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基于模糊融合的红外弱小目标快速检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于模糊融合的红外弱小目标快速检测新算法。算法以差分图像为基础,根据差分图像的噪声特性引入衡量像素点灰度变化程度的隶属度函数,将经过隶属度函数“模糊化”的数帧差分图像进行模糊“与”操作实现融合,按照规则对融合后的图像进行两次模糊推理,实现了弱小目标的检测。仿真实验结果表明,该算法保留了差分法良好的实时性,克服了确定检测阈值难和“硬”判决带来检测概率低的缺点,能快速有效地检测出低信噪比红外图像序列中的像素个数不小于4的弱小运动目标。 相似文献
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目的 为了解决OLED显示屏表面周期性纹理背景和缺陷边界模糊、对比度低的特征导致其表面缺陷检测困难的问题,开展OLED显示屏表面缺陷自动检测方法研究.方法 对OLED显示屏图像进行奇异值分解,选择前2个较大的奇异值重构图像纹理背景,对原图像和重构图像进行差分运算,获得残差图像.将残差图像像素随机赋予初始隶属度值,采用模糊C均值聚类法获得像素最终隶属度值.根据隶属度大小,将残差图像像素聚成2类,并从残差图像中准确地分割缺陷.结果 选取较大的2个奇异值可以有效地重构OLED显示屏的周期性纹理背景;模糊C均值聚类法分割缺陷获得的区域灰度一致性(U)平均值为0.9846.结论 基于奇异值分解的背景重构方法可以有效地检测OLED显示屏表面缺陷;与分水岭法和Otsu方法相比,模糊C均值聚类可以准确地分割模糊边界的缺陷区域. 相似文献
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基于演化非对称核函数的均值漂移跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统均值漂移跟踪算法中采用的对称核函数模板中包含了较多背景像素点,影响跟踪精确度和稳定性的缺点,在固定非对称核函数的基础上对均值漂移跟踪算法进行了改进,提出了一种基于演化非对称核函数的均值漂移目标跟踪算法。本文算法首先介绍了将非对称核函数模板引用到均值漂移算法框架的关键问题——模板中心——的计算方法;其次将非对称核函数模板的表述和演化有机结合,提出了利用区域相似度的目标轮廓水平集演化算法并阐述了非对称核函数模板的更新策略。实验结果表明,相比现有的方法,本文提出的基于演化非对称核函数模板均值漂移跟踪算法具有更高的准确性和可靠性,同时也能满足一般目标跟踪任务的实时性要求。 相似文献
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《中国计量学院学报》2016,(3):324-329
视频目标再识别涉及计算机视觉领域的运动目标检测、跟踪、图像处理、特征提取、特征匹配等.现提出一种基于前景检测、彩色区域边缘直方图(REH)的视频目标再识别算法.前景目标检测能有效消除背景像素产生的冗余特征,结合HSV空间中的彩色区域边缘直方图,增强了对目标的特征描述.实验在笔者建立数据集和3Dpes上取得了86.7%和51.5%的识别率,进一步提高了视频目标再识别的准确率. 相似文献