1 华中科技大学,多谱信息处理技术国防科技重点实验室,湖北,武汉,430074
2 中国航天科工集团公司第三研究院,北京,100074
3 兰州交通大学,数理与软件工程学院,甘肃,兰州,730070
4 北京航空航天大学,北京,100083
Hausdorff距离(HD)用于度量两个点集之间的距离,它不要求点之间的一一对应,是一种模糊度量,因而在匹配来自不同传感器的图像时广泛使用.在分析了传统HD算法的基础上,提出了一种基于结构张量加权的HD,称为STWHD.红外与可见光图像匹配的仿真实验表明,其抗噪能力较传统的HD算法有较大的提高.
Hausdorff距离 结构张量 图像匹配
1 华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,湖北,武汉,430074
2 天津津航技术物理研究所,天津,300192
3 中国航天科工集团公司第三研究院,北京,100074
针对红外序列图像中弱小目标检测问题,提出了用最小二乘向量机对原始红外图像中每一像素的局部区域作灰度曲面最佳拟合,在拟合曲面上进行灰度极大值像素点位置估计,实现目标的粗定位.真正的目标取决于中心点的灰度是否高于其邻域的平均灰度.并以径向基核函数为例推导出了极值点估计所需的二阶方向导数算子.对模拟和实际图像进行了小目标检测的实验验证.结果表明,基于支持向量机的小目标检测算法具有较强的适应性.
小目标检测 最小二乘向量机 径向基核函数 Small target detection Least square support vector machine Radial basis function
华中科技大学 图像识别与人工智能研究所,图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,湖北,武汉,430074
在分析了海空背景下舰船目标红外图像特征的基础上,提出了一种基于背景粗糙度估计的红外图像小目标自适应检测算法,该算法利用LOG算子检测目标的大致轮廓,确定目标的中心点作为区域生长的种子点,可以看作是为后续处理压缩数据量的一种方法.它可以减少运算量,提高检测.速度,抑制对不必要的种子点的区域生长,提高目标的检测概率.
小目标检测与分割 LOG算子 背景粗糙度 区域生长 Small target detection and segmentation LOG operator Roughness of the background Region growing
