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基于递归标记的红外图像弱小点目标自动识别方法
1
作者
潘文
周波
曹志浩
《遵义师范学院学报》
2024年第4期85-89,共5页
为准确识别红外图像中的弱小点目标,以递归标记算法为核心提出了红外图像弱小点目标自动识别方法。采用平滑滤波器和区域生长分割法,完成待识别红外图像的预处理;应用基于递归的二值图像标记模式,扫描所有的红外图像像素点并定义相应的...
为准确识别红外图像中的弱小点目标,以递归标记算法为核心提出了红外图像弱小点目标自动识别方法。采用平滑滤波器和区域生长分割法,完成待识别红外图像的预处理;应用基于递归的二值图像标记模式,扫描所有的红外图像像素点并定义相应的标记值,形成多个图像连通域;针对每个连通域分别提取几何特征和形心特征,将其应用到稀疏表示分类器和卷积神经网络分类器中,自动生成弱小点目标识别结果。实验结果显示:应用所提方法识别海面红外图像、云层红外图像和纯净天空红外图像的mAP值分别为0.95、0.96与0.91,表明其具有较好的红外图像弱小点目标自动识别效果。
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关键词
递归方法
像素标记
红外图像
弱小点
目标识别
形
心
特征
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题名
基于递归标记的红外图像弱小点目标自动识别方法
1
作者
潘文
周波
曹志浩
机构
宣城职业技术学院信息与财经学院
宣城职业技术学院教学与管理学院
合肥工业大学计算机信息系
出处
《遵义师范学院学报》
2024年第4期85-89,共5页
基金
2020年度安徽省质量工程项目教学研究重点项目(2020jyxm2235)。
文摘
为准确识别红外图像中的弱小点目标,以递归标记算法为核心提出了红外图像弱小点目标自动识别方法。采用平滑滤波器和区域生长分割法,完成待识别红外图像的预处理;应用基于递归的二值图像标记模式,扫描所有的红外图像像素点并定义相应的标记值,形成多个图像连通域;针对每个连通域分别提取几何特征和形心特征,将其应用到稀疏表示分类器和卷积神经网络分类器中,自动生成弱小点目标识别结果。实验结果显示:应用所提方法识别海面红外图像、云层红外图像和纯净天空红外图像的mAP值分别为0.95、0.96与0.91,表明其具有较好的红外图像弱小点目标自动识别效果。
关键词
递归方法
像素标记
红外图像
弱小点
目标识别
形
心
特征
Keywords
recursive method
pixel marker
infrared image
weak points
target recognition
centroid characteristics
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于递归标记的红外图像弱小点目标自动识别方法
潘文
周波
曹志浩
《遵义师范学院学报》
2024
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