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一种基于视觉显著图的舰船红外图像目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于视觉显著图的红外舰船目标定位方法,即通过改进的Itti模型生成视觉显著图,并基于视觉显著图分割出目标区域,从而实现目标检测。先用小波变换替代Itti模型中的高斯滤波来生成图像多尺度金字塔,然后用center—surround算子提取出多尺度的视觉差异特征,并对生成的视觉特征图进行合成,生成显著图。最后,利用阈值分割方法分割出目标区域,并对原始图像进行标记,从而实现目标检测。实验结果表明,与传统的Otsu阈值分割方法相比,该方法能够准确检测出目标区域。 相似文献
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提出了一种基于感兴趣区域ROI(Regions of Interest)的红外舰船目标定位方法,通过改进的Itti模型提取包含目标的感兴趣区域,实现目标定位。首先应用小波变换代替Itti模型的高斯滤波生成图像多尺度金字塔,并用center-surround算子提取多尺度的视觉差异,再将生成的视觉特征图进行归一化并线性组合,生成显著图,最后运用交替式有效子窗口搜索算法 A-ESS (Alternating Efficient Subwindow Search)定位目标区域。实验结果表明:该方法能准确定位出目标区域。 相似文献
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该文根据人类视觉系统的生理结构与认知特点,提出了一个基于自底向上视觉注意的遥感图像分析模型,并在此基础上开发出了一种新的遥感图像分析方法。该方法在一定程度上具备了类似于人类视觉系统的选择性加工能力。将其应用于多种类型的真实遥感图像,获得了较为满意的实验结果。 相似文献
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感兴趣区域(Region of interests,ROI)是图像中可能引起人眼视觉关注的区域。根据视觉注意机制的经典模型Itti模型来提取图像的低层特征,利用局部迭代的特征合并策略并在此基础上综合自动阈值分割和种子点的区域生长方法得到感兴趣区域的提取方法。实验结果表明该方法符合生物的视觉注意机制,具有良好的鲁棒性。 相似文献
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针对图像中感知物体提取问题,借鉴认知学对视觉信息表达的研究成果,提出一种感知物体的数学定义,并由视觉注意计算模型得到的视觉注意显著图选择区域增长算法的种子区域。建立图像中感知物体的马尔可夫随机场模型,通过度量图像中感知物体的显著性、边缘和同质性分布情况,最小化能量函数提取出图像中的感知物体。对含有飞机的图像中感知物体的提取实验,验证了提出算法的有效性、以及在认知上的合理性。 相似文献
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针对在传统机器视觉研究中,尺度、显著性和物体识别多数被分开研究的现状,首先分析三者之间的内在联系和相互关系,得出应该在一个框架中来研究它们的结论;然后讨论视觉中的尺度空间表示方法、显著性度量方法.最后选取强度、颜色和方向三种特征以及尺度引导注意,建立一个自下而上的结合尺度与特征引导的计算模型,并给出仿真实验结果. 相似文献
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针对常规方法测量衔铁小轴零件尺寸效率低、精确差的不足,提出一种基于机器视觉的零件尺寸测量系统。以500万CCD相机、远心镜头、LED背光源进行系统搭建,基于LabVIEW开发平台,利用IMAQ Vision视觉工具包进行软件开发。在该系统中,依据小轴轮廓开发自动截取感兴趣区域(ROI)模块;利用IMAQ Vision视觉函数实现二值化、形态学去噪以及边缘轮廓提取,最终实现几何参数测量。通过稳定性和重复性测试,结果表明:基于IMAQ Vision的视觉测量系统测量精度可达0.005 mm,系统测量稳定、抗干扰能力强。 相似文献
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一般基于感兴趣区域(ROI)的图像编码算法都没有充分考虑人眼视觉特性,在分析了JPEG2000中感兴趣区域编码的优缺点后,利用小波变换的特点并结合人眼视觉的掩蔽效应,提出了一种改进的ROI图像编码算法。首先将图像小波域中的所有低频系数进行移位处理,而对于小波域中的高频系数,仅对其属于ROI区域的系数进行移位处理,再利用等级树集合分割(SPIHT)算法进行编码传输。仿真实验证明了该算法比原有算法的图像主观质量更好。 相似文献
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在超宽带合成孔径雷达叶簇隐蔽目标检测中,传统的UWB SAR图像变化检测方法易受图像灰度值起伏和成像条件变化的影响,致使现有的变化检测算法的性能下降.本文根据人类视觉系统的生理结构和认知特点,提出了一种基于视觉注意机制的叶簇隐蔽目标变化检测算法.该方法使用视觉注意模型,将图像的多尺度特征信息融合为单幅视觉显著图像,并利用图像局部邻域信息和目标的空间相关特性对视觉显著图中视觉注意焦点进行分层筛选和变化检测.实验结果表明:本文中基于视觉注意机制的变化检测方法可以有效检测多时相UWB SAR图像中的叶簇隐蔽目标,较之传统的基于统计原理的变化检测方法,其检测速度更快,且对场景复杂的UWB SAR图像亦具有鲁棒性. 相似文献
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提出了一种基于视觉显著性的目标检测算法,用于对位于地面上的车辆、飞
机等地面可移动目标进行检测和定位。针对地面可移动目标在场景中较小的特点,设计了一种用于对
目标检测进行引导的基于视觉注意机制的目标显著模型。首先,提取图像目标的颜色特征、强
度特征和方向Gabor特征,并将其结合起来用于计算显著图。然后以超像素为单位对
显著值进行计算,并结合人眼视觉敏感度对不同距离的超像素之间的差异进行加权处理。实
验结果表明,本文算法可以有效地检测并定位出复杂背景中的地面可移动目标。 相似文献