基于視頻的江面輪船識別與跟蹤方法研究.pdf

1、視頻目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)一直以來都是圖像處理與模式識別領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。近些年來，由于陸上交通逐漸顯得不再那么方便，于是水上交通越來越受到重視，特別是江上輪船運(yùn)輸已經(jīng)成為大量承載貨物運(yùn)輸?shù)姆绞?。然而這種運(yùn)輸方式也存在一定的弊端，如容易發(fā)生輪船碰撞、非法走私、非法捕撈等情況。為此，本文在研究了長江水域重慶段的江面輪船運(yùn)輸情況后，對視頻目標(biāo)的識別與跟蹤技術(shù)做了研究和應(yīng)用。
　　本文首先大致介紹了江面輪船目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)的研究背景與研

2、究意義，然后簡要的論述了一些現(xiàn)有的的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識別與跟蹤方法，接著重點(diǎn)介紹了輪船圖像的邊緣提取方法，最后深入的研究了圖像的識別與跟蹤方法。本文主要對以下幾個(gè)方面進(jìn)行了研究和創(chuàng)新：
　?、賹D像的邊緣檢測方法進(jìn)行了研究，通過對經(jīng)典的邊緣檢測方法和近些年發(fā)展的邊緣檢測方法的對比，并且針對江面輪船圖像背景單調(diào)、噪聲比較復(fù)雜的特點(diǎn)，采用小波變換的方法對圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到了較好的邊緣。
　?、谏钊氲难芯苛藞D像的分割方法，并針對可見光

3、下江面輪船目標(biāo)的成像特點(diǎn)，提出了一種適用于實(shí)時(shí)可見光下輪船圖像的有效目標(biāo)分割方法，即基于行列均值的自適應(yīng)閾值分割算法，并通過仿真實(shí)驗(yàn)對各種經(jīng)典的閾值分割方法與本文提出的分割算法進(jìn)行了對比分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出算法的有效性。然后為了減少特征提取算法的計(jì)算量，又提出了一種基于二維排序搜索的跑長碼區(qū)域標(biāo)記方法來對分割后的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記。
　?、坩槍喆男螤钐攸c(diǎn)，提出了一種提取輪船圖片形狀特征的FE算法，通過該算法能夠很好的得到輪船圖