基于计算机视觉技术的运动鱼检测算法.pdf

【计算机视觉技术在运动鱼检测中的应用】 计算机视觉技术是一种模拟人类视觉的科学技术，通过捕捉、处理和分析图像，以理解和解释现实世界的信息。在水生生物行为分析中，计算机视觉技术尤其对鱼类运动检测至关重要。这篇论文由范良忠、刘鹰等人发表在2011年的《农业工程学报》上，主要探讨了如何提高水中鱼类运动检测的精度。 论文首先介绍了目前图像和视觉领域常用的运动目标检测算法，包括帧间差分法、背景差建模法和光流法。帧间差分法是通过比较连续两帧图像的差异来检测运动目标，适用于快速运动物体的检测。背景差建模法则是通过建立静态背景模型，然后与当前帧对比，找出与背景差异较大的区域作为运动目标。光流法则计算像素在连续帧间的运动方向和速度，适用于复杂场景的运动目标追踪。 针对鱼类运动检测的特殊性，论文提出了三种改进算法： 1. 帧间差分与运动平均背景建模结合方法：这种结合方法综合了两种基本算法的优点，既能有效处理快速运动的鱼类，又能减少由于水波引起的虚假检测。 2. 基于形态学操作的噪声去除算法：利用形态学操作（如腐蚀、膨胀）去除小的噪声点，提高检测的准确性。 3. 鱼特征识别的自适应阈值分割算法：通过识别鱼类特有的形状和颜色特征，设定自适应阈值，提高检测的精确度。 试验结果显示，这些改进算法在检测快速运动的鱼类时，尤其是在帧间差分和运动平均背景建模结合方法中，表现出了更优的检测时间和精度，具有很大的应用潜力。此外，论文还引用了Ma等人通过模式鱼运动轨迹分析水质，徐建瑜等人研究不同环境下鱼类行为和体色变化的实例，进一步证明了计算机视觉技术在水生生物行为研究中的价值。 论文的贡献在于针对水环境的特性，提出了一系列适用于鱼类运动检测的优化算法，为鱼类行为研究和渔业养殖提供了有力的技术支持。然而，实际应用中，还需要考虑光照条件、水体透明度以及鱼类种类和大小等因素，以进一步提升算法的普适性和鲁棒性。