智能視頻監(jiān)控中海面艦船目標檢測算法研究.pdf

1、我國具有遼闊的海岸線,海域十分廣闊,因此,海事視頻自動監(jiān)測具有重要的現(xiàn)實意義和應用價值。在軍用方面,可以維護海洋權益、加強海域監(jiān)管、減少海事糾紛等;在民用方面,海面目標的自動檢測技術可以高效實現(xiàn)港口、海灣等的海上交通管制、事故船只救援報警、海洋環(huán)境監(jiān)測、海洋專屬經(jīng)濟區(qū)保護,并對非法捕魚、污染物傾倒、非法走私偷渡等起到強有力的監(jiān)管作用。在海事智能視頻監(jiān)控方面,目前面臨的難點就是當攝像機安裝在晃動的海洋浮標或運動的海事船上時,如何實現(xiàn)在各種

2、海況下快速地檢測出運動的艦船目標,這是實現(xiàn)海域智能監(jiān)測的關鍵技術之一。為此,本文對海洋動態(tài)視頻監(jiān)控中艦船目標快速檢測算法以及海上霧天圖像清晰化處理算法進行了深入研究,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快速檢測算法。根據(jù)人類視覺觀測特點,即大尺度下注重目標的輪廓,小尺度下注重目標的細節(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,并對兩者進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,由此實現(xiàn)海面目標區(qū)域的檢測與提取。實驗結果表明:提出的算法能夠快速、準確地實現(xiàn)海面艦船目標的自動檢測,可用于基于海洋浮標的海事智能監(jiān)測。
　　(2)提出了一種基于海面背景紋理模型的艦船目標檢測算法。根據(jù)海面紋理具有均勻性和一致性的特點,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,實現(xiàn)了天空背景和海

4、天線的快速檢測。然后,對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,實現(xiàn)了海面背景與艦船目標的分割。實驗結果表明:提出的算法可以快速、魯棒實現(xiàn)艦船目標的檢測,尤其適合于高海況下基于運動監(jiān)視平臺的海事監(jiān)測。
　　(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圖像轉換為YU

5、V圖像,對亮度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實現(xiàn)了散射光成分的有效估計與去除,并消除了散射光去除過程引起的“光暈效應”;對 Contourlet變換后的高頻子帶,進行自適應閾值去噪和紋理細節(jié)的增強處理;對Contourlet反變換重建后的亮度Y圖像再進行直方圖均衡化處理,以實現(xiàn)圖像整體對比度的增強;最后將亮度Y圖像的處理結果與顏色分量U、V合成得