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题名基于形状特征的红外目标检测方法
被引量：12
- 1
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作者
高晶
孙继银
吴昆
李琳琳
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机构
第二炮兵工程大学
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期49-53,共5页
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文摘
针对红外地面固定目标无直接可用基准图,目标边缘模糊,不利于目标识别检测等问题,提出一种新的基于形状特征的红外目标检测方法。首先在依据红外图像形状特征的基础上,引入图像的灰度形态学梯度,扩展对比度、增长图像边缘特征;其次进行多子区划分,并设计像素相似性计算,有效地结合了像素点的灰度信息以及空间位置;最后在考虑实时图中非真实边缘影响时,加入了Canny算子检测边缘,分离目标与背景,在红外实时图中检测出所需的目标。实验结果表明,本文所提算法检测率能达到80%以上,与直方图检测方法、Hausdorff算法、Nprod算法相比,分别平均提高了近10%,11%,20%,算法花费时间缩短2/3。对于红外固定目标,该方法具有检测率高、速度快、精度高等优点。
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关键词
形状特征
多子区
像素相似性
空间位置
目标检测
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Keywords
shape character
multiple seed-region
similarity of pixels
spacial location
target detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名相似像素的Harris角点检测改进算法
被引量：11
- 2
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作者
张立亭
黄晓浪
鹿琳琳
陈竹安
罗亦泳
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机构
东华理工大学测绘工程学院
江西省数字国土重点实验室
中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2019年第7期111-115,共5页
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基金
江西省自然科学基金项目(2016BAB203102)
江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ150555)
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文摘
针对Harris算法提取的角点对尺度变化较敏感,且运行速度慢的问题,该文提出了一种基于相似像素的Harris角点检测改进算法。受SUSAN算法启发,改进算法首先计算目标像素8邻域内与之相似的像素数目,并据此筛选出候选角点;然后利用候选角点的相似像素数目改进角点响应函数;最后进行局部非极大抑制确定最终角点。实验结果表明,与Harris算法相比,改进算法所提取的角点位置更加准确,重复率较高,且角点检测时间仅为原算法的26.63%。本文所提算法提高了Harris算法的角点检测效率和稳定性。
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关键词
HARRIS算法
角点检测
角点响应函数
相似像素
图像处理
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Keywords
Harris algorithm
corner detection
corner response function
similar pixels
image processing
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于非局部滤波的遥感时空信息融合方法
被引量：10
- 3
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作者
刘慧琴
吴鹏海
沈焕锋
袁强强
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机构
武汉大学资源与环境科学学院
安徽大学资源与环境工程学院安徽省地理信息工程中心
地球空间信息技术协同创新中心
武汉大学测绘学院
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出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2015年第4期27-32,共6页
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基金
国家高技术研究发展计划项目(2013AA12A301)
地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(2014NGCM05)
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文摘
遥感时空信息融合技术是获取高时空分辨率遥感数据的一种有效途径。该文在传统时空融合基础上,引入非局部滤波以顾及邻域像元空间相关性,同时采取可弱化局部噪声的经验型公式筛选相似像元,并以Landsat与MODIS反射率数据进行验证。其主要贡献表现在:对相似像元的选取方法进行改进,可弱化可能存在的局部噪声,使得选取条件更客观、更准确;将非局部均值滤波方法引入遥感时空信息融合,使得融合的效果更好、精度更高。
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关键词
时空信息
非局部滤波
反射率
相似像元权重
融合
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Keywords
spatio-temporal information
non-local means filter
surface reflectance
weight of similar pixels
fusion
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分类号
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名ESTARFM相似像元选取方法的改进研究
被引量：3
- 4
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作者
董世元
张文娟
许君一
马建行
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机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
中国科学院遥感与数字地球研究所
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出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2020年第1期185-193,共9页
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基金
中国科学院遥感数字所所长青年基金项目(Y5ZZ11101B)
国家重点研发计划项目“静止轨道全谱段高光谱探测技术”
“高精度定标与反演技术”(2016YFB0500304)。
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文摘
ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)是一种经典的基于权重滤波的时空融合算法,它在众多领域得到广泛应用。相似像元选取是其一个重要步骤,ESTARFM模型中相似像元选取过程受搜索框大小和分类数影响,当前的研究中搜索框大小的设定较为统一,而分类数大小设定缺乏统一性。为降低ESTARFM算法中分类数对算法性能的影响,将STNLFFM(A Spatial and Temporal Nonlocal Filter-Based Data Fusion Method)中相似像元选取方法与ESTARFM模型相结合,提出改进的ESTARFM_NL模型。研究设计了两组不同时相变化条件下的数据进行对比分析。结果表明:ESTARFM_NL与ESTARFM融合结果相对误差直方图总体分布趋近一致,同时利用平均相对误差和相关系数对融合结果进行评价,发现两种算法之间精度差异较小,表明两种算法融合精度相当;对比两种算法运算效率,发现ESTARFM_NL运行时间能够得到大幅缩减。因此,ESTARFM_NL为大区域或长时间序列遥感数据的时空融合提供了一种可选择的融合方案。
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关键词
时空融合
ESTARFM
相似像元选取
阈值法
运行效率
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Keywords
Spatiotemporal fusion
ESTARFM
similar pixel selection
Threshold value method
Running effi‐ciency
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名面向图像修复的域相似算法
被引量：1
- 5
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作者
何文韬
叶学义
何志伟
汪云路
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机构
杭州电子科技大学模式识别与信息安全实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第13期163-167,共5页
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基金
国家自然科学青年基金(No.60802047
No.61001216)
+1 种基金
浙江省科技计划重点项目(No.2008C21092)
浙江省自然科学基金(No.R1090138)
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文摘
基于偏微分方程(PDE)的图像修复和基于纹理合成的图像修复是目前数字图像修复中的重要方法,虽然均能较好地修复图像,但是修复的效率较低。提出了一种采用域相似修复图像的新算法,先对待修复区域边界上的所有待修复点计算优先级,然后按照优先级从大到小的顺序修复图像;该算法以像素点邻域的相似来衡量两个像素点相似的程度,充分考虑了待修复像素的邻域中已知信息对该像素的影响。仿真实验结果表明,该算法不仅能较好地修复图像,而且在同等修复区域和修复效果的条件下具有更高的修复效率。
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关键词
数字图像修复
像素相似
域相似
优先级
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Keywords
digital image inpainting
similar pixel
similar neighborhood
priority
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分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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