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基于高斯-拉普拉斯滤波的增强局部对比度红外小目标检测算法
被引量：
4
1
作者
马鹏阁
魏宏光
+5 位作者
孙俊灵
陶然
庞栋栋
单涛
蔡志勇
刘兆瑜
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期1041-1049,共9页
针对单帧图像红外小目标检测算法在低空复杂背景下虚警率高的问题,提出一种基于高斯-拉普拉斯(LOG)滤波的增强局部对比度算法来检测低空复杂背景下的红外小目标。通过LOG滤波运算快速提取候选目标像素,同时通过像素灰度指数运算增强目...
针对单帧图像红外小目标检测算法在低空复杂背景下虚警率高的问题,提出一种基于高斯-拉普拉斯(LOG)滤波的增强局部对比度算法来检测低空复杂背景下的红外小目标。通过LOG滤波运算快速提取候选目标像素,同时通过像素灰度指数运算增强目标。根据局部区域目标与背景的灰度特征计算目标显著图,通过自适应阈值分割提取目标。针对不同的低空复杂场景,构建了测试数据集,从信噪比增益、背景抑制因子、检测率、虚警率及算法计算效率方面将所提算法与Top-Hat算法、Max-median算法、RLCM算法、IPI算法及MPCM算法进行对比分析。实验结果表明,在不同场景中,所提算法相较于对比算法不仅具有较高的信噪比增益和背景抑制因子,而且具有较高的检测率、较低的虚警率和较高计算效率,验证了该算法的有效性和鲁棒性。
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关键词
目标检测
红外小目标
高斯-拉普拉斯滤波
局部对比度
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职称材料
基于改进iTransformer的多维特征河流水质预测方法研究
2
作者
樊力震
董建刚
李俊俊
《现代电子技术》
北大核心
2025年第8期179-186,共8页
水质预测是水资源生态管理的重要组成部分。水质数据易受环境影响,随着时间、随机事件、自然条件变化等因素呈现出非平稳性和非线性的特性,使得水质时序依赖较为复杂,其规律难以捕捉。为更准确地提取水质时序规律,并使其具备一定的泛化...
水质预测是水资源生态管理的重要组成部分。水质数据易受环境影响,随着时间、随机事件、自然条件变化等因素呈现出非平稳性和非线性的特性,使得水质时序依赖较为复杂,其规律难以捕捉。为更准确地提取水质时序规律,并使其具备一定的泛化性,提出一种基于改进iTransformer的多维特征水质预测模型——GF-iTransformer。针对水质数据中的复杂噪声问题,引入一维高斯-拉普拉斯滤波器对水质时序数据进行降噪。为更好地挖掘水质数据中隐含的频域信息,加入频率增强通道注意力机制,利用基于离散余弦变换(DCT)的频率信息提取方法,从本质上避免了基于傅里叶变换(FT)造成的吉布斯现象,并相对减少了计算量,得到了更好的预测性能。在3个不同的公共数据集(ETTh1、ETTh2、ETTm2)和两个河流数据集(yihe、luohe)上进行验证,结果表明,相较于TimesNet、ETSformer、DLinear等6个现有主流时序预测模型,文中所提GF-iTransformer模型都展现出了较好的预测精度,证明了该模型的有效性。
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关键词
水质预测
多维特征
iTransformer模型
高斯-拉普拉斯滤波
器
注意力机制
离散余弦变换
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职称材料
题名
基于高斯-拉普拉斯滤波的增强局部对比度红外小目标检测算法
被引量：
4
1
作者
马鹏阁
魏宏光
孙俊灵
陶然
庞栋栋
单涛
蔡志勇
刘兆瑜
机构
郑州航空工业管理学院智能工程学院
北京理工大学信息与电子学院
中航工业通飞华南飞机工业有限公司
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期1041-1049,共9页
基金
国家自然科学基金民航联合基金重点项目(U1833203)
航空科学基金项目(2020Z019055001)。
文摘
针对单帧图像红外小目标检测算法在低空复杂背景下虚警率高的问题,提出一种基于高斯-拉普拉斯(LOG)滤波的增强局部对比度算法来检测低空复杂背景下的红外小目标。通过LOG滤波运算快速提取候选目标像素,同时通过像素灰度指数运算增强目标。根据局部区域目标与背景的灰度特征计算目标显著图,通过自适应阈值分割提取目标。针对不同的低空复杂场景,构建了测试数据集,从信噪比增益、背景抑制因子、检测率、虚警率及算法计算效率方面将所提算法与Top-Hat算法、Max-median算法、RLCM算法、IPI算法及MPCM算法进行对比分析。实验结果表明,在不同场景中,所提算法相较于对比算法不仅具有较高的信噪比增益和背景抑制因子,而且具有较高的检测率、较低的虚警率和较高计算效率,验证了该算法的有效性和鲁棒性。
关键词
目标检测
红外小目标
高斯-拉普拉斯滤波
局部对比度
Keywords
target detection
infrared small target
LOG filtering
local contrast
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
基于改进iTransformer的多维特征河流水质预测方法研究
2
作者
樊力震
董建刚
李俊俊
机构
新疆大学软件学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第8期179-186,共8页
文摘
水质预测是水资源生态管理的重要组成部分。水质数据易受环境影响,随着时间、随机事件、自然条件变化等因素呈现出非平稳性和非线性的特性,使得水质时序依赖较为复杂,其规律难以捕捉。为更准确地提取水质时序规律,并使其具备一定的泛化性,提出一种基于改进iTransformer的多维特征水质预测模型——GF-iTransformer。针对水质数据中的复杂噪声问题,引入一维高斯-拉普拉斯滤波器对水质时序数据进行降噪。为更好地挖掘水质数据中隐含的频域信息,加入频率增强通道注意力机制,利用基于离散余弦变换(DCT)的频率信息提取方法,从本质上避免了基于傅里叶变换(FT)造成的吉布斯现象,并相对减少了计算量,得到了更好的预测性能。在3个不同的公共数据集(ETTh1、ETTh2、ETTm2)和两个河流数据集(yihe、luohe)上进行验证,结果表明,相较于TimesNet、ETSformer、DLinear等6个现有主流时序预测模型,文中所提GF-iTransformer模型都展现出了较好的预测精度,证明了该模型的有效性。
关键词
水质预测
多维特征
iTransformer模型
高斯-拉普拉斯滤波
器
注意力机制
离散余弦变换
Keywords
water quality prediction
multi
-
dimensional feature
iTransformer model
Gaussian
-
Laplace filter
attention mechanism
discrete cosine transform
分类号
TN713-34 [电子电信—电路与系统]
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
X522 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯-拉普拉斯滤波的增强局部对比度红外小目标检测算法
马鹏阁
魏宏光
孙俊灵
陶然
庞栋栋
单涛
蔡志勇
刘兆瑜
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进iTransformer的多维特征河流水质预测方法研究
樊力震
董建刚
李俊俊
《现代电子技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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