[发明专利]一种港口污染物显著性检测方法有效
| 申请号: | 201310387277.X | 申请日: | 2013-08-30 |
| 公开(公告)号: | CN103413320A | 公开(公告)日: | 2013-11-27 |
| 发明(设计)人: | 任蕾;张明睿;王胜正;冉鑫;韩志荣;陆瑛 | 申请(专利权)人: | 上海海事大学 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
| 代理公司: | 上海信好专利代理事务所(普通合伙) 31249 | 代理人: | 周荣芳 |
| 地址: | 201306 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 港口 污染物 显著 检测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及图像处理和计算机视觉领域,特别涉及一种港口污染物显著性检测方法。
背景技术
近年来由于我国航运业的迅猛发展,我国港口水域的污染情况日益严重。港口污染物主要包括两类,一是船舶机舱的污水和油污,一是船舶倾倒的各类垃圾等,这些都给港口的水域环境造成严重影响。尽管目前海事部门加大监管力度,但对船舶污染海洋环境和港口环境监测方面仍存在难点,其中主要难题是现场责任认定和证据收集困难,同时夜间监管缺少有效手段。
传统的雷达监控无法显示真实场景的图像,对船舶在港区排污等违法事件无法跟踪和追溯;同时雷达存在盲区和电子干扰问题,单纯依赖该手段进行船舶违法取证十分困难。可见光图像可提供港区真实、直观的场景,而红外图像可为夜间和雾天等天气条件下提供场景图像。因此,利用可见光和红外图像对港口船舶进行视频监控,可为海事执法部门进行船舶排污行为监控提供必要的技术手段,以方便执法取证的实施。船用光电跟踪监视取证系统是用于海上搜索监视、执法取证的重要设备,可弥补雷达监控的不足。
国内的部分学者针对船用光电取证系统中的跟踪、识别和检测方法进行了深入研究,分别对船用光电跟踪监视取证设备中的核心技术进行了研究工作,特别在监控目标的自动跟踪方法上积极开展研究。还有部分学者针对渔政船取证系统存在的执法难、取证难等问题,提出一种基于目标定位的渔政船执法取证系统的解决方案,系统中采用多传感器监视方式,白天使用配备了连续变焦镜头的彩色CCD摄像机搜索和跟踪目标,并进行录像;夜间则采用配备了定焦或多焦距镜头的制冷或非制冷红外热像仪搜索目标。
船用光用跟踪监视取证系统的主要功能之一是对本船周边一定海域(水域)内的海上目标(如船舶、海上漂浮物等)作全方位搜索、观察、跟踪和图像取证,即利用图像进行潜在目标的检测是该系统的首要任务,是后续跟踪和取证的基础。
显著性检测是自底向上的视觉注意计算模型的核心问题之一。近年来,显著性检测已应用于复杂场景中的目标检测和目标跟踪等领域,受到计算机视觉、图像处理等领域众多学者的关注。目前,国内外学者已提出在海上小目标检测和船舶检测等领域应用显著性检测的方法,以进行后续的目标检测和跟踪,但在港口污染物检测中还未有提出相应的方法。针对港口污染物(特指垃圾等污染物,不包括油污),提出一种显著性检测方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种港口污染物显著性检测方法,抑制港口场景图像中的背景部分,突出目标区域,进而方便后续的目标检测和识别,为海事部门执法提供技术支持。
为了实现以上目的,本发明是通过以下技术方案实现的:
一种港口污染物显著性检测方法,包含如下步骤:
步骤1:提取港口可见光图像,进行预处理;
步骤2:提取图像的亮度特征和颜色特征;
步骤3:对步骤2中上述的亮度特征和颜色特征分别进行离散Walsh-Hadamard变换;
步骤4:对步骤3所述的离散Walsh-Hadamard变换后的频谱保留符号,并做逆变换;
步骤5:对经步骤4逆变换后的图像进行滤波,得到所述亮度特征和颜色特征的显著图;
步骤6:线性合并步骤5中所述的颜色特征的显著图,并与所述的亮度特征的显著图合并为总显著图;
步骤7:利用归一化阈值,对总显著图进行二值化,得到二值化显著图。
所述的步骤1中对港口可见光图像进行预处理的子步骤为:
步骤1.1:对图像进行中值滤波去噪;
步骤1.2:图像尺度调整为2的整数幂。
所述的步骤2中的颜色特征包含红色、绿色、蓝色以及黄色四种颜色特征。
所述的步骤5中,对经步骤4逆变换后的图像进行滤波的方法是高斯滤波。
所述的步骤7中的归一化阈值的数值范围为[0.3,0.5]。
本发明与现有技术相比,具有以下优点:
抑制港口场景图像中的背景部分,突出目标区域,进而方便后续的目标检测和识别,为海事部门执法提供技术支持。
附图说明
图1为本发明一种港口污染物显著性检测方法的方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图,通过详细说明一个较佳的具体实施例,对本发明做进一步阐述。
如图1所示,一种港口污染物显著性检测方法,包含如下步骤:
步骤1:提取港口可见光图像,进行预处理,该预处理的子步骤如下:
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