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基于方向梯度直方图和局部对比度特征的海面背景红外图像分类
被引量：
2
1
作者
董丽丽
张彤
+1 位作者
马冬冬
许文海
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期650-658,共9页
在复杂多变的海面环境下,应用红外成像技术对海面中小目标进行搜救时,为有利于后续针对不同场景的目标处理,有必要对采集的原始图像进行分类处理。根据不同的环境条件,将海面红外图像分为五类场景。从两个方面对训练集图像进行特征提取...
在复杂多变的海面环境下,应用红外成像技术对海面中小目标进行搜救时,为有利于后续针对不同场景的目标处理,有必要对采集的原始图像进行分类处理。根据不同的环境条件,将海面红外图像分为五类场景。从两个方面对训练集图像进行特征提取,一个是通过高斯滤波将图像分为基础层和细节层,然后使用改进的方向梯度直方图(HOG)方法提取特征;另一个是提取图像的局部对比度得到局部特征。将提取的特征向量融合并输入到分类器中,使用支持向量机(SVM)对测试集图像进行分类。文章使用了HOG和局部对比度方法(LCM)结合的新特征描述符对海面红外图像的场景进行分类,与其它方法相比,结果表明改进方法的准确率达到96.4%,体现了可行性和有效性。
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关键词
背景分类
特征描述符
方向梯度直方图
局部对比度方法
红外图像
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职称材料
采用人类视觉对比机制的红外弱小目标检测
被引量：
10
2
作者
刘旭
崔文楠
《红外技术》
CSCD
北大核心
2020年第6期559-565,共7页
针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,提出一种基于人类视觉系统对比机制的红外弱小目标检测算法。首先,对红外图像进行预处理,通过中值滤波去除红外图像中的孤立噪声点。然后对处理后的图像进行高斯函数差分滤波处理,抑制图像中大面积...
针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,提出一种基于人类视觉系统对比机制的红外弱小目标检测算法。首先,对红外图像进行预处理,通过中值滤波去除红外图像中的孤立噪声点。然后对处理后的图像进行高斯函数差分滤波处理,抑制图像中大面积高亮区域。最后,通过改进的基于局部对比度方法去除高亮边缘区域,消除高疑似目标,最终实现对复杂背景下红外弱小目标的检测。实验表明:相较于传统的LCM算法、Top-hat算法、TDLMS算法和Infrared Patch-Image Model算法等,该算法在虚警率、正确检测率、检测时间等方面更有优势,具有检测率高、虚警率低、鲁棒性好、运行时间短的特点。
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关键词
弱小目标检测
高斯函数差分滤波器
局部对比度方法
红外图像
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职称材料
题名
基于方向梯度直方图和局部对比度特征的海面背景红外图像分类
被引量：
2
1
作者
董丽丽
张彤
马冬冬
许文海
机构
大连海事大学信息科学技术学院
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期650-658,共9页
基金
Supported by the National Natural Science Foundation of China(61701069)
the Fundamental Research Funds for the Central Univer⁃sities of China(3132019340,3132019200).
文摘
在复杂多变的海面环境下,应用红外成像技术对海面中小目标进行搜救时,为有利于后续针对不同场景的目标处理,有必要对采集的原始图像进行分类处理。根据不同的环境条件,将海面红外图像分为五类场景。从两个方面对训练集图像进行特征提取,一个是通过高斯滤波将图像分为基础层和细节层,然后使用改进的方向梯度直方图(HOG)方法提取特征;另一个是提取图像的局部对比度得到局部特征。将提取的特征向量融合并输入到分类器中,使用支持向量机(SVM)对测试集图像进行分类。文章使用了HOG和局部对比度方法(LCM)结合的新特征描述符对海面红外图像的场景进行分类,与其它方法相比,结果表明改进方法的准确率达到96.4%,体现了可行性和有效性。
关键词
背景分类
特征描述符
方向梯度直方图
局部对比度方法
红外图像
Keywords
background classification
feature descriptors
histogram of oriented gradient(HOG)
local contrast method(LCM)
infrared images
分类号
TP391 [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
采用人类视觉对比机制的红外弱小目标检测
被引量：
10
2
作者
刘旭
崔文楠
机构
中国科学院智能红外感知重点实验室
中国科学院上海技术物理研究所
中国科学院大学
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2020年第6期559-565,共7页
文摘
针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,提出一种基于人类视觉系统对比机制的红外弱小目标检测算法。首先,对红外图像进行预处理,通过中值滤波去除红外图像中的孤立噪声点。然后对处理后的图像进行高斯函数差分滤波处理,抑制图像中大面积高亮区域。最后,通过改进的基于局部对比度方法去除高亮边缘区域,消除高疑似目标,最终实现对复杂背景下红外弱小目标的检测。实验表明:相较于传统的LCM算法、Top-hat算法、TDLMS算法和Infrared Patch-Image Model算法等,该算法在虚警率、正确检测率、检测时间等方面更有优势,具有检测率高、虚警率低、鲁棒性好、运行时间短的特点。
关键词
弱小目标检测
高斯函数差分滤波器
局部对比度方法
红外图像
Keywords
dim and small target detection
difference of Gaussians
local contrast method
infrared image
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于方向梯度直方图和局部对比度特征的海面背景红外图像分类
董丽丽
张彤
马冬冬
许文海
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
采用人类视觉对比机制的红外弱小目标检测
刘旭
崔文楠
《红外技术》
CSCD
北大核心
2020
10
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职称材料
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