深海海底飛機殘骸檢測算法研究.pdf

1、近年來，空難事故頻發(fā)，與陸地上空難不同，飛機在海上發(fā)生空難時機身會摔成碎片并沉入海底，在深海海底對飛機殘骸碎片進行探測對飛機黑厘子的打撈具有重要意義。搜尋水下目標如同大海撈針，特別是在深海環(huán)境中，變得尤為困難。通常需要通過AUV搭載聲吶和水下相機進行目標搜索，并利用水下相機圖像進行取證，最終由人眼進行目標確認。由于AUV在水下工作時間較長，水下相機拍攝的圖像數(shù)量十分巨大，而包含飛機殘骸的圖像數(shù)量卻很少，如何濾除大量無效圖像，提高檢測的效

2、率，是本文研究的核心問題。
　　本文研究了深海海底背景和飛機殘骸的特性，提出了飛機殘骸檢測方法，該方法先檢測圖像中的疑似目標區(qū)域，而后對疑似區(qū)域進行判決。
　　在疑似目標區(qū)域檢測中，首先，針對飛機殘骸具有明顯的形狀和線條的特點，利用Hough變換直線檢測算法來檢測圖像中的直線，并將檢測結(jié)果標記在圖像中以增強有效邊緣，而后再利用基于圖論的圖像顯著性算法(Graph Based VisualSaliency，GBVS)獲取該圖像

3、的顯著度圖，將顯著度最高的幾組區(qū)域標記為目標疑似區(qū)域。
　　在確認疑似目標區(qū)域是否為飛機殘骸時，采用支持向量機(Support VectorMachine,SVM)分類器，針對深海海底背景圖像特性和飛機殘骸圖像特性，提出了平均亮度、對比度、邊緣密度和紋理方差四個指標作為支持向量機分類器的特征向量，并利用深海背景圖像和飛機殘骸圖像制作了訓練圖像庫，訓練了支持向量機分類器，利用該分類器可實現(xiàn)對目標疑似區(qū)域的判決。
　　為驗證本文