基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法

提出基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法，最大程度规避船舶航行风险。利用机器视觉技术获取船舶航行图像数据，并结合像素平滑滤波和帧间差分法去除原始船舶航行图像所含噪声。采用二阶高斯-马尔科夫机场算法对去噪后船舶航行图像的显著性区域候选节点作信息弥散处理，获取船舶航行图像显著图，通过均值偏移算法处理船舶航行显著图像的特征空间，获得多个分割区域后，在显著图中求解各区域的显著性均值，通过与阈值作比较，实现船舶航行危险区域识别。实验结果表明：该方法可有效提升船舶航行图像的视觉效果；生成的显著图细节完整；可实现不同危险区域的识别，识别效果突出。