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基于马尔科夫随机场模型的多视角异质多模图像的目标检测
1
作者
何智翔
丁晓青
《成都理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期541-548,共8页
研究复杂背景中不同视角的不同光质图像中的特定目标检测问题。利用马尔可夫随机场模型,提出了一个基于地面区域匹配和空间约束关系的目标检测方法。在可见光俯视参考图像和红外光侧视观测图像的实验数据集上的检测结果表明,区域匹配能...
研究复杂背景中不同视角的不同光质图像中的特定目标检测问题。利用马尔可夫随机场模型,提出了一个基于地面区域匹配和空间约束关系的目标检测方法。在可见光俯视参考图像和红外光侧视观测图像的实验数据集上的检测结果表明,区域匹配能够有效提高召回率,而空间约束能够有效降低虚警率,获得了比一般异质光图像检测中基于边缘的方法更好的检测结果。该方法降低了不同视角带来的影响,同时能够克服图像间光质不同带来的检测困难,能够有效处理复杂背景下不同光质图像的匹配及其中目标的准确检测定位。
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关键词
目标检测
地面物体区域
空间约束
马尔可夫随机场
图模型匹配
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职称材料
题名
基于马尔科夫随机场模型的多视角异质多模图像的目标检测
1
作者
何智翔
丁晓青
机构
智能技术与系统国家重点实验室
出处
《成都理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期541-548,共8页
基金
国家高技术研究发展计划(863)项目(2009AA11Z214)
国家自然科学基金资助项目(60972094,61071135)
教育部博士点基金项目(20090002110077)
文摘
研究复杂背景中不同视角的不同光质图像中的特定目标检测问题。利用马尔可夫随机场模型,提出了一个基于地面区域匹配和空间约束关系的目标检测方法。在可见光俯视参考图像和红外光侧视观测图像的实验数据集上的检测结果表明,区域匹配能够有效提高召回率,而空间约束能够有效降低虚警率,获得了比一般异质光图像检测中基于边缘的方法更好的检测结果。该方法降低了不同视角带来的影响,同时能够克服图像间光质不同带来的检测困难,能够有效处理复杂背景下不同光质图像的匹配及其中目标的准确检测定位。
关键词
目标检测
地面物体区域
空间约束
马尔可夫随机场
图模型匹配
Keywords
target detection
ground object region
spatial constraints
Markov Random Field
graph model matching
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于马尔科夫随机场模型的多视角异质多模图像的目标检测
何智翔
丁晓青
《成都理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2012
0
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