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题名基于鲁棒背景估计的船舶显著性检测
被引量：2
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作者
姚婷婷
张波
李鹏飞
柳晓鸣
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机构
大连海事大学信息科学技术学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第8期121-129,共9页
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基金
国家自然科学基金(62001078)
中央高校基本科研业务费(3132020208)。
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文摘
显著性检测技术可以快速有效地从海面背景中区分出前景船舶,因此基于显著性分析的船舶检测算法受到了广泛的研究关注。然而受到水面无规则背景噪声,如海浪、杂波、船舶尾迹等干扰,很难准确地获得船舶检测结果。针对这一问题,提出了一种基于鲁棒背景估计的船舶显著性检测算法。首先,对原始输入图像中的像素点进行聚类形成一系列超像素,并利用深度卷积网络求取每个超像素对应的特征描述。然后,为了有效抑制海面背景噪声对船舶检测性能的影响,构建了一种新的背景模板估计算法,并将其融入多尺度细胞自动机求解框架下,从而根据立体邻域空间中不同像素点的特征描述差异获得基于显著性分析的船舶检测结果。定性和定量实验结果表明,所提算法可以有效提高复杂背景下的船舶显著性检测效果。
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关键词
图像处理
船舶显著性检测
背景估计
深度卷积网络
细胞自动机
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Keywords
image processing
salient ship detection
background estimation
deep convolutional neural network
cellular automata
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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