为提升弹载成像制导中运动模糊图像目标检测的精确性与效率,提出一种轻量化且高效的运动模糊图像目标检测(Lighter and More Effective Motion-blurred Image Object Detection,LEMBD)网络。通过深入分析运动模糊图像的成因,基于成像机...为提升弹载成像制导中运动模糊图像目标检测的精确性与效率,提出一种轻量化且高效的运动模糊图像目标检测(Lighter and More Effective Motion-blurred Image Object Detection,LEMBD)网络。通过深入分析运动模糊图像的成因,基于成像机理构建了专用的运动模糊图像数据集。在不增加网络参数的前提下,采用共享权重的孪生网络设计,并引入先验知识,将清晰图像的特征学习用于模糊图像的特征提取,以同时实现对清晰与模糊图像的精准检测。此外,设计了部分深度可分离卷积替代普通卷积,显著减少了网络的参数量与计算量,并提升了学习性能。为进一步优化特征融合质量,提出跨层路径聚合特征金字塔网络,有效利用低级特征的细节信息和高级特征的语义信息。实验结果表明,所提LEMBD网络在运动模糊图像目标检测任务中的性能优于传统目标检测方法和主流运动模糊检测算法,能够为精确制导任务提供更精准的目标相对位置信息。展开更多
文摘为提升弹载成像制导中运动模糊图像目标检测的精确性与效率,提出一种轻量化且高效的运动模糊图像目标检测(Lighter and More Effective Motion-blurred Image Object Detection,LEMBD)网络。通过深入分析运动模糊图像的成因,基于成像机理构建了专用的运动模糊图像数据集。在不增加网络参数的前提下,采用共享权重的孪生网络设计,并引入先验知识,将清晰图像的特征学习用于模糊图像的特征提取,以同时实现对清晰与模糊图像的精准检测。此外,设计了部分深度可分离卷积替代普通卷积,显著减少了网络的参数量与计算量,并提升了学习性能。为进一步优化特征融合质量,提出跨层路径聚合特征金字塔网络,有效利用低级特征的细节信息和高级特征的语义信息。实验结果表明,所提LEMBD网络在运动模糊图像目标检测任务中的性能优于传统目标检测方法和主流运动模糊检测算法,能够为精确制导任务提供更精准的目标相对位置信息。
文摘运动目标传统检测方法只考虑图像的亮度或纹理等某一种特性,受特异值影响较大,对噪声比较敏感,鲁棒性也不够好,而且背景恢复精度不高。针对以上局限性,提出一种融合结构相似度(structural similarity,SSIM)全参考模型和鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)的运动目标检测方法。此方法综合考虑图像的亮度、对比度和结构三种特性,不采用传统的背景减除法,而是把图像像素点的结构相似度作为度量来实现运动对象与背景的分离。实验结果表明,此方法准确率可达0.95,且F度量较传统运动目标检测算法平均提升0.15,总体上比传统方法更具优势。
