基于海杂波混沌特性的弱目标检测的开题报告

基于海杂波混沌特性的弱目标检测的开题报告一、题目背景目标检测在计算机视觉领域中是一个非常重要的任务，其应用场景包括智能视频监控、自动驾驶、无人机巡航等等。然而在实际应用中，很多情况下检测目标相比于背景来说弱小且模糊，其在图像中的能量范围和强度都非常低，因而传统目标检测算法会出现误检问题，影响算法的准确性。海杂波是一个非常典型的低信噪比背景，对于海杂波背景下的弱目标检测而言，传统算法同样也面临诸如误报、漏检等问题。因此，本文选择将海杂波背景下的弱目标检测作为研究对象，设计一种基于海杂波混沌特性的弱目标检测算法。二、研究内容1.海杂波混沌特性与传统的随机信号不同，混沌信号是一种确定性的非周期运动，其随时间变化不断产生不规则的波形。因海水分子的随机碰撞和热运动等原因，海水中的波动不但具有随机性，还具有一定的规律性，因此可以采用混沌动力学理论来描述海杂波的运动特性。2.基于海杂波混沌特性的弱目标检测算法本文所设计的基于海杂波混沌特性的弱目标检测算法主要分为以下几个步骤：（1）原始图像的预处理首先，对原始图像进行预处理，包括去噪、调整亮度和对比度等处理，以提高图像质量。（2）海杂波背景建模海杂波背景建模是本算法的核心部分，其主要目的是将海杂波混沌特性与待检测的弱目标分离出来，常见的背景建模方法有平均背景法、高斯混合模型等，本文选择使用基于小波变换的背景建模方法。（3）目标检测在得到背景模型之后，对于新来的图像，可以通过将其与背景模型相减，得到差分图像，并提取其中的高阈值像素作为潜在的弱目标，再通过一系列过滤和特征提取等方法，筛选出真正的目标区域。（4）性能评估最后，本文将对所设计的弱目标检测算法进行性能评估，在多组不同场景和条件下进行测试，并与现有的目标检测算法进行对比分析，以验证算法的有效性和可靠性。三、研究意义本文的研究具有如下意义：（1）对于海杂波背景下的弱目标检测而言，是一种全新的方法，可以有效解决目标检测算法在海杂波背景下的精度问题。（2）本文所述的背景建模方法可以提取出海杂波混沌特性，为基于混沌特性的目标检测算法提供了参考。（3）本文所述的算法可以应用于智能视频监控、自动驾驶、无人机巡航等领域，具有广泛的应用前景。四、参考文献[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-