结合局部和全局显著性的海上小目标检测

任蕾，施朝健，冉鑫

(上海海事大学 a.信息工程学院;b.商船学院，上海 201306)

0 引言

目标检测是海上视频监控系统的重要任务之一，部分学者［1］应用主动轮廓模型进行目标检测与跟踪.该类方法适合检测海上场景中具有一定轮廓特征的目标，而基于可见光的海上场景中小目标检测一直是计算机视觉领域的难点之一.高度动态的海面背景、天气等因素的影响，使得海上小目标的检测难度较大，传统的目标检测方法效果不理想.［2］文献［3］提出基于决策树的多特征目标检测算法，并将其应用于海上搜救中.

近年来，随着认知心理学和神经心理学等学科的兴起，视觉注意机制(visual attention mechanism)及其应用研究引起广泛关注.［4］目前，视觉注意的研究工作［5］主要包括基于生物学的计算模型、完全计算模型以及这两者结合的计算模型.具有代表性的计算模型包括 ITTI等［6］的方法和 BRUCE 等［7］提出的信息最大化方法等.部分学者对海上目标检测问题中视觉注意机制的应用进行初步探索.叶聪颖等［8］提出基于 HSI(Hue，Saturation，Intensity)空间的船舶检测视觉注意模型，即在HSI颜色空间中，借鉴ITTI等的视觉注意计算模型提取显著图，但得到的显著图分辨率不高.吴琦颖等［9］在海上运动目标实时监测和跟踪系统中引入视觉注意机制，提出一种迭代的基于倒三角小模板的线性低通滤波方法，快速实现粗分辨率图像的平滑去噪，以此凸显目标.但该方法不利于海上场景中点目标的检测.吴琦颖等［10］还提出基于可见……