智能視頻監(jiān)控中海面艦船目標(biāo)檢測(cè)算法研究.pdf

1、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、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

2、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選擇注意模型,然后在粗分辨率低頻子帶上分別利用相位

3、譜法和梯度法建立視覺顯著圖,并對(duì)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)海面目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)與提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:提出的算法能夠快速、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)海面艦船目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè),可用于基于海洋浮標(biāo)的海事智能監(jiān)測(cè)。
　　(2)提出了一種基于海面背景紋理模型的艦船目標(biāo)檢測(cè)算法。根據(jù)海面紋理具有均勻性和一致性的特點(diǎn),該算法首先在離散余弦變換(DCT)域提取圖像子塊的能量特征,實(shí)現(xiàn)了天空背景和海

4、天線的快速檢測(cè)。然后,對(duì)于海天線以下的海面區(qū)域,在DCT域提取圖像子塊的紋理特征向量,并利用自適應(yīng)模糊C均值聚類方法建立了海面背景的混合紋理模型。最后,利用建立的海面紋理模型,實(shí)現(xiàn)了海面背景與艦船目標(biāo)的分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:提出的算法可以快速、魯棒實(shí)現(xiàn)艦船目標(biāo)的檢測(cè),尤其適合于高海況下基于運(yùn)動(dòng)監(jiān)視平臺(tái)的海事監(jiān)測(cè)。
　　(3)提出了一種基于輪廓波變換(Contourlet)的海上霧天圖像清晰化處理算法。該算法首先將RGB圖像轉(zhuǎn)換為YU

5、V圖像,對(duì)亮度Y圖像根據(jù)霧天成像物理模型,利用Contourlet變換將圖像低頻成分和高頻成分有效分離;然后在低頻子帶上利用雙邊濾波技術(shù)實(shí)現(xiàn)了散射光成分的有效估計(jì)與去除,并消除了散射光去除過程引起的“光暈效應(yīng)”;對(duì) Contourlet變換后的高頻子帶,進(jìn)行自適應(yīng)閾值去噪和紋理細(xì)節(jié)的增強(qiáng)處理;對(duì)Contourlet反變換重建后的亮度Y圖像再進(jìn)行直方圖均衡化處理,以實(shí)現(xiàn)圖像整體對(duì)比度的增強(qiáng);最后將亮度Y圖像的處理結(jié)果與顏色分量U、V合成得