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1.
针对红外弱小多目标的检测和跟踪难题,提出一种基于多特征融合的复杂背景下弱小多目标检测和跟踪算法.融合红外弱小运动目标的灰度特征、梯度特征、运动特征等多个典型特性,进行复杂背景下弱小多目标的检测和跟踪.实验证明:该算法应用于复杂背景下低信噪比的红外弱小多目标图像序列能得到较理想的结果,算法检测概率高、检测速度快、具有较强鲁棒性.  相似文献   
2.
基于灰度统计的快速模板匹配算法   总被引:11,自引:2,他引:9  
针对传统的基于灰度值的匹配算法计算量大、时间复杂度高的缺陷,提出了一种基于灰度统计的快速模板匹配算法,以十字特征直线代替模板进行粗匹配,仅对搜索图中像素点数目较少的一段灰度区域进行匹配,从而大大减小了计算量,使匹配速度得到极大提高.仿真实验证明本算法匹配速度快、较传统的灰度相关算法快了二至三个数量级,具有较强鲁棒性.  相似文献   
3.
针对红外弱小多目标的检测和跟踪难题,提出一种基于多特征融合的复杂背景下弱小多目标检测和跟踪算法.融合红外弱小运动目标的灰度特征、梯度特征、运动特征等多个典型特性,进行复杂背景下弱小多目标的检测和跟踪.实验证明:该算法应用于复杂背景下低信噪比的红外弱小多目标图像序列能得到较理想的结果,算法检测概率高、检测速度快、具有较强鲁棒性.  相似文献   
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