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基于加权融合特征与Ostu分割的红外弱小目标检测算法
被引量:
15
1
作者
刘昆
刘卫东
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期253-260,共8页
为提高红外弱小目标在复杂背景干扰与低信噪比条件下的检测精度与效率,基于局部加权融合特征与分类二维Ostu分割,提出红外弱小目标检测算法。利用红外弱小目标与背景的灰度差异,基于Top-Hat算子设计红外背景过滤机制,使弱小目标从背景...
为提高红外弱小目标在复杂背景干扰与低信噪比条件下的检测精度与效率,基于局部加权融合特征与分类二维Ostu分割,提出红外弱小目标检测算法。利用红外弱小目标与背景的灰度差异,基于Top-Hat算子设计红外背景过滤机制,使弱小目标从背景中凸显出来,使用图像的熵值定义局部加权融合特征,完成弱小目标的粗定位。采用分形理论计算粗定位区域内所有像素的分维值,构建像素分维像模型完成弱小目标的细定位,并通过特征分类二维Ostu分割机制实现红外弱小目标的精确检测。测试结果表明,与现有红外弱小目标检测算法相比,该算法具有更高的检测精度与更短的检测耗时。
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关键词
红外图像
弱小目标检测
局部加权融合特征
背景过滤机制
分类二维Ostu分割
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职称材料
基于小波变换的IRS与TM遥感卫星影像融合
被引量:
1
2
作者
薛天民
张玮
+1 位作者
严泰来
吴连喜
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第1期47-50,共4页
本研究在整体小波变换融合方法基础上 ,提出了基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法 ,并以多光谱TM和高空间分辨率IRS 1C全色波段图像为例 ,与色彩空间变换HIS融合方法进行图像融合效果的比较分析试验。试验表明基于对比...
本研究在整体小波变换融合方法基础上 ,提出了基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法 ,并以多光谱TM和高空间分辨率IRS 1C全色波段图像为例 ,与色彩空间变换HIS融合方法进行图像融合效果的比较分析试验。试验表明基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法能在最大限度保持多光谱影像光谱信息的同时 ,增强了影像的纹理信息。
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关键词
小波变换
HIS
融合
方法
遥感卫星影像
融合
对比度
局部
特征
选择
加权
融合
算法
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职称材料
题名
基于加权融合特征与Ostu分割的红外弱小目标检测算法
被引量:
15
1
作者
刘昆
刘卫东
机构
中国矿业大学徐海学院
中国矿业大学信息与电气工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期253-260,共8页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(JGC101674)
江苏省自然科学基金(BK20120109)
文摘
为提高红外弱小目标在复杂背景干扰与低信噪比条件下的检测精度与效率,基于局部加权融合特征与分类二维Ostu分割,提出红外弱小目标检测算法。利用红外弱小目标与背景的灰度差异,基于Top-Hat算子设计红外背景过滤机制,使弱小目标从背景中凸显出来,使用图像的熵值定义局部加权融合特征,完成弱小目标的粗定位。采用分形理论计算粗定位区域内所有像素的分维值,构建像素分维像模型完成弱小目标的细定位,并通过特征分类二维Ostu分割机制实现红外弱小目标的精确检测。测试结果表明,与现有红外弱小目标检测算法相比,该算法具有更高的检测精度与更短的检测耗时。
关键词
红外图像
弱小目标检测
局部加权融合特征
背景过滤机制
分类二维Ostu分割
Keywords
infrared image
dim small target detection
local weighted fusion feature
background filtering mechanism
classification 2D Ostu segmentation
分类号
TP391 [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
基于小波变换的IRS与TM遥感卫星影像融合
被引量:
1
2
作者
薛天民
张玮
严泰来
吴连喜
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
出处
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第1期47-50,共4页
基金
国家基础研究资助项目 973 G19990 4 5 70 8
文摘
本研究在整体小波变换融合方法基础上 ,提出了基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法 ,并以多光谱TM和高空间分辨率IRS 1C全色波段图像为例 ,与色彩空间变换HIS融合方法进行图像融合效果的比较分析试验。试验表明基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法能在最大限度保持多光谱影像光谱信息的同时 ,增强了影像的纹理信息。
关键词
小波变换
HIS
融合
方法
遥感卫星影像
融合
对比度
局部
特征
选择
加权
融合
算法
Keywords
image fusion
wavelet transform
contrast
分类号
TP751 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加权融合特征与Ostu分割的红外弱小目标检测算法
刘昆
刘卫东
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
15
下载PDF
职称材料
2
基于小波变换的IRS与TM遥感卫星影像融合
薛天民
张玮
严泰来
吴连喜
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003
1
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职称材料
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