基于小波变换的水下显著性目标快速检测算法

孙欣悦; 李庆忠

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基于小波变换的水下显著性目标快速检测算法

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目前地面显著性目标检测取得了较大进展,而水下场景具有较高的复杂性,导致水下显著性目标检测仍然面临诸多挑战。为了实现复杂水下环境的显著性目标快速检测,提出一种基于小波变换的水下显著性目标检测算法。对水下采集图像进行多级小波变换预处理,针对提取的低频子带图像,利用自适应中值滤波去除其中的斑点颗粒,对相应的高频子带进行显著性边缘检测以强化目标边缘信息。在此基础上,利用小尺度超像素分割与合并策略分割处理后的低频子带图像,通过基于区域对比度的显著性检测方法进行图像显著性计算。融合低频子带显著图和高频子带显著边缘图,得到最终的显著性检测结果。USOD公开数据集上的实验结果表明,在进行水下显著性目标检测时该算法的整体度量值达到93.9%,平均绝对误差低至3.08%,能较好地实现水下大目标和成群小目标的准确检测,且在处理大分辨率水下图像时具有良好的实时性,在CPU平台上每帧的显著性目标检测时间为168 ms,算法适用于水下机器人显著性目标快速检测应用场景。

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来源
《计算机工程》 |2023年第4期|249-255|共7页
作者
孙欣悦; 李庆忠;
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作者单位

中国海洋大学工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
水下目标; 显著性检测; 小波变换; 超像素分割; 区域对比度;

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