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针对活动目标的数码迷彩伪装,为了从光学波段方面评价多种数码迷彩在不同背景中的融合性,对图像内容进行分析,选用HSV颜色模型,分别从图像的色调(H)、饱和度(S)、亮度(V)3个分量 提取数码迷彩和背景图像的颜色、纹理、形状、熵及复杂度等5个方面的特征值。根据超效率数据包络分析模型原理,把数码迷彩与背景图像中各个特征差异值作为决策单元(DMU)的输入量,计算出迷彩与背景一对一融合性的效率值。将效率值数据取倒数作为新的DMU输入量,计算得到每种迷彩对不同背景融合性的效率值,从而实现数码迷彩对背景图像综合适应性的评价。利用图像显著性指标对评价结果进行验证,将融合性效率值最大与最小的两种数码迷彩对背景实施伪装,前者在背景图像中的显著性低,具有更好的背景融合性。 相似文献
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限于成本,无人机搭载的任务设备主要为普通数码相机,采集的是可见光图像,针对此种情况,提出了一种利用彩色分割及形状检测识别油气管道的方法,首先需要设定感兴趣区域ROI,计算出协方差矩阵C和均值m,并使用欧氏距离、马氏距离对图像进行彩色聚类分割,然后对分割图像填色后进行边缘检测,最后根据边缘图像进行霍夫变换来检测直线特征,实现复杂环境下对管道位置的自动定位.测试图像库包含300幅图像,识别准确率达到80.3%,实验结果表明,在色彩差异较大背景中,基于颜色和形状特征的识别方法能有效进行管线跟踪定位. 相似文献
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在动态场景下,为了降低背景运动对目标检测产生误差的影响,针对视频序列图像,提出基于运动矢量
补偿的目标检测算法。采用背景运动补偿方法来完成目标检测,利用 SURF 特征点来获取精确的匹配点对,从而获
取准确的运动矢量;根据运动目标和背景运动矢量位移的不同来区分出前景和背景区域,将背景运动矢量代入模型
进行参数估计,提高背景补偿的精度;用帧差法检测出运动目标。实验结果表明:该算法具有鲁棒性,能够准确检
测出动态背景下的运动目标。 相似文献
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针对武器试验现场飞行目标降落中事故多发的现状,设计一种基于运动目标识别技术的智能视频监控系统。系统采用采集前端-服务器端-决策模型。利用背景差分法和帧间差分法检测运动目标图像,从而实现视频运动目标的自动分割;采用轮廓提取和边缘检测技术进行目标识别;最后用特征算法提取目标的特征参数,从而判断目标的参数信息是否会对降落安全构成威胁,做出进一步决策。对实现系统功能所需的关键技术进行详细介绍,在Visual C++6.0中用OpenCV实现相关算法的设计,并给出部分关键代码。仿真实验结果表明:该系统能满足智能监控的基本要求,精确显示运动目标在靶面上的位置,可根据客户需求识别运动目标。 相似文献
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数码迷彩设计是实现伪装效果的主要关键环节,面向自动涂装作业的迷彩设计是发展趋势与研究热点。通过目标建模方法构建装备四边形三维网格模型,基于分形布朗模型的迷彩生成方法得到装备目标最小外接矩形体五面展开数码迷彩图案;运用最小法矢角纹理映射方法实现二维、三维迷彩图案转换;基于开放图形库和微软基础类库实现的人工交互功能模块,完成图案优化修改。仿真验证与喷涂试验结果表明:输出的数码迷彩图案符合背景特征,草原、荒漠、林地、丛林背景的平均灰度对比和纹理相似度分别为0.18、0.45,且满足自动涂装作业输入要求。 相似文献
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对交通视频中的运动车辆进行图像灰度转换和滤波处理.根据道路中运动车辆的形态学特征,利用形态学运算,减少其他目标的干扰,对车辆目标从道路中进行分割.利用图像像素的连通性,对车辆进行标注,实现车辆的检测.算法在MATLAB平台中仿真实验,证明算法具有一定的实用性和准确性. 相似文献
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针对典型自然环境下军事装备的隐蔽问题,提出一种新颖的演化计算策略,将其与图像仿真设计手段相结合,根据环境状况,构建一种快速仿真计算进而给出迷彩目标隐蔽策略的新方法。该方法主要包括迷彩目标与场景图像的融合仿真计算,引入视错觉条带覆盖的迷彩目标隐蔽计算,基于粒子群优化算法和概率分布采样的搜索计算,以及基于深度神经网络图像特征的融合度计算。运用深度神经网络图像分割模型,结合迷彩目标的分割识出率,评估新方法的性能。仿真实验结果表明:在林地和荒漠环境中获得的隐蔽仿真图像平均融合度可达0.99以上,平均分割识出率低于0.90;新方法能够为设计给定目标在场景图像中的隐蔽策略提供有效的依据,具有较高的实用价值和可扩展性。 相似文献
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针对单一背景下的伪装评估方法难以度量自适应伪装目标在多背景中的综合伪装效果,提出一种自适应
伪装目标在多背景下的光学伪装效果评估方法。选取几种典型背景,对每种背景下目标的光学伪装效果进行评估;
依据星载高光谱图像对目标活动区域内的地物进行分类,确定区域中每种典型背景的面积占比;以每种背景所占比
例作为该背景下评估结果在综合评估中的占比,对各典型背景评估结果加权,得到复杂背景下的综合评估结果。实
验结果表明:该方法量化了多背景下的综合伪装效果,其评估结果较传统的评估更客观全面,更符合目标在多背景
中活动的实际情况。 相似文献
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基于特征点和区域生长的目标图像分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
成像探测的运动目标图像中背景复杂并且含有大量的噪声,针对传统的目标的检测和分割方法精确定位困难、且不能完整分割等问题,提出基于特征点和区域生长的运动目标图像分割方法。通过相邻帧图像的绝对值差分图像得到大概的运动区域,利用基于LK光流的角点检测方法提取差值图像中的特征点,采用非最大值抑制对特征点的优劣性进行评估,对好的特征点进行区域生长,最终达到运动目标的分割目的。仿真结果表明:该方法能够对复杂图像序列中的运动目标进行精确定位,得到较好的目标分割结果,并且计算量小,具有较高的鲁棒性。 相似文献