淺談海平面下小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)方法

時(shí)間：2024-06-23 06:17:28 碩士論文我要投稿

　　碩士論文是攻讀碩士學(xué)位研究生所撰寫的論文。它應(yīng)能反映出作者廣泛而深入地掌握專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)，具有獨(dú)立進(jìn)行科研的能力，對(duì)所研究的題目有新的獨(dú)立見解，論文具有一定的深度和較好的科學(xué)價(jià)值，對(duì)本專業(yè)學(xué)術(shù)水平的提高有積極作用。下面是小編為大家整理的淺談海平面下小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)方法范文，供大家參考!

淺談海平面下小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)方法

　　論文摘要:本文針對(duì)于海平面背景下運(yùn)動(dòng)的小目標(biāo)進(jìn)行了相關(guān)研究，在目標(biāo)的檢測(cè)過程中，提出了基于形態(tài)學(xué)濾波與邊緣檢測(cè)相結(jié)合的算法。首先對(duì)采集的圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，然后進(jìn)行Top-Hat變換，再對(duì)變換后的圖像進(jìn)行中值濾波，去除變換過程中的噪聲，最后用邊緣檢測(cè)sobel算子對(duì)目標(biāo)進(jìn)行邊緣的檢測(cè)。兩者結(jié)合起來，能夠很好的檢測(cè)出目標(biāo)，并且對(duì)拖尾現(xiàn)象和噪聲有一定的消除。

　　論文關(guān)鍵詞：數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué);Top-Hat;sobel;目標(biāo)檢測(cè)

　　1 引言

　　目標(biāo)檢測(cè)是運(yùn)動(dòng)分析的主要研究內(nèi)容之一，指通過運(yùn)動(dòng)及圖像特征分析(如灰度、邊緣等)，將視頻序列中存在與背景有相對(duì)運(yùn)動(dòng)的前景目標(biāo)從原始圖像序列中提取出來。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)視覺原理的廣泛應(yīng)用，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤研究越來越熱門。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)傳統(tǒng)的檢測(cè)方法主要有三種：幀差法、光流法和背景差分法。

　　幀差法不適用于背景同時(shí)發(fā)生運(yùn)動(dòng)的情況，通過相減方法，難以把背景和目標(biāo)分離;光流法大多數(shù)計(jì)算方法比較復(fù)雜，對(duì)實(shí)時(shí)處理不適用。背景差分法能夠較完整的提取目標(biāo)點(diǎn)，但要預(yù)先知道背景，不適用于攝像頭運(yùn)動(dòng)的情況。基于本文檢測(cè)的對(duì)象是海平面上運(yùn)動(dòng)的小船只，提出了基于形態(tài)學(xué)的頂帽檢測(cè)邊緣檢測(cè)相結(jié)合的算法，并對(duì)檢測(cè)后的圖像進(jìn)行了相關(guān)的處理。

　　2 檢測(cè)算法系統(tǒng)設(shè)計(jì)

　　本文檢測(cè)的對(duì)象是海平面上運(yùn)動(dòng)的小船只，提出了基于形態(tài)學(xué)的頂帽檢測(cè)邊緣檢測(cè)相結(jié)合的算法，目標(biāo)檢測(cè)的系統(tǒng)框圖，將采集到的圖像轉(zhuǎn)為為灰度圖像f(x,y)，并與灰度圖像開運(yùn)算后的圖像g(x,y)相減，然后再進(jìn)行中值濾波，最后對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)和拖尾處理。

　　3 形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)

　　形態(tài)學(xué)是一種應(yīng)用于圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域的新的方法，是一門建立在嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)上的學(xué)科。基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣信息提取處理優(yōu)于基于微分運(yùn)算的邊緣提取算法，不像微分算法對(duì)噪聲那樣敏感，提取的圖像骨架也比較連續(xù)，斷點(diǎn)少。

　　3.1 膨脹結(jié)構(gòu)元素，f為輸入圖像，fD和bD分別是f和b的定義域。對(duì)灰度圖像的膨脹處理方法可得到兩種結(jié)果：

　　(1)如果所有的結(jié)構(gòu)元素都為正，則輸出圖像將趨向比輸入圖像亮;

　　(2)黑色細(xì)節(jié)減少或去除取決于在膨脹操作中結(jié)構(gòu)元素相關(guān)的值和形狀。

　　3.2 腐蝕式中fD和bD為f和b的定義域，通常對(duì)灰度圖像的腐蝕處理可得到兩種結(jié)果：

　　(1)如果所有的結(jié)構(gòu)元素都為正，則輸出圖像將趨向比輸入圖像暗;

　　(2)在比結(jié)構(gòu)元素還小的區(qū)域中的明亮細(xì)節(jié)經(jīng)腐蝕處理后其效果將減弱。

　　3.3 開和閉運(yùn)算結(jié)構(gòu)元素b對(duì)圖像f做開運(yùn)算，定義為fb=(fΘb)⊕b，即先對(duì)圖像腐蝕后膨脹，b對(duì)f的閉運(yùn)算為fb=(f⊕b)Θb，即對(duì)圖像先膨脹后腐蝕。

　　實(shí)際運(yùn)用中，開運(yùn)算處理可取出較小的亮點(diǎn)，保留灰度和較大的亮區(qū)特征不變;閉運(yùn)算處理可去除圖像中較小的暗點(diǎn)，同時(shí)保留原來較大的亮度特征。

　　3.4 頂帽變換定帽變換(Top-Hat)是指原圖像減去開運(yùn)算后的圖像，其公式為TopHat(A)=AΟ(A,B)為輸入圖像，B為結(jié)構(gòu)函數(shù)，O(A,B)為A與B的開運(yùn)算，在形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)上的一種非線性濾波，頂帽變換后能夠?qū)Ρ尘坝幸欢ǖ囊种谱饔�，提取出形狀類似于結(jié)構(gòu)元素的孤立目標(biāo)和噪聲。

　　4 檢測(cè)算法

　　4.1 頂帽檢測(cè)(Top-Hat)將采集到的圖像進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化為灰度圖像，然后選取大小合適的結(jié)構(gòu)元素，然后對(duì)灰度圖像進(jìn)行開運(yùn)算，最后用原灰度圖像減去開運(yùn)算后的圖像。由于海浪和海平面的變化，頂帽變換后的圖像可能會(huì)存在一些噪聲，對(duì)變換后的圖像進(jìn)行了中值濾波。

　　對(duì)圖像進(jìn)行相關(guān)的頂帽變換及相關(guān)處理如下：原圖像經(jīng)過開運(yùn)算后，如圖3，背景及噪聲得到了一定的抑制，原圖像經(jīng)Top-Hat變換后，檢測(cè)出海上船只，最后對(duì)檢測(cè)后的圖像進(jìn)行中值濾波。

　　原灰度圖像開運(yùn)算后圖像Top-Hat變換后圖像圖5中值濾波后圖像4.2邊緣檢測(cè)(Top-Hat)邊緣檢測(cè)是提取圖像中不連續(xù)的部分的特征，由閉合的邊緣確定區(qū)域。常見的邊緣檢測(cè)算子有Sobel，Prewitt，Canny算子等。本文采用Sobel檢測(cè)算法，Sobel算子的優(yōu)點(diǎn)是方法簡單、可得到光滑、連續(xù)的邊緣，處理速度較快。

　　sobel算子本文對(duì)中值濾波后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，結(jié)果如圖7所示，并對(duì)原灰度圖像直接進(jìn)行邊緣檢測(cè)后的圖像如圖8做了對(duì)比，圖像經(jīng)過基于形態(tài)學(xué)的定帽變換后，再進(jìn)行邊緣檢測(cè)，能夠很好的提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，對(duì)目標(biāo)的拖尾現(xiàn)象有一定的消除作用，基于Top-Hat變換的小目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)圖像中的背景和噪聲有很大的抑制。

　　4.2 拖尾處理海上船只在航行過程中，會(huì)在目標(biāo)后面形成拖尾。本文借助對(duì)檢測(cè)后的目標(biāo)圖像進(jìn)行形心和邊界定位.

　　標(biāo)在上、下、左、右四個(gè)方向的邊界來確定目標(biāo)的最小外界矩形框，聯(lián)合形心法來對(duì)目標(biāo)進(jìn)行形心和邊界定位，在取得目標(biāo)的最左、最右點(diǎn)和中心的縱坐標(biāo)后，把兩點(diǎn)中水平方向與中心最近的距離視為目標(biāo)寬度的一半，重新確定目標(biāo)的外接矩形框，對(duì)于之外的點(diǎn)一概去除。

　　5 結(jié)論

　　本文給出了基于形態(tài)學(xué)的頂帽檢測(cè)邊緣檢測(cè)相結(jié)合的檢測(cè)算法，經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，兩者結(jié)合起來，能夠很好的檢測(cè)出目標(biāo)，并且對(duì)拖尾現(xiàn)象和噪聲有一定的消除。

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