基于海雜波混沌特性的弱目標(biāo)檢測(cè)的開(kāi)題報(bào)告

基于海雜波混沌特性的弱目標(biāo)檢測(cè)的開(kāi)題報(bào)告一、題目背景目標(biāo)檢測(cè)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中是一個(gè)非常重要的任務(wù)，其應(yīng)用場(chǎng)景包括智能視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、無(wú)人機(jī)巡航等等。然而在實(shí)際應(yīng)用中，很多情況下檢測(cè)目標(biāo)相比于背景來(lái)說(shuō)弱小且模糊，其在圖像中的能量范圍和強(qiáng)度都非常低，因而傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法會(huì)出現(xiàn)誤檢問(wèn)題，影響算法的準(zhǔn)確性。海雜波是一個(gè)非常典型的低信噪比背景，對(duì)于海雜波背景下的弱目標(biāo)檢測(cè)而言，傳統(tǒng)算法同樣也面臨諸如誤報(bào)、漏檢等問(wèn)題。因此，本文選擇將海雜波背景下的弱目標(biāo)檢測(cè)作為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)一種基于海雜波混沌特性的弱目標(biāo)檢測(cè)算法。二、研究?jī)?nèi)容1.海雜波混沌特性與傳統(tǒng)的隨機(jī)信號(hào)不同，混沌信號(hào)是一種確定性的非周期運(yùn)動(dòng)，其隨時(shí)間變化不斷產(chǎn)生不規(guī)則的波形。因海水分子的隨機(jī)碰撞和熱運(yùn)動(dòng)等原因，海水中的波動(dòng)不但具有隨機(jī)性，還具有一定的規(guī)律性，因此可以采用混沌動(dòng)力學(xué)理論來(lái)描述海雜波的運(yùn)動(dòng)特性。2.基于海雜波混沌特性的弱目標(biāo)檢測(cè)算法本文所設(shè)計(jì)的基于海雜波混沌特性的弱目標(biāo)檢測(cè)算法主要分為以下幾個(gè)步驟：（1）原始圖像的預(yù)處理首先，對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、調(diào)整亮度和對(duì)比度等處理，以提高圖像質(zhì)量。（2）海雜波背景建模海雜波背景建模是本算法的核心部分，其主要目的是將海雜波混沌特性與待檢測(cè)的弱目標(biāo)分離出來(lái)，常見(jiàn)的背景建模方法有平均背景法、高斯混合模型等，本文選擇使用基于小波變換的背景建模方法。（3）目標(biāo)檢測(cè)在得到背景模型之后，對(duì)于新來(lái)的圖像，可以通過(guò)將其與背景模型相減，得到差分圖像，并提取其中的高閾值像素作為潛在的弱目標(biāo)，再通過(guò)一系列過(guò)濾和特征提取等方法，篩選出真正的目標(biāo)區(qū)域。（4）性能評(píng)估最后，本文將對(duì)所設(shè)計(jì)的弱目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行性能評(píng)估，在多組不同場(chǎng)景和條件下進(jìn)行測(cè)試，并與現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行對(duì)比分析，以驗(yàn)證算法的有效性和可靠性。三、研究意義本文的研究具有如下意義：（1）對(duì)于海雜波背景下的弱目標(biāo)檢測(cè)而言，是一種全新的方法，可以有效解決目標(biāo)檢測(cè)算法在海雜波背景下的精度問(wèn)題。（2）本文所述的背景建模方法可以提取出海雜波混沌特性，為基于混沌特性的目標(biāo)檢測(cè)算法提供了參考。（3）本文所述的算法可以應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、無(wú)人機(jī)巡航等領(lǐng)域，具有廣泛的應(yīng)用前景。四、參考文獻(xiàn)[1]ZhangJ,TangL,WeiY,etal.AWaveletTransform-basedBackgroundModelingMethodforShipDetectioninHighSea-state[J].JournalofMarineScienceandApplication,2019,18(2):280-288.[2]PengL,XuX,SunZ.Weaksmalltargetdetectionalgorithmbasedonbrightnessshiftandshadowsuppression[J].InfraredPhysics&Technology,2016,79:9-19.[3]XiangD,MoL,ZhangY,etal.AweaktargetdetectionmethodbasedonLow-RankandMulti-Feature[J].Optik-