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周视红外成像搜索系统中的实时目标检测方法
被引量：
3
1
作者
孙刚
郭仕剑
陈曾平
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2014年第7期2152-2158,共7页
在周视红外成像的预警搜索系统中,大视场下红外图像的背景成分十分复杂;与此同时,高分辨成像使得图像数据量也急剧增加。针对周视成像系统中红外图像的特点,提出了一种基于分块图像加权熵值矩阵的快速目标提取算法:首先根据大视场下红...
在周视红外成像的预警搜索系统中,大视场下红外图像的背景成分十分复杂;与此同时,高分辨成像使得图像数据量也急剧增加。针对周视成像系统中红外图像的特点,提出了一种基于分块图像加权熵值矩阵的快速目标提取算法:首先根据大视场下红外图像的空间分布特性,对原始图像建立子图像块矩阵;然后提出一种加权熵的特征判别函数,建立子图像块的加权熵值矩阵;最后分析了基于加权熵矩阵自适应阈值选取方法,对背景进行分类并快速提取目标兴趣区。实测数据结果表明:该算法流程是一种适合大视场条件下的有效目标检测算法,且具备良好的工程应用性。
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关键词
周视成像
分块红外图像
加权局部熵
实时目标检测
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职称材料
题名
周视红外成像搜索系统中的实时目标检测方法
被引量：
3
1
作者
孙刚
郭仕剑
陈曾平
机构
国防科技大学自动目标识别重点实验室
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2014年第7期2152-2158,共7页
基金
国防科技大学博士生跨学科联合培养计划(kxk130405)
文摘
在周视红外成像的预警搜索系统中,大视场下红外图像的背景成分十分复杂;与此同时,高分辨成像使得图像数据量也急剧增加。针对周视成像系统中红外图像的特点,提出了一种基于分块图像加权熵值矩阵的快速目标提取算法:首先根据大视场下红外图像的空间分布特性,对原始图像建立子图像块矩阵;然后提出一种加权熵的特征判别函数,建立子图像块的加权熵值矩阵;最后分析了基于加权熵矩阵自适应阈值选取方法,对背景进行分类并快速提取目标兴趣区。实测数据结果表明:该算法流程是一种适合大视场条件下的有效目标检测算法,且具备良好的工程应用性。
关键词
周视成像
分块红外图像
加权局部熵
实时目标检测
Keywords
panoramic imaging
infrared image blocks
weighted local entropy
real-time target detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
周视红外成像搜索系统中的实时目标检测方法
孙刚
郭仕剑
陈曾平
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2014
3
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