排序方式: 共有9条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像可视性差、目标区域小以及特征不明显等特性对目标检测造成的困难,将稀疏表示模型应用于SAR图像目标检测,提出一种基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法。首先,利用K—SVD算法训练样本提取对样本最具描述能力的SIFT特征形成字典;其次,通过将进化机制和稀疏表示结合,逐步提取整幅图像中含有目标的图像块;最后,输出稀疏表示误差小于阈值的图像块的位置作为目标检测的结果。实验结果表明,与传统目标检测算法相比,该算法在检测率和运行效率方面均有一定的提高,取得了较好的效果。 相似文献
2.
人眼的视觉系统是已知最复杂最精确的目标识别系统;针对现有浅层学习模型提取SAR图像目标特征效果不理想、普适性不强及目标识别精度不高等问题,参考人眼视觉系统的分层特征提取机制提出了一种深层特征提取目标识别算法;算法首先提出一种针对SAR图像的预处理方法,在特征提取阶段应用多层稀疏自动编码器,通过逐层减少神经元数目使编码器学习得到输入数据的压缩表示,从而提取得到更抽象更鲁棒的目标特征;采用MSTAR数据库3个目标进行实验,试验结果表明,算法能很好地对MSTAR目标进行特征提取和识别,类比原有的方法有较高的识别准确率,达到96.7%。具有较强的实用性。 相似文献
3.
全卷积网络多层特征融合的飞机快速检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统飞机检测方法准确率低、虚警率高、速度慢等问题,提出一种全卷积神经网络多层特征融合的飞机快速检测方法。将浅层和深层的特征经过采样后在同一尺度进行融合,以缓解由于深层特征图维度过低造成的对小目标表达不足的问题;修改区域提取时的选框尺寸以适应实际图像中飞机的尺寸特征;用卷积层代替全连接层以减少网络参数并适应不同大小的输入图像;复用区域提取网络和检测网络的卷积层和学习的特征参数以保证检测的高效性。仿真结果表明,与典型的飞机检测方法相比,所提方法在测试集上取得了更高的准确率和更低的虚警率,同时大大加快了检测速度。 相似文献
4.
从数据融合的定义及模型入手,提出了态势估计的3级层次模型及其要素,进而建立了包含战场目标聚并、态势要素关联、双方博弈推理、可能态势预测4个模块的4级功能模型,并初步探讨了利用空间分群技术、模板技术、贝叶斯技术、神经网络技术等对各模块的技术实现。 相似文献
5.
6.
合成孔径雷达(SAR)图像的边缘检测是图像处理领域的热门研究课题,针对传统方法对噪声敏感、受内部纹理干扰等严重问题,借鉴人类视觉系统中初级视皮层(V1)神经细胞的感受野特性及该区域带有非经典感受野的细胞对同质区域纹理和噪声的环绕抑制机制,提出一种仿视皮层信息处理机制的SAR图像的边缘检测方法。采用Gabor滤波器经奇偶分解、汇聚、归一化等操作模拟V1区感受野特性,再引入模拟非经典感受野环绕抑制机制的环绕抑制项以对同质区域的纹理和噪声进行抑制,保留感兴趣的边缘信息。仿真结果表明,所提方法能抑制文中4类不同的SAR图像同质区域的大部分纹理,在一定程度上弱化斑点噪声,取得了比canny算子更好的边缘检测效果。提出的新方法可以应用于SAR图像的边缘检测。 相似文献
7.
8.
根据MPEG-2标准的传送流语法规定,阐明了多路传送流的复用原理,提出了用软件实现多路传送流的复用方法,并在现有计算机资源的基础上,以VisualC 为开发平台,实现了6路节目合成为一路传送流,为硬件实现复用技术提供了极有价值的参考和依据。 相似文献
9.
针对低照度条件下图像降质严重的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的低照度图像增强算法。该算法根据Retinex模型合成训练样本,将原始低照度图像从RGB (Red Green Blue)空间转换到HSI (Hue Saturation Intensity)颜色空间,保持色度分量和饱和度分量不变,利用DCNN对亮度分量进行增强,最后将HSI颜色空间转换到RGB空间,得到最终的增强图像。实验结果表明,与现有主流的图像增强算法相比,所提算法不仅能够有效提升亮度和对比度,改善过增强现象,而且能够避免色彩失真,主观视觉和客观评价指标均得到了进一步提高。 相似文献
1