論文
[1]多平臺(tái)船載雷達(dá)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究[D]. 許飛燕.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[2]近岸視頻觀測(cè)方法研究[D]. 胡亞麗.中國(guó)海洋大學(xué) 2013
[3]霧天退化圖像的清晰方法研究[D]. 游謙.昆明理工大學(xué) 2013
[4]基于視頻檢測(cè)技術(shù)的車(chē)流量統(tǒng)計(jì)算法研究[D]. 夏麗.武漢理工大學(xué) 2012
[5]基于視頻的海上運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 李明兵.國(guó)家海洋技術(shù)中心 2012
[6]水下視頻圖像復(fù)原與拼接方法研究[D]. 葛中峰.中國(guó)海洋大學(xué) 2012
[7]基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的海面紅外艦船目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D]. 李積俊.山東大學(xué) 2012
[8]基于信息融合的海洋溢油識(shí)別系統(tǒng)研究[D]. 楊明.上海交通大學(xué) 2012
[9]基于DSP的水下視頻壓縮編碼系統(tǒng)研究[D]. 劉佳旭.中國(guó)海洋大學(xué) 2010
[10]基于圖像的海冰監(jiān)測(cè)方法研究[D]. 劉彥飛.大連理工大學(xué) 2009



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