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341.
红外点目标检测是红外制导系统的关键技术之一,是军事应用领域的研究热点。一方面,点目标在大气传输和散射过程中由于观测距离长,常常淹没在背景杂波和大噪声中,信噪比低。另一方面,图像中的目标以模糊点的形式出现,使得目标没有明显的特征和纹理信息。由于不同红外图像中的点目标具有不同的外观、形状和姿态,加之噪声杂波的干扰遮挡,经过单帧检测后,除了真实目标外,图像中可能有虚假目标和一些强噪声。因此,由于这几个因素,红外点目标检测变得非常困难。为了解决这一问题,作者研究了红外点目标检测的相关方法,提出了非凸秩逼近最小化方法(NRAM)与改进的随机漫步者方法(MRW)相结合的方法(NRAM-MRW),在复杂的红外背景下,针对红外点目标的检测中有着较好的检测效果。 相似文献
342.
航空场景下的远红外图像迫切需要准确、鲁棒、快速的特征描述与自动配准方法。由于已有的多重线型描述符MLD特征存在“特征孤岛”和“尺度变换受限”的问题,因此针对远红外航空图像的配准问题,文章提出了一种聚合特征点以及线型描述符分段统计的特征描述方式,即sMLD特征。结合sMLD特征相互连接构成网状拓扑结构的特性,还提出了一种由粗到细的分支加速匹配算法RF-BA。其中,RF-BA粗匹配充分利用拓扑图的结构,通过局部寻优算法提高匹配的效率。RF-BA精匹配利用最小外接凸四边形原则和GMS校验原则,提升配准精度。实验结果表明,与已有的几种代表性配准方法相比,所提方法在配准精度和时间开销方面均具有更好的性能。 相似文献
343.
红外探测系统需要尽早发现目标以便及时拦截,但是红外图像上的小目标检测是一个挑战十足的任务。为了提高检测准确率,提出一种基于自适应对比度增强的红外小目标检测方法。为了利用自注意力机制和卷积各自的优势,设计了一个高效的特征提取网络和一个面向小目标的检测头。同时为了解决实际应用中出现的弱目标,在检测子网络前添加了一个图像预处理子网络,该模块可以自适应地调节图像对比度。在红外空中小目标数据集上的实验表明,提出的方法能达到93.76%的检测精度,与经典的检测方法相比,能够更好地平衡检测精度和召回率,证明了方法的巨大应用潜力。 相似文献
344.
为了降低图像噪声的影响并提高遥感图像分割精度,提出了一种自适应空间约束融入混合模型的遥感图像分割算法。考虑到学生t分布具有重尾特性比高斯分布更具有鲁棒性,利用学生t混合模型(Student’s-t Mixture Model, SMM)建模像素光谱测度概率分布。为了避免图像噪声对分割结果的影响,基于马尔可夫随机场利用局部像素类属概率定义组份权重,将像素空间相关性融入SMM,进而构建出空间约束图像分割模型。为了实现自适应平滑系数的模型参数求解,采用梯度下降方法求解分割模型。采用本文算法对添加噪声的遥感图像进行分割实验,结果表明,所提算法可有效降低图像噪声的影响,同时可准确分割高分辨率遥感图像。 相似文献
345.
346.
347.
随着红外技术和探测器性能的进步,中波和短波红外技术在恶劣天气中具有更优秀的成像性能,在民用、军事和航空航天等领域中得到了越来越广泛的应用。读出电路作为连接探测器阵列与后级图像处理电路的关键模块,其性能对中短波红外相机系统性能具有重要影响,决定了最终的成像质量。文章综述了中短波红外图像传感器读出电路的发展现状,分析了读出电路中噪声、动态范围、帧频等问题,重点探讨了针对以上问题的解决方案。最后对读出电路未来设计的改进方向进行了讨论。 相似文献
348.
提出了在屏蔽栅沟槽型MOSFET(SGT)的沟槽侧壁氧化层中形成浮动电极的结构,通过改善电场分布,优化了特征导通电阻与特征栅漏电容。在传统SGT结构的基础上,仅通过增大外延层掺杂浓度,改变浮动电极的长度和位置以及氧化层厚度,最终得到击穿电压为141.1 V、特征导通电阻为55 mΩ·mm2、特征栅漏电容为4.72 pF·mm-2的浮动电极结构。与相同结构参数的SGT结构相比,在击穿电压不变的条件下,浮动电极结构的特征导通电阻降低了9.3%,Baliga优值提升了13%,特征栅漏电容降低了28.4%。 相似文献
349.
模糊人脸图像细节不清,导致相关领域人脸识别过程中出现错误识别或无法识别的问题。为提高人脸识别的准确性,文中在视觉传达约束下构建模糊人脸图像多尺度特征重建模型。首先,对模糊人脸图像进行灰度处理和去噪处理,并利用高斯金字塔将人脸图像分解为三个尺度;然后分别提取三个尺度图像的人脸特征,利用自编码超分网络建立模糊图像和高分辨率图像之间的对应关系,构建重建模型;最后,将多尺度特征作为模型的输入,通过求解模型实现模糊人脸图像多尺度特征重建。结果表明,重建模型的平均峰值信噪比和平均结构相似性达到相对极大值,分别为9和0.87,说明所构建模型重建的人脸图像质量较高。 相似文献
350.
针对低剂量CT图像重建会产生噪声和伪影的问题,在U-Net神经网络基础上引入残差学习和空间注意力机制,在编解码过程中嵌入跳跃连接为上采样增加多尺度信息,使用AAPM公开数据集CT影像进行模型训练和测试。选取峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和均方根误差(RMSE)作为图像性能评价指标。在CT重建结果的测试中,与未处理的图像相比,网络模型处理后图像的PSNR、SSIM和RMSE指标平均值分别提升21.699%、2.263%和40.833%。实验结果表明,改进的U-Net神经网络模型能够减少噪声和伪影,保留了更多的纹理细节,对低剂量CT重建图像质量的提高有一定效果。 相似文献