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基于图像绘制技术的红外场景模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
红外场景模拟可为目标识别、跟踪提供必要的图像样本,对算法的训练、评估和可靠性检验具有十分重要的意义,基于建模的红外模拟方法不一定反映场景的客观情况,并且,计算量大、耗时,难于模拟出有真实感的红外图像。基于图像绘制技术,提出无需建模的基于图像的绘制方法来模拟红外场景图像,根据红外图像的特点,给出了计算基本矩阵的非线性迭代算法和基于特征约束的动态规划立体匹配算法。由于参考图集是实际图像,因此,模拟图像更符合景物的真实情况,并且,该方法无需很复杂的建模过程,利于实时模拟。实验结果表明,该方法可有效地模拟出真实感的红外图像。 相似文献
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基于兴趣区检测的地面目标识别方法研究 总被引:3,自引:2,他引:1
提出了一种基于兴趣区检测的地面目标识别方法.根据目标模型的有关几何形状和热辐射知识,采用自上而下的计算模型,计算所提取的基元特征的显著性,并根据基元特征的显著性的大小确定出注视点及相应的兴趣区,然后对兴趣区中的图像进行分割,并利用模型知识对分割图像进行识别.该方法对已有的红外目标图像系列取得了很好的识别效果,提高了识别精度和弱小目标检测识别的能力. 相似文献
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提出了一种新的解决红外图像小目标检测问题的深度卷积网络,将对小目标的检测问题转化为对小目标位置分布的分类问题;检测网络由全卷积网络和分类网络组成,全卷积网络对红外小目标进行增强和初步筛选,实现红外图像的背景抑制,分类网络以原始图像和背景抑制后的图像为输入,对目标点后续筛选,网络中引入SEnet(Squeeze-and-Excitation Networks)对特征图进行选择;实验验证了整个检测网络相对于传统小目标检测算法的优势,所提出的基于深度卷积神经网络的小目标检测方法对复杂背景下低信噪比且存在运动模糊的小目标具有很好的检测效果. 相似文献
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星上运动目标识别的若干关键问题 总被引:4,自引:0,他引:4
未来战争,敌我双方的战争机器将向机动性、隐蔽性方向发展。许多武器系统本身就是运动目标,如航母战斗群、弹道导弹、巡航导弹,远程战斗轰炸机等。因此,空间卫星侦察系统的星上运动目标检测和识别就是迫在眉睫的课题。文中探讨了与此课题相关的若干关键技术问题,并给出了一个检测弹道导弹运动目标的方法和模拟结果。 相似文献