基于字典学习的海上环境未标识漂浮物检测
计算机视觉与模式识别
2020-08-03 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
海上域因其观测场景的复杂性，是目标检测最具挑战性的场景之一。本文提出一种检测海上环境中未标识漂浮物的新方法。所提方法能够在无需其视觉外观、形状或位置任何先验知识的情况下检测漂浮物。来自视频流的输入图像使用从K-SVD算法学习的视觉字典去噪。去噪图像由自相似内容构成。随后，我们提取残差图像，即原图与去噪（自相似）图像之差。因此，残差图像包含噪声与显著结构（物体）。这些显著结构可使用a contrario模型提取。我们通过在展现不同海上场景的视频上测试，展示了算法的能力。
引用
@article{arxiv.2007.15757,
title = {Unidentified Floating Object detection in maritime environment using dictionary learning},
author = {Darshan Venkatrayappa and Agnès Desolneux and Jean-Michel Hubert and Josselin Manceau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.15757},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 6 figures