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基于小波多尺度扩展分形特征的目标检测方法被引量：2: 1; 作者魏颖王晓哲 +1 位作者史泽林徐心和《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1185-1188,共4页; 研究复杂自然背景下的小目标检测问题,对Kaplan的扩展分形特征进行改进,使其对目标尺寸具有一定的适应性·考虑自然背景和斑点状人造目标在水平、垂直方向特性,利用小波分析良好的方向选择性,通过多级小波分解互能量交叉,在两个方... 展开更多; 关键词目标检测自相似多尺度扩展分形特征小波分解互能量交叉; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于扩展分形特征的图像型火灾检测: 2; 作者朱磊《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 2013年第4期27-31,共5页; 针对火灾检测中存在的不稳定及误判率高的问题,提出一种基于扩展分形特征的图像型火灾检测算法。首先在图像的HSI颜色空间进行火焰疑似区域的分割,然后采用文中提出的扩展分形特征计算方法计算图像扩展分形特征,利用该特征对目标事物对... 展开更多; 关键词火灾检测扩展分形特征颜色模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用改进分形特征对SAR图像目标检测方法的研究被引量：15: 3; 作者承德保胡风明杨汝良《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期164-168,共5页; 改进分形特征是用指数小波在一个尺度上对检测图像滤波,针对特定大小目标用能量关系函数求得各像素点的分形特征。该文研究了利用改进分形特征对SAR图像进行目标检测的方法,分别使用改进特征与扩展分形特征对单一背景和复杂背景条件下的... 展开更多; 关键词合成孔径雷达目标检测指数小波变换改进分形特征扩展分形特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于方向性粗糙度特征的SAR目标检测算法: 4; 作者胡风明杨汝良《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期236-240,共5页; 针对扩展分形(EF)特征检测SAR目标虚警率高的不足,提出了基于方向性粗糙度特征(Directional Roughness Feature,DRF)对SAR图像目标检测的算法。该算法用指数小波在一个尺度和任意一个方向θ(0 0<θ<900)上对SAR图像滤波,对滤波后... 展开更多; 关键词合成孔径雷达(sAR) 目标检测指数小波方向性粗糙度特征(DRF) 扩展分形特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波多尺度扩展分形特征的目标检测方法被引量：2: 1; 作者魏颖王晓哲史泽林徐心和; 机构东北大学信息科学与工程学院中国科学院沈阳自动化研究所; 出处《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1185-1188,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60475036) 辽宁省自然科学基金资助项目(20052021).; 文摘研究复杂自然背景下的小目标检测问题,对Kaplan的扩展分形特征进行改进,使其对目标尺寸具有一定的适应性·考虑自然背景和斑点状人造目标在水平、垂直方向特性,利用小波分析良好的方向选择性,通过多级小波分解互能量交叉,在两个方向上有效地增强目标、抑制背景干扰,从而提出一种基于小波分析的多尺度扩展分形特征·实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和适应性,能从单帧图像中较好地检测出小目标,具有检测速度较快、易于实现的特点·; 关键词目标检测自相似多尺度扩展分形特征小波分解互能量交叉; Keywords target detection self-similarity multi-scale extended fractal feature wavelet decomposition mutual energycombination; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于扩展分形特征的图像型火灾检测: 2; 作者朱磊; 机构郑州市公安消防支队; 出处《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 2013年第4期27-31,共5页; 文摘针对火灾检测中存在的不稳定及误判率高的问题,提出一种基于扩展分形特征的图像型火灾检测算法。首先在图像的HSI颜色空间进行火焰疑似区域的分割,然后采用文中提出的扩展分形特征计算方法计算图像扩展分形特征,利用该特征对目标事物对比度和大小尺寸敏感的特性,对火焰区域进行再次分割,得到最后的火焰区域。实验结果表明,该算法运行效率较高、误报率较低,适用于多种场合的火灾检测。; 关键词火灾检测扩展分形特征颜色模型; Keywords fire detection extended fractal feature color model; 分类号 X932 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用改进分形特征对SAR图像目标检测方法的研究被引量：15: 3; 作者承德保胡风明杨汝良; 机构北京航空航天大学经济管理学院中国科学院电子学研究所中国科学院研究生院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期164-168,共5页; 文摘改进分形特征是用指数小波在一个尺度上对检测图像滤波,针对特定大小目标用能量关系函数求得各像素点的分形特征。该文研究了利用改进分形特征对SAR图像进行目标检测的方法,分别使用改进特征与扩展分形特征对单一背景和复杂背景条件下的SAR图像进行目标检测,结果表明:改进分形特征能够在这两种背景条件下以更低虚警率检测出全部特定大小的目标,目标空间可分辨性好、位置指示准确;但在复杂背景条件下的检测虚警率比单一背景下的检测虚警率有所上升。; 关键词合成孔径雷达目标检测指数小波变换改进分形特征扩展分形特征; Keywords SAR Target detection Exponential wavelet transform Improved fractal feature Extended fractal feature; 分类号 TN958 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于方向性粗糙度特征的SAR目标检测算法: 4; 作者胡风明杨汝良; 机构中国科学院电子学研究所中国科学院研究生院; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期236-240,共5页; 文摘针对扩展分形(EF)特征检测SAR目标虚警率高的不足,提出了基于方向性粗糙度特征(Directional Roughness Feature,DRF)对SAR图像目标检测的算法。该算法用指数小波在一个尺度和任意一个方向θ(0 0<θ<900)上对SAR图像滤波,对滤波后图像应用能量关系函数求各像素点的DRF进行目标检测。针对X波段和Ka波段的SAR图像,确定了用该算法检测目标的最优参数。分别用该算法和EF特征方法对不同波段SAR图像进行目标检测,结果表明该算法具有检测虚警率低和目标空间可分辨性高的优点。; 关键词合成孔径雷达(sAR) 目标检测指数小波方向性粗糙度特征(DRF) 扩展分形特征; Keywords SAR target detection exponential wavelet directional roughness feature （DRF） EF feature; 分类号 TN959.1 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于小波多尺度扩展分形特征的目标检测方法	魏颖王晓哲史泽林徐心和	《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于扩展分形特征的图像型火灾检测	朱磊	《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	利用改进分形特征对SAR图像目标检测方法的研究	承德保胡风明杨汝良	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2009	15	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于方向性粗糙度特征的SAR目标检测算法	胡风明杨汝良	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2010	0	在线阅读下载PDF 职称材料