为提高夜视情况下图像的准确性和真实性,利用一种基于ROI(region of interest,感兴趣区域)区域子图像奇异值分解(SVD)方法对夜视障碍物进行检测,再利用二值化阈值操作消除重构痕迹,成功获取夜视图像的感兴趣区域,从而获得障碍物的形状....为提高夜视情况下图像的准确性和真实性,利用一种基于ROI(region of interest,感兴趣区域)区域子图像奇异值分解(SVD)方法对夜视障碍物进行检测,再利用二值化阈值操作消除重构痕迹,成功获取夜视图像的感兴趣区域,从而获得障碍物的形状.实验结果表明,此方法不仅提高了检测的准确性和真实性,而且算法具有一定的有效性.展开更多
文摘为提高夜视情况下图像的准确性和真实性,利用一种基于ROI(region of interest,感兴趣区域)区域子图像奇异值分解(SVD)方法对夜视障碍物进行检测,再利用二值化阈值操作消除重构痕迹,成功获取夜视图像的感兴趣区域,从而获得障碍物的形状.实验结果表明,此方法不仅提高了检测的准确性和真实性,而且算法具有一定的有效性.