藏羚羊作为国家一级保护动物,主要生活在环境恶劣的可可西里等高寒地区,其在保持生物多样性、维护生态平衡以及抗高寒动物基因研究等方面发挥着越来越重要的作用。但由于人类的滥杀滥捕和对野生动物生存环境的破坏,导致藏羚羊的数量急剧减少。因此,保护藏羚羊已经到了刻不容缓的地步。目前,相关机构对藏羚羊种群的监测与统计主要依靠人工来实现。这种方式提供的藏羚羊数据不仅数量和类型有限,还存在准确率差、效率低的问题。本文以藏羚羊为研究对象,利用图像处理技术实现对可可西里雌性和雄性藏羚羊的检测,为藏羚羊保护提供重要的技术支持,具有广泛的实际应用价值和理论研究意义。本文针对藏羚羊检测存在的难点问题,深入分析了可可西里藏羚羊种群的特点,初步构建了一套藏羚羊图像数据库,重点研究了运动模糊藏羚羊图像盲复原和藏羚羊图像特征提取与描述这两个方面的问题,提出了基于特征融合的藏羚羊检测方法和基于卷积神经网络的藏羚羊检测方法。本文主要内容具体如下:(1)在珍贵的可可西里藏羚羊图像和视频基础上,构建了一套藏羚羊图像数据库。该数据库涵盖了不同季节、不同天气、不同视角、不同种群密度的藏羚羊图像3500张,其中共包含藏羚羊15020只。(2)针对藏羚羊图像中存在的运动模糊问题,研究了一种运动模糊藏羚羊图像盲复原方法。该方法主要包含三部分:首先利用双边滤波器对模糊藏羚羊图像进行预处理;然后采用标准化稀疏先验的正则化方法对模糊核进行估计;最后采用基于超拉普拉斯模型的快速去卷积方法实现了藏羚羊图像的复原。实验结果表明,该方法有效地提高了待检测藏羚羊图像的质量,为后续藏羚羊检测奠定了夯实的基础。(3)针对单一特征描述藏羚羊的局限性,提出了一种基于特征融合的藏羚羊检测方法。该方法首先通过改进LBP特征,研究了一种MRBLBP特征;然后在该特征基础上,结合HOG特征,构建了藏羚羊图像的HOG-MRBLBP特征描述子;最后采用SVM算法训练检测模型,进而实现对藏羚羊的检测。实验结果表明,本文提出的方法较单一特征有更好的检测效果,对不同视角的藏羚羊图像具有一定适应性。(4)针对手工设计藏羚羊特征的不足,提出了一种基于卷积神经网络的藏羚羊检测方法。该方法以YOLO v2模型为基础,结合藏羚羊图像数据集,通过目标框维度聚类以及模型参数调整,实现了对雌性和雄性藏羚羊的检测。实验结果表明,该方法有效解决了藏羚羊检测中的部分遮挡问题,大大提升了检测准确率。