基于区域显著度与水下光学先验的目标检测

近年来,基于机器视觉技术的目标检测技术在海底科学考察、裂缝检测、海底探矿等方面得到应用,然而,受水下复杂光学环境影响,采用经典检测算法难以准确检测水下目标。人眼视觉注意机制可以快速搜索到易引起注意的区域,在图像处理上具有优势,但采用邻域对比度显著度计算方法,用于水下目标检测时仍然存在显著区域不连续、大面积背景误检为目标等问题。提出一种区域显著度计算模型,并将其用于水下目标检测。首先,以区域为基本单元提取空间距离、面积、颜色对比度及注意焦点距离4个特征,建立基于区域对比度的显著度计算方法,得到区域显著度,通过模拟眼动机理改变注意焦点位置以调整区域显著度,形成显著区域;其次,基于水下图像背景/目标间的纹理差异计算,寻找并抑制背景区域显著度;最后,采用阈值分割方法得到目标的轮廓,实现水下目标检测。实验结果表明,其显著度提取结果的准确性相对于邻域方法在均匀及非均匀光照条件下均有显著提高。同时,目标检测结果中包含的背景区域也更少,实验结果仅为1.47%,该方法在水下环境中目标检测的有效性和准确性得到提高。