复杂场景下基于局部轮廓特征的高效目标检测

本文主要探讨了一种在复杂场景中有效检测目标的新方法，它特别关注背景复杂、目标周围噪声较多以及目标在图像中占据小比例时的检测挑战。这种方法的核心是基于局部轮廓特征的检测策略，旨在提高检测的准确性和效率。 首先，作者采用了改进的全局概率边界算法（gPb），这是一个用于边缘检测的强有力工具，能够提取出图像中的精确轮廓。通过gPb算法，算法能够捕获到图像的关键边缘信息，这有助于区分目标和背景。 接着，文章引入了最大类间方差法（Otsu's method），这是一种自动化阈值处理技术。通过对图像的显著性轮廓进行Otsu处理，算法可以自动确定一个合适的阈值，从而分离出目标区域与背景的明显界限，减少噪声的影响，进一步增强轮廓的可识别性。 在提取了显著性轮廓之后，方法继续细化特征提取过程，通过寻找显著性轮廓的k邻近大致直线轮廓段（k connected roughly straight contour segments，简称kAS）。kAS作为局部特征，增强了对目标局部结构的理解，使得算法能够在复杂的背景下更准确地定位目标。 该方法的优势在于，它不仅通过gPb和Otsu的结合有效地去除了目标周围的噪声边界，提高了检测效率，还减少了在检测阶段由于无关特征提取导致的冗余，从而提升了检测精度。这意味着在实际应用中，无论目标的大小或位置如何变化，算法都能保持较高的检测性能。 最后，作者通过多组实验验证了这一新方法的有效性。实验结果显示，与传统的检测方法相比，基于局部轮廓特征的方法在复杂场景下具有更好的鲁棒性和准确性。论文还提供了详细的关键词，如轮廓提取、局部轮廓特征、阈值处理和目标检测，以及引用格式和DOI，方便读者追踪和引用研究。 本文介绍了一种创新的目标检测算法，其核心在于局部轮廓特征的提取和处理，这在应对复杂场景下的目标检测问题上展现出了显著的优势。通过优化边缘检测和特征选择过程，该方法提高了目标检测的性能，为计算机视觉和智能系统中的目标检测任务提供了一个有价值的新思路。