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一种新的复杂自然背景中多目标的检测算法
被引量:
1
1
作者
潘聪
王向军
文鹏程
《红外技术》
CSCD
北大核心
2008年第5期249-251,255,共4页
综合利用了RGB图像的彩色特征与灰度图像的分形特征,提出了一种新的复杂自然背景中多目标的检测算法。首先通过无监督优化模糊聚类的方法分割出彩色图像中目标的潜在区域,记录其质心位置和形状大小;然后在质心对应位置提取灰度图像中各...
综合利用了RGB图像的彩色特征与灰度图像的分形特征,提出了一种新的复杂自然背景中多目标的检测算法。首先通过无监督优化模糊聚类的方法分割出彩色图像中目标的潜在区域,记录其质心位置和形状大小;然后在质心对应位置提取灰度图像中各区域的分形特征,利用几何度量空间变化率特征排除背景奇异区域的干扰;最后对记录的目标区域进行判决,得到真实目标的质心位置和形状特征,从而检测出全部目标。仿真结果表明,该算法可以有效的进行多目标检测,并较好的保留目标形状特征。
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关键词
彩色图像分割
无监督优化模糊聚类
分形维数
几何度量空间变化率特征
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职称材料
题名
一种新的复杂自然背景中多目标的检测算法
被引量:
1
1
作者
潘聪
王向军
文鹏程
机构
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2008年第5期249-251,255,共4页
文摘
综合利用了RGB图像的彩色特征与灰度图像的分形特征,提出了一种新的复杂自然背景中多目标的检测算法。首先通过无监督优化模糊聚类的方法分割出彩色图像中目标的潜在区域,记录其质心位置和形状大小;然后在质心对应位置提取灰度图像中各区域的分形特征,利用几何度量空间变化率特征排除背景奇异区域的干扰;最后对记录的目标区域进行判决,得到真实目标的质心位置和形状特征,从而检测出全部目标。仿真结果表明,该算法可以有效的进行多目标检测,并较好的保留目标形状特征。
关键词
彩色图像分割
无监督优化模糊聚类
分形维数
几何度量空间变化率特征
Keywords
color image segmentation
UOFC
fractal dimension
fractal intercept
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
一种新的复杂自然背景中多目标的检测算法
潘聪
王向军
文鹏程
《红外技术》
CSCD
北大核心
2008
1
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