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题名一种新的基于多特征的图像自动配准技术
被引量：1
- 1
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作者
杨猛
朱长仁
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机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院atr国防科技重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第7期2228-2231,2240,共5页
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基金
国防科技重点实验室基金资助项目(9140c8004010611)
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文摘
提出了一种新的基于多特征的图像自动配准技术。该方法使用不变矩对图像中的区域进行匹配,然后利用匹配区域的区域标记寻找大尺度上的特征点作为控制点进行初始配准,进而在此基础上指导改进链码的方法对开放边缘进行二次配准。最后根据所得到的控制点构成的超定方程组利用最小二乘拟合的方法得到配准参数。经过实验证明该算法能够达到亚像素级的配准精度,并且适用于不同传感器图像以及同传感器同波段或不同波段图像之间的精确配准。
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关键词
图像配准
多特征
多源图像
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Keywords
image registration
multi-features
multi-sensor image
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于特征的高精度自动图像配准方法
被引量：26
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作者
文贡坚
吕金建
王继阳
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机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院atr国防科技重点实验室
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第9期2293-2301,共9页
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基金
国家自然科学基金
国家高技术研究发展计划(863)~~
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文摘
提出了一种特征匹配策略,它通过建立一个以匹配矩阵为自变量的函数,将空间关系一致性和特征相似性两方面的准则有机地结合起来,使得该函数在图像的最佳配准位置达到全局最大值.这样,特征匹配问题转化为一个函数最优化问题.采用分支定界法解决了这个整数规划问题.用大量的实际图像测试了该方法,并与多种已有方法进行了比较.实验结果表明,该算法是自动的、通用稳健的,而且配准精度是最高的.
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关键词
图像配准
特征匹配
自动
高精度
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Keywords
image registration
feature matching
automated
high-accuracy
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于高斯混合模型的距离图像分割算法
被引量：56
- 3
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作者
向日华
王润生
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机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院atr国防科技重点实验室
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第7期1250-1257,共8页
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基金
国家自然科学基金~~
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文摘
提出了一种基于表面法向的高斯混合模型的距离图像分割算法.它充分利用了表面法向高斯混合模型的物理含义,使数据聚类的次数减少,并利用Expectation-Maximization(EM)算法估计出的模型参数计算模型的后验概率实现了自动模型选择.算法针对两种距离相机的60幅真实距离图像进行了实验.将实验结果与几个流行的分割算法进行了客观比较.
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关键词
距离图像分割
高斯混合模型IEM算法
贝叶斯因子
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Keywords
range image segmentation
Gaussian mixture model
EM algorithm
Bayes factor
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名复杂海天背景下红外舰船目标的自动检测方法
被引量：27
- 4
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作者
杨明月
杨卫平
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机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院atr国防科技重点实验室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2008年第4期638-641,共4页
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基金
武器装备预研基金资助项目(9140C8002010606)
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文摘
近年来,舰船目标的检测与识别技术得到了人们越来越多的重视。研究了复杂海天背景下红外舰船目标的自动检测问题。首先运用小波变换对图像进行预处理,提高了图像的信噪比,从而抑制了噪声和背景杂波。然后针对红外舰船目标总是出现在海天线附近的问题,采用梯度强度均值分割的算法检测了海天线,确定了目标的潜在区域。最后,提出了一种基于行列均值的自适应阈值分割算法,结合使用红外舰船目标的几何特征量,采用特征匹配方法提取出舰船目标,达到了自动检测的目的。实验结果表明:该方法能有效地自动检测复杂海面背景中的红外舰船目标。
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关键词
舰船目标
小波变换
目标检测
自动目标识别
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Keywords
Warship target,Wavelet transform,Target detection,Automatic target recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于红外偏振的特征提取与小目标检测方法
被引量：3
- 5
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作者
邱跳文
张焱
杨卫平
李吉成
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机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院atr国防科技重点实验室
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第10期1154-1158,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61302145
61101185)资助
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文摘
针对红外目标探测所面临的杂波干扰问题,提出了一种基于红外偏振的特征提取与小目标检测方法。首先,利用人工目标和自然背景偏振特性的差异,建立了目标与背景的红外偏振信息模型,分析了其中强度信息和偏振信息的构成以及目标偏振信息的提取与增强办法。然后,将斯托克斯矢量、部分偏振光分解、变偏振理论相结合实现了目标偏振特征的提取与背景杂波抑制及随机噪声消除,进而实现了红外小目标的检测。仿真数据实验结果及与现有方法的对比证明了该方法的有效性和可靠性。该方法可用于对抗红外伪装隐身及红外诱饵技术,提升红外目标的探测能力,富有应用价值。
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关键词
小目标检测
红外偏振信息
特征提取
变偏振
斯托克斯矢量
建模
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Keywords
small target detection
infrared polarization information
feature extraction
variable polarization
Stokes vector
modeling
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分类号
TN219
[电子电信—物理电子学]
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