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红外探测系统需要尽早发现目标以便及时拦截,但是红外图像上的小目标检测是一个挑战十足的任务。为了提高检测准确率,提出一种基于自适应对比度增强的红外小目标检测方法。为了利用自注意力机制和卷积各自的优势,设计了一个高效的特征提取网络和一个面向小目标的检测头。同时为了解决实际应用中出现的弱目标,在检测子网络前添加了一个图像预处理子网络,该模块可以自适应地调节图像对比度。在红外空中小目标数据集上的实验表明,提出的方法能达到93.76%的检测精度,与经典的检测方法相比,能够更好地平衡检测精度和召回率,证明了方法的巨大应用潜力。 相似文献
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针对空中红外目标样本数目不足、细粒度分类精度低等问题,提出一种基于元学习的少样本红外空中目标分类的方法.该方法以元学习为基础,结合多尺度特征融合,在减少计算量的同时有效提取不同分类任务之间的共性,再利用微调策略实现对不同任务的分类.实验证明,此方法在提升mini-ImageNet数据集分类精度的同时可减少约70%的计算... 相似文献
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针对同时兼顾大范围搜索和精确识别目标的迫切需求,研制了一种大变倍比红外变焦成像系统,设计两片独立运动的变倍镜及一片补偿镜,通过两个变倍镜级联的方式获得大变倍比。结合系统运动镜片多及变焦曲线复杂的特点,采用直线运动机构实现镜片变焦运动,使用集成编码器及螺纹丝杆的直线电机作为驱动。通过有限元仿真开展了系统力学分析,所设计镜片最大位移为3.04×10-3 mm。成像系统适用于中波红外制冷式640×512焦平面阵列探测器,变倍比达到55倍。实验室成像及外场实景成像的结果表明,系统在焦距由6 mm至330 mm连续变化的过程中成像清晰、像质良好,验证了系统的连续变焦成像性能,该设计合理可靠。研究成果在搜索、跟踪、侦察、监视等方面有广阔的应用前景。 相似文献
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针对红外空中目标,提出了一种基于稀疏表示的快速分类算法.该工作的技术难点表现在训练样本较少,算法需要具有旋转不变性、较高的抗噪性和实时性.针对这些难点,首先根据红外空中面目标的梯度信息和统计特性,计算出图像主方向,然后将主方向旋转至同一参考方向.接着基于稀疏表示原理,把分类问题转化为1范数最小化问题,最后用快速收敛方法得到分类结果.实验结果表明该方法能够达到98.3%的正确率,给测试图像50%的像素叠加噪声后,分类正确率仍大于80%. 相似文献
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雾霾天气由于悬浮粒子的存在,降低了红外成像系统的对比度和视觉质量。现有的去雾方法大多侧重于增强全局对比度或在图像中采取局部网格透射率估计策略,容易导致图像信息丢失、光晕伪影以及天空区域失真的现象。针对这些问题,本文提出了一种基于超像素结构分解以及信息完整性保护的单幅图像去雾方法。在该模型中,首先基于局部结构信息,设计了分层超像素算法自适应地将图像分割成多个目标区域以消除光晕伪影。同时为了避免局部高亮目标造成估计误差,采用基于超像素块的改进四叉树细分方法获得全局大气光值。在此基础上,利用组合约束通过最小化信息损失实现透射率图最优化。在真实红外雾天图像上的实验表明,在定性和定量方面与现有的经典算法相比,本文所提方法在对比度和可见性方面具有优越性。 相似文献
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前景/背景分割算法是计算机视觉中一种常见的算法。其基本思想是利用背景中不同像素或帧与帧之间的相关性,判断每个像素点的灰度值,然后根据预测值和实际观察值判断当前像素属于前景还是背景。首先介绍了几种应用在不同场合的前景/背景分割算法。考虑到应用传统的基于处理器的平台很难实时实现这类计算量很大的算法,所以在该算法的有效性被确认后,重点介绍其嵌入式实时实现。同时引入了一种先进的实现算法的方法:可重构计算及其设计方法和流程。另外还讨论了几个重要的关于硬件实现算法的问题。在给出了如何应用可重构计算实现算法的实例后,介绍了如何把已实现的算法嵌入基于片上系统的成像系统,以实现一个完整的系统。 相似文献
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