文章标题：视觉显著性和稀疏学习相融合的船舶图像目标检测

文章作者：钟思¹, 李碧青², 袁天然³, 张乐乾³, 李大宇¹
关 键 字：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
文章摘要：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。