2017年第36卷第2期
传感器与微系统（Transducer andMicrosystemTechnologies）
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D0I;10.13873/J.10009787(2017)02005704
海天背景下港口船舶检测算法研究
李波，安博文
（上海海事大学信息工程学院，上海201306）
摘要：针对海面视频图像中目标船舶总是出现在海天线附近且海面经常出现间断性不连续杂波和孤立噪声点的间题，采用边缘检测、阔值分割与霍夫线检测结合的方法检测出海天线。去除海天线及以上背景，准确定位目标船舶。采用局部自适应阔值分割去除海面由于漩涡产生的间断性杂波，分割出真实目标船舶。通过形态学处理来填补目标船舶中间出现的空洞，连通域面积检测去除静止点来消除对目标点的影响。实验结果表明：该方法能有效地去除海面杂波和噪声点等对目标的干扰，有效检测出海面背景下的目标船舶。
关键调：边缘检测；霍夫变换；海天线检测；自适应阔值分割；数学形态学；连通域
中图分类号：TP391.4
文献标识码：A
文章编号：1000-9787(2017)02-0057-04
Research onport shipsdetectionalgorithm on
sea-skybackground
LI Bo, AN Bo-wen
(College of Information Engineering,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China)
Abstract: Aiming at the problems that the target ships are always near the sea-sky line and often appear discontinuous clutter and isolated noise points on the sea in video image,a method is put forward that combines edge detection with threshold segmentation and Hof line detection to detect the sea-sky line, Remove sea-sky line and above background, positioning the target ships accurately. Then the local adaptive threshold segmentation is used to remove the discontinuity clutter because of vortex on the sea, and the real target ships are segmented. Finally,in order to fill the cavities of the middle of the target ships and remove the rest points to eliminate the influence on target points, the morphological procession and the connected domain area detection is used. Experimental results show that the method can effectively remove the interference of sea clutter and noise,and can effectively detect the target ships under the background of sea.
Key words: edge detection; Hoff transform; sea-sky line detection; adaptive threshold segment; mathematical morphology; connected domain
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随着经济的发展，海上交通事故越发频繁。在船舶密
集且极易发生交通事故的港口安装可见光成像设备，实时采集海上港口过往船舶的视频，采用图像处理等方法准确检测船舶，并采集船舶具体位置、航向等信息。其中，海天线检测是整个目标检测中的关键，在去除背景干扰的同时还可以快速定位目标检测范围。远处船只相对较小，与海面灰度值相差不大，并且摄像头拍摄视频本身存在噪声，海面波浪以及海水形成漩涡等因素对远处船只造成干扰，严重影响远处船只的检测。目前抑制噪声、二值化分割目标主要方法有中值滤波("]，能量累积(2],OTSU阔值分割‘3]，
这些方法在背景简单且灰度差不大情况下有较好效果，但是在灰度差较大且背景起伏较大时虚警率较高。
本文提出的方法结合视频图像的特点，在自适应滤波的基础上，以边缘检测和霍夫变换为主检测出海天线(4)，并经过多条线段拟合，确定海天线坐标，去除海天线及以上背景干扰，再通过局部自适应阔值分割去除海面杂波，最后通过形态学处理和连通域面积检测准确检测出目标。
目标检测与分割
本文方法流程图如图1所示。 1.1海天线检测算法
为了确定海天线位置并去除海天线及其以上背景。
收稿日期：2016-03-31
*基金项目：国家自然科学基金资助项目(61171126）；上海市重点支撑计划资助项目12250501500）