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红外图像舰船目标检测中,目标通常位于海天/岸岛线附近,预先检测出海天/岸岛线,确定舰船目标的潜在区域,可减少目标检测过程中的搜索范围,降低数据处理量,提高检测速度。针对传统的海天/岸岛线检测算法对不同背景图像适应性差的问题,分析了海天/岸岛线特征,提出了应用LSD线段检测算法和聚类的海天/岸岛线检测算法。首先通过LSD线段检测算法获取图像中局部直线轮廓,然后通过K-均值聚类获取潜在海天/岸岛线区域,最后通过分析潜在海天/岸岛线区域纹理特征确定真实的海天/岸岛线位置。实验结果表明,该方法对多种背景下海天/岸岛线检测适应性强,检测精度高。 相似文献
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针对复杂岸岛背景下的红外舰船目标检测问题,提出了一种多光谱融合红外舰船目标检测方法。首先根据不同谱段信息相互间的关系进行基于非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)域的多级多光谱图像融合,然后利用LSD线段检测和聚类对融合后的图像进行岸岛线检测。采用选择性搜索算法生成初始目标候选区域,然后结合岸岛线空间位置以及舰船目标的几何特征和灰度特征约束剔除部分虚假目标区域,最后提取候选区域的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征算子。利用线性支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类器进行分类识别,以检测出真实舰船目标。实验结果表明,与单谱段红外舰船目标检测方法相比,本文方法在检测精度上有较大提升。 相似文献
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提出了一种基于感兴趣区域ROI(Regions of Interest)的红外舰船目标定位方法,通过改进的Itti模型提取包含目标的感兴趣区域,实现目标定位。首先应用小波变换代替Itti模型的高斯滤波生成图像多尺度金字塔,并用center-surround算子提取多尺度的视觉差异,再将生成的视觉特征图进行归一化并线性组合,生成显著图,最后运用交替式有效子窗口搜索算法 A-ESS (Alternating Efficient Subwindow Search)定位目标区域。实验结果表明:该方法能准确定位出目标区域。 相似文献
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针对红外成像系统盲元检测中,传统窗口全局阈值法阈值选取的局限性,结合盲元响应随机性特点,提出了一种基于超像素分割的盲元检测算法,给出了分割区域像素数及检测过程阈值设置方法;针对盲元校正问题,提出了一种基于结构相似度和空间邻域距离加权的相关像素插值的盲元校正算法,研究了不同加权方法对估计误差的影响.最后通过实验验证了算法的准确性和有效性,结果表明:本文提出的算法检测结果准确率高、漏检率低、虚警率低,校正后图像的RMSE低于邻域均值法(AN,Average Neighboring method)和最近邻替代(NN,Nearest Neighboring method)算法. 相似文献
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多光谱图像特征提取的好坏直接关系着目标识别算法的复杂程度,也影响着最终目标识别的性能。研究了一维主成分分析(1DPCA)、二维主成分分析(2DPCA)、一维奇异值分解(1DSVD)和二维奇异值分解(2DSVD)等代数特征提取方法,并用这些方法构成图像识别框架的特征提取部分,通过识别率的大小来验证是否适合于多光谱图像特征提取。实验结果表明:①与可见光图像目标识别相比,PCA和SVD特征更适合于红外图像目标识别;②训练样本分类时,PCA和SVD特征的识别性能改善不明显;③训练样本少时,SVD重构图像、2DSVD和1DPCA特征的识别性能较好。 相似文献
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一种基于视觉显著图的舰船红外图像目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于视觉显著图的红外舰船目标定位方法,即通过改进的Itti模型生成视觉显著图,并基于视觉显著图分割出目标区域,从而实现目标检测。先用小波变换替代Itti模型中的高斯滤波来生成图像多尺度金字塔,然后用center—surround算子提取出多尺度的视觉差异特征,并对生成的视觉特征图进行合成,生成显著图。最后,利用阈值分割方法分割出目标区域,并对原始图像进行标记,从而实现目标检测。实验结果表明,与传统的Otsu阈值分割方法相比,该方法能够准确检测出目标区域。 相似文献