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公开(公告)号:CN107220982A
公开(公告)日:2017-09-29
申请号:CN201710215079.3
申请日:2017-04-02
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06T7/12 , G06T7/149 , G06T7/215 , G06T7/246 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明提出了一种抑制船尾拖纹的船舶显著性视频检测方法,包含两个模块:内河场景显著图计算模块和改进的GrabCut船舶提取模块。该算法通过提取区域显著图,作为GrabCut算法的初始化,通过多次迭代分割操作来逼近目标边缘,从而提取运动船舶。该方法能有效地抑制船尾拖纹对运动船舶检测的干扰,提高内河运动船舶尺寸检测精度,对准确获得船舶尺寸数据具有鲁棒性。
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公开(公告)号:CN107220943A
公开(公告)日:2017-09-29
申请号:CN201710215087.8
申请日:2017-04-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 融合区域纹理梯度的船舶阴影去除方法,采用改进的颜色及纹理特征对船舶阴影区域进行预检测,再利用梯度填充的方法来优化确定最终的阴影位置,进而去除阴影,得到最终的去除阴影后的船舶目标。本发明有效解决了在内河河道这一特定环境下,由于水面波纹的原因造成阴影覆盖前后区域的纹理特征不变性这一假设并不总是成立,传统的阴影检测方法难以有效区分船体边界,造成颜色、纹理相似的前景和阴影区域检测相混淆的问题;提高了对内河船舶航行参数的检测精度,特别是对准确获得船舶尺寸具有重要意义。
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