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陕西省自然科学基金(2012K09-09)

作品数:7 被引量:168H指数:5
相关作者:辛云宏崔璇屈晶晶周姣王玲玲更多>>
相关机构:陕西师范大学更多>>
发文基金:陕西省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信化学工程更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇化学工程
  • 1篇电子电信

主题

  • 5篇红外
  • 4篇红外小目标
  • 4篇背景差
  • 4篇背景差分
  • 4篇差分
  • 3篇目标检测
  • 2篇锐化
  • 2篇弱小目标
  • 2篇梯度锐化
  • 2篇滤波
  • 2篇红外弱小目标
  • 1篇动目标
  • 1篇动目标检测
  • 1篇信息熵
  • 1篇形态学
  • 1篇遗传算法
  • 1篇运动目标检测
  • 1篇运动目标检测...
  • 1篇帧间
  • 1篇帧间差

机构

  • 7篇陕西师范大学

作者

  • 7篇辛云宏
  • 2篇崔璇
  • 1篇王玲玲
  • 1篇陈佩
  • 1篇王霄
  • 1篇屈晶晶
  • 1篇周姣

传媒

  • 3篇光子学报
  • 2篇激光与红外
  • 1篇红外技术
  • 1篇计算机与应用...

年份

  • 1篇2015
  • 4篇2014
  • 2篇2013
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
一种有效的加权PCA物质分类方法被引量:1
2014年
利用经典PCA算法对数据进行分类,所得到的前两个主成分不能代表原始数据的大部分信息,使得分类效果不明显。为了克服这一缺点,提出了一种采用数据预处理技术的加权PCA分类方法,达到较明显的分类效果。该方法首先对样本数据进行归一化处理,将不同尺度的数据规约到同一范围,在此基础上,计算出每个样本在整个数据集合中的权值,接着对归一化后的数据进行均值化或去均值的处理,然后对处理后的样本数据乘以权值来体现其重要程度,最后再利用奇异值分解过程实现主成分分析。计算机仿真结果表明,所提出的方法能很好的将数据分类,与传统PCA法相比,优势明显。
陈佩辛云宏
关键词:主成分分析权值归一化
基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测被引量:19
2015年
针对复杂的天空背景,提出了一种基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测算法。首先通过频域残差法对原始图像进行初步处理,缩小红外弱小目标的待识别目标区域;接着利用Do G算子得到预处理后图像的尺度空间并实行特征点检测,获得最佳尺度图像,再对特征图像进行加权融合;最后通过信息熵分割来实现红外弱小目标的检测。仿真结果表明,本文方法跟文献中所提的优秀算法相比,能有效地检测出红外弱小目标,提升了目标图像的信杂比。同时,能很好地适应不同复杂场景,为红外弱小目标的跟踪应用奠定了基础。
周姣辛云宏
关键词:红外弱小目标信息熵
连续帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测方法被引量:111
2014年
为了克服背景差分法和帧间差分法的不足,有效提高运动目标检测的准确性、实时性和检测效率,提出了一种将连续帧间差分法与背景差分法相结合的运动目标检测方法.首先通过连续帧间差分法获得连续帧差图像,然后分别通过线性的自适应滤波、非线性的中值滤波获得背景图像进行差分,之后再利用阈值分割技术实现运动目标的增强,从而有效解决背景差分法和帧间差分法中都可能出现的无法检测目标的现象.实验表明,该算法可以有效避免漏检、误检等情况,提高运动目标检测的效率和准确性.
屈晶晶辛云宏
关键词:运动目标检测背景差分
基于图像复原技术的红外小目标检测方法被引量:3
2014年
提出了一种准确、快速的红外小目标单帧检测方法。该方法首先利用图像复原技术对红外小目标图像进行平滑预处理,达到去噪、提高图像对比度的效果;接着将滤波后的图像与原始图像做差分对消处理,抑制背景杂波;然后采用梯度法对残差图像进行锐化处理,凸显小目标;最后设置两个灰度级做阈值提取,从而检测到红外小目标。仿真实验结果表明本算法能快速、准确的检测出目标点,鲁棒性较好。
崔璇辛云宏
关键词:红外小目标图像复原背景差分
红外小目标的模板提取及检测技术研究被引量:5
2013年
提出了一种基于特定目标形状模板的红外小目标检测算法。该方法首先通过低通滤波、背景差分法以及高通滤波得到小目标模板。然后,利用目标模板与红外序列的卷积运算,获取一个较为精确的背景图形。最后,通过利用背景差分法,得到最终的红外小目标图像。计算机仿真结果表明,该方法能够较好的检测出小目标,算法步骤简单且易于实现,在改善图像质量、提高图像信杂比增益等方面具有良好的性能。
王霄辛云宏
关键词:红外小目标目标检测背景差分法
一种有效的红外小目标检测方法被引量:14
2014年
提出了一种基于中值滤波与梯度法的红外小目标检测方法.该方法首先通过中值滤波对红外图像进行平滑处理,接着采用背景差分技术将原始图像与经过中值滤波后的图像进行差分对消.在此基础上,再使用梯度锐化法对残差图像进行边缘信息的增强.最后,利用二值化处理凸显出目标点.该方法通过中值滤波与梯度法的互补效应实现了红外小目标的有效检测,仿真实验结果证明了该算法的有效性.
崔璇辛云宏
关键词:红外弱小目标中值滤波背景差分
基于形态学与遗传粒子滤波器的红外小目标检测与跟踪算法被引量:19
2013年
针对复杂背景下红外小目标的检测与跟踪,提出了一种融合了top-hat算法、遗传算法以及粒子滤波器的新方法.该方法首先采用提取副帧的方法去除目标周围部分的背景和噪音,有效地减少了参与运算的像素数目;其次,将具有不同边缘特性的多个结构体应用于top-hat检测算法中,提高了副帧中预目标的有效性;接着,利用目标时空运动的相关性,结合阈值判断来去除虚假目标,增强了目标检测的可靠性;最后,将遗传算法引入粒子滤波算法,较好地改善了粒子的多样性,在保障跟踪实时性的同时,提高了粒子滤波的准确度.实验结果表明,该算法在检测准确度、跟踪准确度和鲁棒性都具有一定的优越性.
王玲玲辛云宏
关键词:遗传算法粒子滤波红外小目标
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