二维码（扫一下试试看！） | | 水面航行体对舰船目标的图像检测方法 | | Image Algorithm of Ship Detection for Surface Vehicle | | 投稿时间：2016-11-13 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2017.12.005 | | 中文关键词:水面航行体|视觉注意|小波变换|舰船目标检测 | | English Keywords:surface vehicle|visual attention|wavelet transform|ship detection | | 基金项目: | | | 摘要点击次数:948 | | 全文下载次数:1020 | | 中文摘要: | | 针对水面航行体在近岸水域条件下对舰船目标进行实时光学检测时，易受到光照、相似颜色背景和海面波浪反射等干扰的问题，提出了基于改进视觉注意模型的舰船目标检测方法，采用小波变换方法提取图像的低频、高频特征，将任务水域图像从RGB颜色空间转化到HSV颜色空间来提取图像的色调、饱和度和明度特征，应用高斯金字塔、归一化算子等图像处理方法融合了各类特征.仿真结果表明，提出的舰船目标检测方法能够准确地实现复杂背景条件的舰船目标检测，具有良好的抗干扰能力. | | English Summary: | | In order to solve the problem that the surface vehicle detecting ship targets in the nearshore waters was vulnerable to light, similar color background and wave reflection, ship detection algorithm based on improved visual attention model was proposed. First, low frequency and high frequency features of images were extracted by using wavelet transform theory. Then, the hue, saturation and value features of images were also extracted by converting the images of task waters from RGB color space to HSV color space. Finally, various features of images were merged in the application of image processing method of Gaussian Pyramid and normalization operator. The simulation results show that the proposed ship detection method can accurately detect the ship targets under complicated backgrounds and has satisfactory anti-interference capability. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
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