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基于分形特征的复杂背景下扩展目标检测
被引量：
6
1
作者
张坤华
杨烜
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期217-220,共4页
将分形面积度量和分形拟合误差相结合,提出一种复杂背景下扩展目标检测方法。运用分形面积度量进行目标和背景的边缘检测,并结合扩展目标特性确定目标所在区域范围,实现初检。计算原始图像各像素分形拟合误差特征,并运用概率松弛迭代法...
将分形面积度量和分形拟合误差相结合,提出一种复杂背景下扩展目标检测方法。运用分形面积度量进行目标和背景的边缘检测,并结合扩展目标特性确定目标所在区域范围,实现初检。计算原始图像各像素分形拟合误差特征,并运用概率松弛迭代法进行分形特征增强,利用增强特征进一步抑制初检结果中的自然背景。最后运用数学形态学操作剔除背景粘连,实现扩展目标精确检测。实验结果表明:该方法能够有效、可靠地检测复杂背景下的扩展目标,并能较好保持目标的外形轮廓。
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关键词
扩展目标
分形维数
分形拟合误差
目标检测
概率松弛迭代法
下载PDF
职称材料
题名
基于分形特征的复杂背景下扩展目标检测
被引量：
6
1
作者
张坤华
杨烜
机构
深圳大学信息工程学院
出处
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期217-220,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60572100)
深圳大学科研启动基金项目(200745)
+1 种基金
国家重点实验室基金项目(51483040105QT5118)
深圳市科技计划项目
文摘
将分形面积度量和分形拟合误差相结合,提出一种复杂背景下扩展目标检测方法。运用分形面积度量进行目标和背景的边缘检测,并结合扩展目标特性确定目标所在区域范围,实现初检。计算原始图像各像素分形拟合误差特征,并运用概率松弛迭代法进行分形特征增强,利用增强特征进一步抑制初检结果中的自然背景。最后运用数学形态学操作剔除背景粘连,实现扩展目标精确检测。实验结果表明:该方法能够有效、可靠地检测复杂背景下的扩展目标,并能较好保持目标的外形轮廓。
关键词
扩展目标
分形维数
分形拟合误差
目标检测
概率松弛迭代法
Keywords
extended
target
fractal
dimension
fractal
fitting
error
target
detection
probabilistic
relaxation
iteration
algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分形特征的复杂背景下扩展目标检测
张坤华
杨烜
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
6
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职称材料
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参考文献
引证文献
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