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题名基于CNN的海空光电目标检测技术研究
被引量：4
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作者
刘天华
杨绍清
刘松涛
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机构
海军大连舰艇学院信息与通信工程系
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2008年第S2期655-658,共4页
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基金
国家自然科学基金项目资助(60572160)
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文摘
根据元胞神经网络图像处理模型,提出了一种海空光电目标的检测方法。与传统的方法不同,元胞神经网络是一种新的图像处理模式。它把图像看成一个动力系统,如果设置合适的模板参数与初始条件,就能达到特定的图像处理功能。首先对图像进行预处理和直方图修正,然后利用CNN进行分割,最后检测出目标。通过仿真实例,结果表明,该方法能较好地检测出海空目标,准确率较高,并且满足实时处理的要求,具有一定的军事应用价值。
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关键词
元胞神经网络
海空目标检测
直方图修正
分割
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Keywords
Cellular neural networks
Sea-aero target detection
Histogram altering
Segmentation
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于分形图像编码的海空目标检测方法研究
被引量：1
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作者
林洪文
杨绍清
夏志军
康春玉
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机构
海军大连舰艇学院信息与通信工程系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第11期199-200,共2页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60572160)
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文摘
提出了一种基于分形图像编码的海空目标检测方法。对图像平滑滤波后,进行快速无搜索编码,利用编码过程中各值域块的均方根误差来判断该块是否包含人造目标,标记包含人造目标的值域块,并将邻近的标记块连接起来,就可以得到完整的目标区域。实验结果表明,该方法对海空背景下的目标检测具有较高的准确率,且抗噪能力强,处理速度快,能够满足实时处理的要求。
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关键词
分形图像编码
海空目标检测
均方根误差
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Keywords
Fractal image coding
Sea-aero targets detection
Root mean square error
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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