视觉显著性和稀疏学习相融合的船舶图像目标检测

作     者：钟思 李碧青 袁天然 张乐乾 李大宇 ZHONG Si;LI Bi-qing;YUAN Tian-ran;ZHANG Le-qian;LI Da-yu

作者机构：桂林电子科技大学机电工程学院广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院/软件学院广西桂林541004 

出 版 物：《舰船科学技术》 (Ship Science and Technology)

年 卷 期：2024年第46卷第8期

页      面：157-160页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：广西图像图形与智能处理重点实验室(桂林电子科技大学)开放基金项目(GIIP2210) 国家自然科学基金资助项目(62262007) 

主　　题：视觉显著性 稀疏表示 船舶图像 目标检测 自适应阈值 神经网络 

摘      要：为抑制船舶图像目标检测受光照变化、海浪干扰、背景杂波等因素的影响,设计视觉显著性和稀疏表示学习相融合的船舶图像目标检测方法,提升船舶图像目标检测效果。利用船舶图像建立船舶图像字典;通过稀疏表示算法结合字典,稀疏编码船舶图像;依据稀疏编码结果,在船舶图像内提取视觉显著图;通过自适应阈值法,分割视觉显著图,得到船舶目标候选区域,缩小船舶目标检测范围;在概率神经网络内,输入船舶目标候选区域,判断其是否为船舶目标,完成船舶图像目标检测。实验证明,该方法可有效稀疏编码船舶图像,并提取视觉显著图;该方法可有效分割视觉显著图;在简单背景与复杂背景下,该方法均可精准检测船舶目标。