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题名可见光图像人造目标检测技术综述
被引量：3
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作者
蔡飞
涂丹
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机构
国防科学技术大学信息系统与管理学院系统工程系
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第7期2430-2434,共5页
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文摘
对可见光自然图像人造目标检测技术研究进行综述,在人造目标检测技术的问题描述基础上,基于人造目标与自然背景存在的特性差异,将现有技术按照基于几何特征、分形特征、概率模型、水平集、聚类等类别进行了讨论,并借鉴ATR(自动目标识别)技术评价标准分析了各个算法的优缺点。最后探讨了人造目标检测技术存在的问题和进一步的研究方向。
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关键词
人造目标检测
几何特征
分形
概率模型
水平集
聚类
性能评估
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Keywords
man-made object detection
geometry feature
fractal model
probabilistic model
level set
clustering
performance evaluation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于SAR图像样本的本征维数检测人造目标
被引量：6
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作者
张之光
雷宏
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机构
中国科学院电子学研究所
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出处
《电子测量技术》
2016年第9期34-39,共6页
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文摘
人造目标检测是合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)系统的重要功能,当前适用于复杂背景中人造目标检测的手段较为有限,为此提出了一种基于多方位角SAR图像样本本征维数的检测方法。该方法不依赖于图像强度,而是估计出各感兴趣区域(ROI)大量不同方位角图像样本在高维度空间中的本征维数,根据本征维数定量衡量ROI内目标更趋近人造或是自然,由此检测出人造目标。采用Gotcha项目实测数据将本文方法与当前以分形维数检测人造目标的方法进行了对比,实验结果显示本征维数方法具有不依赖于图像强度的特点,并且在目标形态刻画上比分形维数方法取得更好效果。
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关键词
合成孔径雷达
人造目标检测
本征维数
分形维数
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Keywords
synthetic aperture radar
man-made targets detection
intrinsic dimension
fractal dimension
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分类号
TN959.1
[电子电信—信号与信息处理]
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题名一种基于局部分形维的CFAR检测算法
被引量：3
- 3
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作者
张锋
邹焕新
雷琳
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机构
国防科技大学电子科学与工程学院
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2012年第1期105-111,共7页
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文摘
目标检测是图像处理领域和计算机视觉中一项非常重要的研究课题。针对光学遥感图像自然背景下人造目标检测中检测时间长,虚警率偏高的问题,本文提出一种基于局部分形维的CFAR检测算法。该算法首先引入重标极差分析法,把图像的局部窗转化为一维序列的形式,且通过对一维序列极差和偏差的运算得到反映图像局部纹理特征的局部分形维,并以此构造出图像的分维像。然后在分维像基础上进行快速CFAR检测,确定滑窗中心点像素是否为目标像素。最后对目标像素进行聚类以提取感兴趣目标区域。利用本文提出的算法对不同地区的光学图像进行了大量的实验,得到了较好的检测结果。实验结果证明了该算法在高分辨光学图像中能有效、快速地地检测自然背景中的人造目标。与传统的人造目标检测算法相比,本文提出的算法能有效地减少检测时间,降低虚警率。
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关键词
人造目标检测
局部分形维
重标极差分析法
恒虚警检测
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Keywords
artificial target detection
local fractal dimension
rescaled range Analysis
constant false alarm rate detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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