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基于高斯金字塔的运动目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对自然环境下运动目标检测背景动态变化问题,提出一种新的基于高斯金字塔模型的背景差分算法.首先将图像序列进行多尺度分解,得到不同分辨率下的当前帧和背景帧;然后,在不同分辨率下采用高低双阈值进行背景差分运算,得到双阈值产生的2帧前景图像,阈值根据环境自动获取;最后,将各层差分图像自顶向下融合检测感兴趣的运动目标,并在HSV空间中去除阴影.背景模型的初始化和更新方法基于2种假设:一是背景点出现的概率较大;二是距离当前帧越近的点越能真实地描述背景.研究结果表明:该算法能有效地应用于动态背景环境下,可以克服光照变化及阴影的影响.多个标准图像序列的测试证明了该算法具有较高的准确性、鲁棒性和自适应性,时间复杂度低,可以运用于实时检测系统中. 相似文献
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一种光谱与纹理特征加权的高分辨率遥感纹理分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
高分辨率遥感影像呈现极其丰富的光谱和结构信息,传统的基于光谱的遥感影像分割方法往往使得分割区域过于细碎且分割精度不高.尝试将纹理信息引入到特征空间以期解决该问题.本文算法中,特征空间由光谱和纹理两类构成,并采用加权最小距离分类器.光谱信息通过对原始影像的变带宽均值漂移滤波获得,纹理信息由对原始影像逐波段采用多尺度伽博(Gabor)滤波器组滤波获得;依据训练样区中各特征维的方差确定该地物类别分类时特征维的权重,并通过训练样区的特征加权平均获得各地物类别的聚类中心;最后,将像素点归为到加权聚类中心距离最小的类别.实验结果表明,提出的均值漂移带宽确定方法是有效的,加权融合算法较基于光谱的分割方法在分割精度上有一定程度的提高. 相似文献
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雷达数据的准无损压缩 总被引:3,自引:0,他引:3
利用不同周期雷达信号之间的相关性,采用二维小波变换,融合信号去噪和数据压缩算法,实现雷达数据的准无损压缩.针对雷达数据噪声较多的特点,在压缩之前通过软阈值滤波去除雷达信号中的大部分噪声,大大降低数据熵值.为评价重建信号质量,设计了形态逼真度指标.实验结果表明,该方法能对航空探测雷达回波数据进行较大比率压缩, 相似文献
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