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针对红外小目标图像信噪比低,背景复杂等特点,提出一种基于人类视觉系统对比机制和粒子滤波的红外小目标跟踪方法.该方法充分模拟人眼视觉系统对比机制,计算图像局部视觉对比度获得显著图,以局部视觉对比度显著图为粒子滤波跟踪的目标特征,锁定初始帧感兴趣目标区域,提取"九宫格"式目标区域建立跟踪模版,实现对红外图像序列小目标的精确跟踪,并与基于灰度特征的传统粒子滤波跟踪方法进行了对比.实验结果显示,提出的方法能够在低信噪比条件下更稳健地跟踪红外弱小目标. 相似文献
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地面红外运动目标图像处理与识别算法分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了能在复杂背景环境下发现并识别出感兴趣的红外运动目标,分析了剔除复杂背景的算法,根据目标特性对目标进行检测识别,对运动目标的跟踪判定方法等.通过处理算法能够在复杂背景环境下检测出感兴趣的红外运动目标,有效剔除假目标,增强红外识别系统的识别概率. 相似文献
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传统Retinex的红外舰船图像增强算法能改善图像的视觉效果,但受环境影响因素大,对复杂红外图像处理效果不明显,为此提出改进Retinex的红外舰船图像增强算法。根据灰度映射特殊函数关系,改进Retinex灰度图像增益关系,改善环境参数变化造成的图像阴影;采用傅里叶频域函数实现逆变增强,通过巴特沃斯频域函数去除低频分量,完成频域图像增强算法改进,从而解决复杂红外图像处理不清问题。实验数据表明,该设计算法比传统算法的分辨力高出63.9%,且能够识别更加复杂的图像信息,消除恶劣环境影响。 相似文献
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水下目标检测具有重要意义,在军事和民用领域都发挥着重要作用。实际场景中可以获得的声呐图像非常有限,且声呐图像的信噪比较低,无法得到较好的检测结果。因此,本文引入小样本学习,基于Faster RCNN两阶段目标检测算法,选择不同的策略对模型进行优化,得到了较好的检测结果并验证了小样本目标检测在声呐图像领域的可行性。根据混响对声呐图像的影响进行仿真实验,得到不同混响背景下的声呐图像,对比分析了不同数据集下训练模型的检测性能。实验结果表明,在训练样本中增加混响信号可以提高低信噪比条件下的目标检测精度。 相似文献
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本文研究基于视频信息的港口滞留船舶检测方法,通过港口滞留船舶的精准检测提升港口管理水平。利用多结构形态学滤波方法,滤波处理港口视频图像。选取局部自适应阈值分割方法,将滤波处理后的港口视频图像,划分为前景图像与背景图像。将港口视频的前景图像作为SSD算法的输入,SSD算法利用卷积层提取图像特征,生成默认框,利用固定匹配策略,匹配真实框与默认框,将匹配结果传送至预测网络,利用预测网络输出港口滞留船舶检测结果。实验结果表明,该方法有效检测港口视频信息中的滞留船舶,阴天、黑夜等复杂环境下仍然可以精准检测船舶目标。 相似文献
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基于红外成像的舰船目标实时检测跟踪方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
《舰船科学技术》2015,(11):141-145
提出一种基于红外成像的舰船目标实时检测与跟踪方法,首先通过图像增强提高信噪比,增强目标轮廓清晰度;接着对红外图像中的水天线进行检测,确定目标所在的候选区域,在候选区域内完成目标的定位检测;最后通过波门跟踪算法对序列图像中的舰船目标进行跟踪。实验结果表明该方法具有较好的准确性和实时性。 相似文献
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船舶图像细粒度检测是高分辨遥感图像分析的难题,受船舶尺寸、陆地背景、光照、风浪等因素影响,易降低图像检测的准确性.为克服船舶目标识别的影响因素,针对不同类型和型号的船舶目标检测建起特征提取算法模型,提升最终的识别精度.本文提出一种基于深度学习的船舶图像细粒度检测方法,将深度学习算法应用到高分辨率遥感图像中,借助算法训练... 相似文献
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为及时发现和跟踪小型渔船、救生艇等弱小目标,提高海上救援和应急响应的效率和准确性,研究基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法。通过中值滤波算法去除船舶图像中的噪声,改善船舶图像质量,将去噪后的船舶图像应用于基于门限直方图均衡的船舶图像增强方法中,在该方法处理下,增强船舶图像对比度;之后利用视觉传达技术,对船舶图像中的弱小目标亮度进行调整,并根据亮度调整结果分割目标边缘,从而实现弱小目标检测。经实验验证,该方法可在保证图像边缘清晰的情况下实现图像去噪与增强,提高了船舶图像质量,同时该方法具有较高的背景抑制因子与信杂比率增益,在检测过程中可有效分割弱小目标与背景,实现良好的弱小目标检测。 相似文献
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基于Kinect和直方图均衡化的红外图像增强算法 总被引:2,自引:2,他引:0
在复杂海域上船舶的红外图像分辨率低、对比度弱、视觉特性差,研究红外图像增强算法对于进行船舶检测、跟踪和识别具有理论意义和实用价值。本文首先通过Kinect获取到红外图像的深度图像,根据景深的不同把船舶和背景区域分离出来;然后设定初始阈值,进行冗余灰度压缩、幂指数拉伸和直方图均衡后将图像的像素等间距的排列在相应的灰度级上;最后通过引入模糊指数进行图像增强效果验证。实验效果表明,经过图像增强算法图像的清晰度和对比度提高。 相似文献
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