我國具有遼闊的海岸線，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、海洋專屬經(jīng)濟(jì)區(qū)保護(hù)，并對非法捕魚、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出運(yùn)動(dòng)的艦船目標(biāo)，這是實(shí)現(xiàn)海域智能監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)之一。為此，本文對海洋動(dòng)態(tài)視頻監(jiān)控中艦船目標(biāo)快速檢測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注意力模型的海面艦船目標(biāo)快速檢測算法。根據(jù)人類視覺觀測特點(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顯著圖，并對兩者進(jìn)行有效融合形成綜合視覺顯著圖，最后通過小波反變換得到原始高分辨率圖像的視覺顯著圖，由此實(shí)現(xiàn)海面... 

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

【文章頁數(shù)】：129 頁

【學(xué)位級別】：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亮度分量較敏銳，而對于彩色細(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)均勻的視覺顏色空間，因?yàn)槿齻�(gè)通道的顏色距離與人類視覺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

HSV顏色模型示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]視覺認(rèn)知計(jì)算模型綜述[J]. 黃凱奇,譚鐵牛.  模式識別與人工智能. 2013(10)
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[3]基于暗原色先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷腞etinex算法[J]. 汪榮貴,傅劍峰,楊志學(xué),沈法琳,查煒.  電子學(xué)報(bào). 2013(06)
[4]基于非線性擴(kuò)散均值漂移的Retinex霧天圖像清晰化算法[J]. 張洪坤,薛模根,周浦城.  圖學(xué)學(xué)報(bào). 2013(02)
[5]霧天條件下的多尺度Retinex圖像增強(qiáng)算法[J]. 李菊霞,余雪麗.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2013(03)
[6]基于改進(jìn)的高斯混合模型的運(yùn)動(dòng)物體檢測[J]. 王歡,邢麗冬,錢志余,殷威.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2012(12)
[7]基于局部背景感知的目標(biāo)跟蹤[J]. 儲珺,杜立輝,汪凌峰,潘春洪.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2012(12)
[8]基于相位譜和調(diào)諧幅度譜的顯著性檢測方法[J]. 李崇飛,高穎慧,盧凱,曲智國.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2012(07)
[9]基于背景重構(gòu)的運(yùn)動(dòng)對象越界偵測方法[J]. 洪虹,李文耀.  電視技術(shù). 2012(07)
[10]應(yīng)用改進(jìn)頻率調(diào)諧的海上小目標(biāo)檢測方法[J]. 任蕾,施朝健,冉鑫.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2012(03)

博士論文
[1]智能視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的算法研究[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)檢測和跟蹤算法研究[D]. 袁國武.云南大學(xué) 2012
[4]面向智能視頻監(jiān)控的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤方法研究[D]. 焦波.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
[5]霧天交通場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
[6]霧天降質(zhì)圖像的清晰化技術(shù)研究[D]. 翟藝書.大連海事大學(xué) 2008

碩士論文
[1]多平臺船載雷達(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]近岸視頻觀測方法研究[D]. 胡亞麗.中國海洋大學(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]基于視頻檢測技術(shù)的車流量統(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)檢測技術(shù)研究[D]. 李明兵.國家海洋技術(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.中國海洋大學(xué) 2010
[10]基于圖像的海冰監(jiān)測方法研究[D]. 劉彥飛.大連理工大學(xué) 2009



本文編號：3249983