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题名基于加权局部熵的图像兴趣点检测方法
被引量：5
- 1
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作者
廖斌
肖山竹
卢焕章
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机构
国防科技大学ATR重点实验室
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期381-383,共3页
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文摘
图像兴趣点检测方法是许多计算机视觉应用中的基础技术。文中提出了一种基于加权局部熵的图像兴趣点检测方法。这种方法可以稳健地检测兴趣点,并且具有旋转和尺度不变特性。
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关键词
加权局部熵
兴趣点
检测方法
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Keywords
weighted local entropy
interest point
detection
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于加权局部熵的织物疵点检测
被引量：2
- 2
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作者
赵训明
邓中民
冉友廷
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机构
武汉纺织大学
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出处
《棉纺织技术》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第10期20-23,共4页
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基金
湖北省重大项目(C2010036)
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文摘
探讨基于加权局部熵的织物疵点检测方法的效果。针对图像的局部熵在织物疵点检测中的缺陷,在局部熵的基础上提出了加权局部熵的检测方法,并对织物缺纬、断经、破洞疵点进行了检测。结果表明:基于加权局部熵的织物疵点检测方法识别率在90%以上。指出:相比单一局部熵的方法,此方法在缺纬、断经、油污、破洞四类常见疵点的检测上更方便、更精确。
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关键词
疵点检测
加权局部熵
MATLAB
图像处理
缺纬
断经
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Keywords
Defect Detection, Weighted Local Entropy, MATLAB, Image Processing, Missing Pick, Broken End
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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]
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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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
- 3
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作者
孙刚
郭仕剑
陈曾平
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机构
国防科技大学自动目标识别重点实验室
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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
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基金
国防科技大学博士生跨学科联合培养计划(kxk130405)
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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。
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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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Keywords
panoramic imaging
infrared image blocks
weighted local entropy
real-time target detection
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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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