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基于相似度的双搜索多目标识别算法
被引量：
5
1
作者
冷何英
王敬儒
蔡敬菊
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2002年第6期465-468,共4页
在分析远距离多目标特性的基础上,提出了一种基于相似度的粗精双搜索多目标识别算法。在粗搜索阶段,首先利用圆形形态学模板在滤波后的二值化图像中快速搜索候选目标,再利用"距离相似度"原则进行候选目标的聚类分析,以同一目...
在分析远距离多目标特性的基础上,提出了一种基于相似度的粗精双搜索多目标识别算法。在粗搜索阶段,首先利用圆形形态学模板在滤波后的二值化图像中快速搜索候选目标,再利用"距离相似度"原则进行候选目标的聚类分析,以同一目标内各候选目标点的形心位置作为局部熵处理区域中心。在精搜索阶段,以最大熵值点为种子点进行目标区域生长。为了减少运算量,提高实时性,还采用基于熵相似度、简单连接法与子区合并法相结合的改进型区域生长法,重构单个目标。仿真结果表明该算法可快速、准确地实现对5个目标的识别。
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关键词
相似度
双搜索
多目标识别算法
距离相似度
熵相似度
区域生长
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题名
基于相似度的双搜索多目标识别算法
被引量：
5
1
作者
冷何英
王敬儒
蔡敬菊
机构
中国科学院光电技术研究所
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2002年第6期465-468,共4页
文摘
在分析远距离多目标特性的基础上,提出了一种基于相似度的粗精双搜索多目标识别算法。在粗搜索阶段,首先利用圆形形态学模板在滤波后的二值化图像中快速搜索候选目标,再利用"距离相似度"原则进行候选目标的聚类分析,以同一目标内各候选目标点的形心位置作为局部熵处理区域中心。在精搜索阶段,以最大熵值点为种子点进行目标区域生长。为了减少运算量,提高实时性,还采用基于熵相似度、简单连接法与子区合并法相结合的改进型区域生长法,重构单个目标。仿真结果表明该算法可快速、准确地实现对5个目标的识别。
关键词
相似度
双搜索
多目标识别算法
距离相似度
熵相似度
区域生长
Keywords
Multi-target recognition
Distance conformability degree
Entropy conformability degree
Region growing
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
基于相似度的双搜索多目标识别算法
冷何英
王敬儒
蔡敬菊
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2002
5
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参考文献
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