基于舰船全景成像系统的海上目标检测算法
发布时间：2021-08-14 09:07
全景成像系统相对于常规成像系统,具有视场大、旋转不变性等特点。将舰船上搭载全景成像系统,然后利用图像处理技术,可出色完成广阔海域下的目标检测。论文提出了一种基于舰船全景成像系统的海上目标检测算法,包括基于显著性检测的设备干扰区域提取、圆形海天线检测和目标检测三部分。在对现有算法进行研究、分析与比较的基础上提出本文算法,并以Visual C++与OpenCV计算机视觉库为平台,验证了算法的有效性。
【文章来源】：舰船电子工程. 2020,40(07)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
海面全景图像（a）（b）（c）
总第313期设计的目标检测算法检测全景图像中的目标。各部分算法实验结果如下。5.1基于显著性检测的区域提取实验（a）（b）（c）图2海面全景图像（a）（b）（c）图3全景图像的显著性检测（a）（b）（c）图4全景图像显著性检测后的二值化（a）（b）（c）图5全景图像的边缘检测（a）（b）（c）图6全景图像的边缘检测去除显著性区域5.2圆形海天线检测实验（a）（b）（c）图7全景图像在灰度图中的海天线检测（a）（b）（c）图8全景图像海天线在原图中的定位5.3目标检测实验图9海天线内部屏蔽图10单窗口阈值目标检测（a）（b）图11单窗口阈值结合局部区域复杂度目标检测及其在原全景图中的定位6结语由实验结果可见：本文采用与设计的算法应用在全景海面图像中，可实现在进行显著性检测去除无关干扰区域的基础上对海天线的准确检测；本文提出的目标检测算法完成了对海上目标的检测，相对于传统的检测算法具有更好的检测与定位能力，同时降低了算法的复杂度。参考文献［1］魏昱.图像显著性区域检测方法及应用研究［D］.济南：山东大学，2012：19-35.［2］朱桂英，张瑞林.基于HOUGH变换的圆检测算法［J］.计算机工程与设计，2008，29（6）：1462-1464.［3］瞿钧，甘岚.梯度Hough变换在圆检测中的应用［J］.华东交通大学学报，2007，24（1）：101-104.［4］吕俊伟，王成刚，周晓东，等.基于分形特征和Hough变换的海天线检测算法［J］.海军航空工程学院?
总第313期设计的目标检测算法检测全景图像中的目标。各部分算法实验结果如下。5.1基于显著性检测的区域提取实验（a）（b）（c）图2海面全景图像（a）（b）（c）图3全景图像的显著性检测（a）（b）（c）图4全景图像显著性检测后的二值化（a）（b）（c）图5全景图像的边缘检测（a）（b）（c）图6全景图像的边缘检测去除显著性区域5.2圆形海天线检测实验（a）（b）（c）图7全景图像在灰度图中的海天线检测（a）（b）（c）图8全景图像海天线在原图中的定位5.3目标检测实验图9海天线内部屏蔽图10单窗口阈值目标检测（a）（b）图11单窗口阈值结合局部区域复杂度目标检测及其在原全景图中的定位6结语由实验结果可见：本文采用与设计的算法应用在全景海面图像中，可实现在进行显著性检测去除无关干扰区域的基础上对海天线的准确检测；本文提出的目标检测算法完成了对海上目标的检测，相对于传统的检测算法具有更好的检测与定位能力，同时降低了算法的复杂度。参考文献［1］魏昱.图像显著性区域检测方法及应用研究［D］.济南：山东大学，2012：19-35.［2］朱桂英，张瑞林.基于HOUGH变换的圆检测算法［J］.计算机工程与设计，2008，29（6）：1462-1464.［3］瞿钧，甘岚.梯度Hough变换在圆检测中的应用［J］.华东交通大学学报，2007，24（1）：101-104.［4］吕俊伟，王成刚，周晓东，等.基于分形特征和Hough变换的海天线检测算法［J］.海军航空工程学院?
【参考文献】：
期刊论文
[1]海上远景小目标检测方法的研究[J]. 蒋永馨,袁群哲,邵承永,叶喜勇,徐晓刚. 光电工程. 2011(10)
[2]基于可见光视频图像处理的水上弱小目标检测方法[J]. 冉鑫,任蕾. 上海海事大学学报. 2010(02)
[3]基于嵌套窗口的高光谱图像目标检测[J]. 张文升,王立国,孟凡旺. 应用科技. 2009(05)
[4]基于Hough变换的圆检测方法[J]. 朱桂英,张瑞林. 计算机工程与设计. 2008(06)
[5]梯度Hough变换在圆检测中的应用[J]. 瞿钧,甘岚. 华东交通大学学报. 2007(01)
[6]红外小目标检测与跟踪方法研究[J]. 夏爱利,马彩文,张砺佳. 科学技术与工程. 2006(20)
[7]基于分形特征和Hough变换的海天线检测算法[J]. 吕俊伟,王成刚,周晓东,刘松涛. 海军航空工程学院学报. 2006(05)
[8]复杂海面背景红外小目标自动检测方法[J]. 温佩芝,史泽林,于海斌. 红外与激光工程. 2003(06)
博士论文
[1]图像显著性区域检测方法及应用研究[D]. 魏昱.山东大学 2012
本文编号：3342183
【文章来源】：舰船电子工程. 2020,40(07)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
海面全景图像（a）（b）（c）
总第313期设计的目标检测算法检测全景图像中的目标。各部分算法实验结果如下。5.1基于显著性检测的区域提取实验（a）（b）（c）图2海面全景图像（a）（b）（c）图3全景图像的显著性检测（a）（b）（c）图4全景图像显著性检测后的二值化（a）（b）（c）图5全景图像的边缘检测（a）（b）（c）图6全景图像的边缘检测去除显著性区域5.2圆形海天线检测实验（a）（b）（c）图7全景图像在灰度图中的海天线检测（a）（b）（c）图8全景图像海天线在原图中的定位5.3目标检测实验图9海天线内部屏蔽图10单窗口阈值目标检测（a）（b）图11单窗口阈值结合局部区域复杂度目标检测及其在原全景图中的定位6结语由实验结果可见：本文采用与设计的算法应用在全景海面图像中，可实现在进行显著性检测去除无关干扰区域的基础上对海天线的准确检测；本文提出的目标检测算法完成了对海上目标的检测，相对于传统的检测算法具有更好的检测与定位能力，同时降低了算法的复杂度。参考文献［1］魏昱.图像显著性区域检测方法及应用研究［D］.济南：山东大学，2012：19-35.［2］朱桂英，张瑞林.基于HOUGH变换的圆检测算法［J］.计算机工程与设计，2008，29（6）：1462-1464.［3］瞿钧，甘岚.梯度Hough变换在圆检测中的应用［J］.华东交通大学学报，2007，24（1）：101-104.［4］吕俊伟，王成刚，周晓东，等.基于分形特征和Hough变换的海天线检测算法［J］.海军航空工程学院?
总第313期设计的目标检测算法检测全景图像中的目标。各部分算法实验结果如下。5.1基于显著性检测的区域提取实验（a）（b）（c）图2海面全景图像（a）（b）（c）图3全景图像的显著性检测（a）（b）（c）图4全景图像显著性检测后的二值化（a）（b）（c）图5全景图像的边缘检测（a）（b）（c）图6全景图像的边缘检测去除显著性区域5.2圆形海天线检测实验（a）（b）（c）图7全景图像在灰度图中的海天线检测（a）（b）（c）图8全景图像海天线在原图中的定位5.3目标检测实验图9海天线内部屏蔽图10单窗口阈值目标检测（a）（b）图11单窗口阈值结合局部区域复杂度目标检测及其在原全景图中的定位6结语由实验结果可见：本文采用与设计的算法应用在全景海面图像中，可实现在进行显著性检测去除无关干扰区域的基础上对海天线的准确检测；本文提出的目标检测算法完成了对海上目标的检测，相对于传统的检测算法具有更好的检测与定位能力，同时降低了算法的复杂度。参考文献［1］魏昱.图像显著性区域检测方法及应用研究［D］.济南：山东大学，2012：19-35.［2］朱桂英，张瑞林.基于HOUGH变换的圆检测算法［J］.计算机工程与设计，2008，29（6）：1462-1464.［3］瞿钧，甘岚.梯度Hough变换在圆检测中的应用［J］.华东交通大学学报，2007，24（1）：101-104.［4］吕俊伟，王成刚，周晓东，等.基于分形特征和Hough变换的海天线检测算法［J］.海军航空工程学院?
【参考文献】：
期刊论文
[1]海上远景小目标检测方法的研究[J]. 蒋永馨,袁群哲,邵承永,叶喜勇,徐晓刚. 光电工程. 2011(10)
[2]基于可见光视频图像处理的水上弱小目标检测方法[J]. 冉鑫,任蕾. 上海海事大学学报. 2010(02)
[3]基于嵌套窗口的高光谱图像目标检测[J]. 张文升,王立国,孟凡旺. 应用科技. 2009(05)
[4]基于Hough变换的圆检测方法[J]. 朱桂英,张瑞林. 计算机工程与设计. 2008(06)
[5]梯度Hough变换在圆检测中的应用[J]. 瞿钧,甘岚. 华东交通大学学报. 2007(01)
[6]红外小目标检测与跟踪方法研究[J]. 夏爱利,马彩文,张砺佳. 科学技术与工程. 2006(20)
[7]基于分形特征和Hough变换的海天线检测算法[J]. 吕俊伟,王成刚,周晓东,刘松涛. 海军航空工程学院学报. 2006(05)
[8]复杂海面背景红外小目标自动检测方法[J]. 温佩芝,史泽林,于海斌. 红外与激光工程. 2003(06)
博士论文
[1]图像显著性区域检测方法及应用研究[D]. 魏昱.山东大学 2012
本文编号：3342183
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/chuanbolw/3342183.html
