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1.
基于显著性及主成分分析的红外小目标检测   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
将红外小目标检测作为目标与背景的二分类问题。先根据点扩散函数原理,仿真生成红外小目标训练样本,再用主成分分析方法提取目标样本的主特征,建立目标的主成分空间。对测试样本,只要判断其在主成分空间的重构残差,便可识别其是否为目标。为了提高算法的实时性,提出了一种基于显著性和主成分分析的红外小目标检测算法,先通过频域残差方法检测目标可能存在的显著性区域,再在此区域内做识别。实验结果证明该方法快速、有效。  相似文献
2.
图像显著性检测方法解析   总被引:2,自引:0,他引:2  
图像显著性检测是一种通过对图像颜色、强度、方向等特征进行分析生成图像显著性图的技术。其生成的显著性图可以用于图像分割、图像压缩以及图像识别等图像处理领域,从而改善图像处理的性能。为了对图像显著性检测技术及其发展有一个全面深入的了解,使用文献研究法和比较研究法对其概念及方法进行了探究。针对几种具有代表性的图像显著性检测算法进行了简要的概述和分析,用流程图简明扼要地表示显著性检测算法的基本框架。研究结果显示,图像显著性检测技术的效率在不断提升,算法越来越多样化,在图像处理领域的应用越来越广泛,这些对于图像处理自动化具有重要意义。  相似文献
3.
显著区域检测算法综述   总被引:2,自引:0,他引:2  
检测视觉上显著的区域对于很多计算机视觉应用都是非常有帮助的,例如:内容保持的图像缩放,自适应的图像压缩和图像分割。显著区域检测成为视觉显著性检测领域的重要研究方向。文中介绍了显著区域检测算法的研究现状并分析了典型的显著区域检测方法。首先,将现有的显著区域检测算法进行了分类和分析。然后,在一个包含1000幅图像的公开数据集上对典型的显著区域检测算法进行了评测。最后对现有的显著区域检测算法进行了总结并展望了下一步发展方向。  相似文献
4.
非清晰区域抑制下的显著对象检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于上下文感知的显著区域检测模型(Context-Aware,CA)对于大目标和复杂背景图像中显著对象检测存在检测内容缺失和误检的问题.在CA模型的基础上,引入图像清晰度的视觉反差特性,提出非清晰区域抑制下的图像显著对象检测方法.该方法以离散度作为判断图像中是否存在清晰度差异的标准,并对存在差异的图像进行抑制.实验结果表明,非清晰区域抑制的CA方法可以在较好的解决大目标检测和复杂背景误检问题,提高了显著对象检测精度.  相似文献
5.
钱晓亮  郭雷  韩军伟  程塨  姚西文 《电子学报》2013,41(6):1159-1165
 针对现有的基于频域的视觉显著性检测算法检测准确度不高的弱点,本文提出了一种基于加权稀疏编码的频域算法,旨在提高检测准确度的同时保持频域算法运算速度快的优势.在传统的稀疏编码算法基础上,本文根据各子码的增量编码长度来设置它们的权重,实现对图像的加权稀疏编码而不是直接对原始图像进行处理.最后,为了处理多维的稀疏编码信号,本文利用信息论的思想对最新发表的图像签名算法进行了多通道改进,以香农自信息的形式输出图像的显著性检测结果.在公开的人眼跟踪数据库上同9种流行算法的实验对比和对算法复杂度的分析证明了本文算法的有效性和快速性.  相似文献
6.
近年来,显著性检测与图像处理有着密不可分的关系,图像处理依赖于高质量的显著图才能得到较好的处理结果。因此为提高图像显著性检测的准确性,提出了一种新的基于条件随机场(CRF)的显著性融合算法。将显著性检测看做一个图像标注问题,运用多尺度对比,中央—周围直方图和颜色空间分布这三种不同的显著度计算得到显著图。通过CRF学习计算各个显著度的权重,采用最大似然估计方法获取模型参数估计,得到最优解。最后利用CRF检测测试图像。通过大量的实验结果表明,此算法可以对显著目标得到更加精确地检测。  相似文献
7.
针对传统视觉显著性检测算法单纯使用当前观测图像的信息或是先验知识的不足,该文引入了长期特征和短期特征的概念,分别代表先验知识和当前观测图像的信息,并提出了一种基于信息论的算法将它们融合。首先,分别根据人眼跟踪数据和当前观测图像的内容来训练长期和短期稀疏词典并对图像进行稀疏编码,将得到的稀疏编码作为长期和短期特征。其次,针对现有算法只能在整幅图像上或是在一个固定大小的局部邻域内进行统计的缺陷,该文提出一种基于信息熵的特征概率分布估计方法,该方法可以根据当前观测图像的具体情况自适应地选择一个最佳的区域大小来计算长期和短期特征出现的概率。最后,利用香农自信息来输出图像的显著性检测结果。同8种流行算法在公开的人眼跟踪测试库上进行的主观和定量的实验对比证明了该文算法的有效性。  相似文献
8.
提出了一种基于RGB颜色空间和随机矩形区域的显著性检测方法.该方法以R、G、B作为图像特征,然后随机产生不同位置和大小的矩形区域,并统计每个矩形区域内各像素特征值与该区域的特征均值之间的距离,再综合所有矩形区域和所有特征得到最终的显著图.因不需进行颜色空间转换,可大幅减少计算时间;同时,RGB颜色空间三通道的亮度变化比较一致,使得在特征融合时能够充分利用所有特征的信息,因而取得了更好的检测效果.实验结果表明该方法能更快速、更有效地检测出图像中的显著性区域.  相似文献
9.
复杂背景条件下的红外小目标检测是红外预警、红外搜索与跟踪等系统的关键技术和研究热点之一。针对红外序列图像中弱小目标检测问题,提出了一种基于视觉对比度机制的红外小目标检测方法。该方法首先运用加权高斯差分方法计算出目标显著性图,接着采用模糊控制方式优化参数获取显著性区域,最后通过显著区域与周围区域对比度分析获取真实目标。从实验结果以及和其他方法对比可以看出,所提出方法具有较高的检测率和较低的虚警率,是一种有效的小目标检测方法。  相似文献
10.
针对目前基于先验背景的显著度算法中,把图像的所有边界同等对待带来的误判别问题,本文提出一种基于可区分边界和加权对比度优化的显著度检测算法.为了客观评价显著度,本文首先设计了一种粗略评估显著度的指标,用来选择较好的背景图.以该指标为基础,该算法先利用Hausdorff距离对边界进行区分,再利用测地线距离变换完成可靠的背景检测;然后,构造了一种前景-背景加权的对比度来计算初始显著度;最后,使用加权的优化模型进行显著度的优化.在5个公开数据集上的实验结果表明,本文算法在保持快速、无训练等优点的同时,检测性能优于目前主流算法.  相似文献
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