基于圖像的海上船舶檢測(cè)與識(shí)別研究.pdf

1、海上船舶監(jiān)控圖像的自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別對(duì)于了解海上船舶分布,海上目標(biāo)跟蹤,海上船舶管理、航道管理、休漁管理、禁漁區(qū)管理、海關(guān)管理,海防安全等方面都有重要的用途。本研究在分析研究了大量有關(guān)目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別方面的資料的基礎(chǔ)上,對(duì)海上船舶在分割、特征提取、特征識(shí)別等問題上進(jìn)行了較為系統(tǒng)、全面和深入的研究和實(shí)驗(yàn),開發(fā)針對(duì)視頻監(jiān)控圖像中海上船舶的自動(dòng)分類系統(tǒng),即在輸入圖像或視頻中確定所有船只目標(biāo)的位置和類型,包括貨船和游船。主要工作和貢獻(xiàn)如下：
　　

2、 ⑴針對(duì)海上船舶的具體情況,提出了基于Canny邊緣檢測(cè)的粗定位和雙閾值分割的精確定位相結(jié)合的分割方法。粗定位利用Canny邊緣檢測(cè)和面積法定位感興趣區(qū)域,簡(jiǎn)化背景,進(jìn)而采用基于OTSU的雙閾值分割方法對(duì)感興趣目標(biāo)進(jìn)行精確定位,補(bǔ)充了邊緣檢測(cè)不考慮灰度信息的缺陷。實(shí)驗(yàn)表明,該方法有效的去除了大量的海浪干擾,并且有效的分割開灰度差別的遮擋船舶和粘連不嚴(yán)重的船舶。
　　 ⑵在特征提取方面,采用了兩類特征,一是基于區(qū)域的不變矩特征,鑒

3、于不變矩的良好全局形狀描述能力,將Hu、Zemike、Tchebichef三個(gè)不同類型的代表性矩應(yīng)用于分割后的船舶圖像上,并對(duì)它們的不變性和特征表征能力進(jìn)行分析和對(duì)比；二是聚類的SIFT特征,即對(duì)船的關(guān)鍵部位船頭和船尾進(jìn)行SIFT‘特征點(diǎn)的聚類,SIFT特征是作為船舶矩特征的補(bǔ)充,其描述的是船舶局部特征；實(shí)驗(yàn)表明,兩類特征都具有良好的表征能力,并以Tchebichef矩最優(yōu)。
　　 ⑶在檢測(cè)識(shí)別方面,針對(duì)前面特征分析結(jié)果區(qū)分各個(gè)