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基于9_7提升小波和区域生长的目标检测算法
被引量:
1
1
作者
陈永飞
崔艳鹏
胡建伟
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期157-161,共5页
针对图像中的快速移动目标检测,提出了一种9_7提升小波和区域生长相结合的检测算法。该算法首先对图像进行9_7提升小波变换,扩大目标与背景间的照度差异,对歧义目标进行筛选;然后利用区域生长算法找到图像中的可疑目标区进行目标粗判;...
针对图像中的快速移动目标检测,提出了一种9_7提升小波和区域生长相结合的检测算法。该算法首先对图像进行9_7提升小波变换,扩大目标与背景间的照度差异,对歧义目标进行筛选;然后利用区域生长算法找到图像中的可疑目标区进行目标粗判;最后根据目标几何特征,结合背景光强来确定单帧图像中的目标位置。该算法不仅简化了传统算法,减少了代码量,提高了检测准确率,而且留有大量图像处理接口,适用性强。
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关键词
9_7提升小波
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题名
基于9_7提升小波和区域生长的目标检测算法
被引量:
1
1
作者
陈永飞
崔艳鹏
胡建伟
机构
西安电子科技大学
西安胡门网络技术有限公司
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期157-161,共5页
文摘
针对图像中的快速移动目标检测,提出了一种9_7提升小波和区域生长相结合的检测算法。该算法首先对图像进行9_7提升小波变换,扩大目标与背景间的照度差异,对歧义目标进行筛选;然后利用区域生长算法找到图像中的可疑目标区进行目标粗判;最后根据目标几何特征,结合背景光强来确定单帧图像中的目标位置。该算法不仅简化了传统算法,减少了代码量,提高了检测准确率,而且留有大量图像处理接口,适用性强。
关键词
9_7提升小波
区
域
生
长
动
目
标
检
测
Keywords
9
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分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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出处
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被引量
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1
基于9_7提升小波和区域生长的目标检测算法
陈永飞
崔艳鹏
胡建伟
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
1
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