基于稀疏表示的可見(jiàn)光目標(biāo)檢測(cè)研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，基于圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別的智能圖像分析與處理技術(shù)逐漸成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)。本文針對(duì)圖像目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題，以詞包模型為基礎(chǔ)，研究了基于詞包模型的自然圖像目標(biāo)檢測(cè)算法和基于稀疏詞包的遙感海洋目標(biāo)檢測(cè)算法。
　　 針對(duì)自然圖像的目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題，我們?cè)O(shè)計(jì)了基于詞包模型的通用目標(biāo)檢測(cè)算法框架。在特征提取方面，我們通過(guò)分析決定選取稀疏特征來(lái)作為目標(biāo)描述，從而實(shí)現(xiàn)圖像信息的去冗余。在應(yīng)用詞包構(gòu)建對(duì)于圖像和目標(biāo)的描述模型方面.我們?cè)趥?/p>

2、統(tǒng)模型上加入語(yǔ)義近鄰約束編碼以提升模型對(duì)剛體目標(biāo)的描述能力。在目標(biāo)檢測(cè)定位方面，我們選用支持向量機(jī)分類(lèi)器與分支限界框搜索相結(jié)合的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)搜索速度的提升。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明我們的改進(jìn)模型可以更有效的描述剛體類(lèi)目標(biāo)。
　　 針對(duì)高分辨率遙感海洋目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題，我們提出了基于稀疏詞包的海洋目標(biāo)檢測(cè)算法框架。針對(duì)高分辨率遙感圖像的紋理豐富的特點(diǎn)，通過(guò)提取局部圖像塊特征來(lái)描述圖像，在局部圖像塊描述符的基礎(chǔ)上應(yīng)用詞包理念，構(gòu)建了對(duì)于海洋區(qū)域稀疏的