一种听觉显著图提取模型

本文基于人耳听觉特性提出了一种改进的自下而上听觉显著图提取模型.该模型根据人耳听觉系统对声音分频道处理以及声音信号时间方向的差异更能有效表征听觉显著性这两个特点进行显著图提取.首先对输入声音信号进行短时傅立叶变换(SFFT)得到声音信号的听觉图谱,然后重新划分频带并在各频带上采用一维高斯滤波器组进行不同尺度的时域滤波,再利用中心-周边差算子计算各频带的听觉显著度并进行跨尺度整和,最后将各频带的听觉显著度线性合并之后得到最终的听觉显著图.仿真实验的结果表明该模型提取的听觉显著图更准确.

基于显著性检测的舰船目标识别方法研究

针对红外图像舰船目标识别率较低的问题,提出基于显著性检测算法的舰船目标识别方法。通过分析图像中的显著性特征,利用颜色、形状和空间位置3个维度对显著性对象进行检测分析。结合背景先验和前景约束,提出显著图提取方法,降低干扰噪声对目标识别的影响。在舰船目标识别特征提取方面,选择形状、尺寸、矩特征、轮廓特征和纹理特征作为主要特征,并通过多特征级联的方法对舰船目标进行识别。算例分析结果表明,所提出的方法准确率达到89.21%,检测速度达到31帧/s,验证了基于显著性检测算法的红外图像舰船目标识别方法的有效性和优越性。