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具有自组织性并行行为的元胞自动机模型已逐步应用于图像处理领域。在已有的基于元胞自动机的图像处理算法基础上,结合元胞自动机和图像边缘的种种特征,提出了一种新的适用于图像边缘检测的元胞自动机模型。实验证明,新模型更加有效地勾勒出图像细节边缘。同时,该模型也适用于高分辨率遥感图像中小目标的边缘检测和提取。 相似文献
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基于摩尔近邻模型的二维元胞自动机在图像处理中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
元胞自动机是一种具有空间、时间和状态离散性的动力学系统。在简单介绍了元胞自动机基本原理的基础上,提出采用二维元胞自动机对图像做边缘检测以及对破坏图像做恢复的算法。通过与传统处理方法的结果比较,表明该算法具有处理速度快、质量较好、易于硬件集成等优点,是一种新颖实用的图像处理算法。 相似文献
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为解决海空复杂背景下弱点目标的检测,针对电视和3~5μm红外弱点目标提出了一种采用多向梯度表决融合的检测方法。该算法依据目标辐射特征是像素灰度在水平和垂直方向上梯度变化,将弱点目标特性转化为对图像奇异性的分析。采用匹配的梯度分割阈值分别对红外和电视通道的图像进行检测,并对各通道的检测结果进行表决融合。仿真实验通过实测的海空背景下电视和3~5μm红外图像进行。在红外梯度阈值系数选取为2.4~2.8、电视梯度阈值系数选取0.6~1.8时,可实现对信杂比(SCR)为1的海空背景下点目标的检测概率≥97%,单帧图像的虚警个数≤10。 相似文献
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提出了一种基于小波与分形的红外小目标自动检测算法,首先对原始图像进行小波分
解,计算其低频概貌图像的分形参数,利用在不同纹理图像分形参数变化的特性,检测出水天线的位置,在水天线附近利用红外目标的灰度特性进行精细搜索,最后确定目标所在的位置。实验表明该算法能有效地消除云层、海浪等杂波干扰,适用于海空复杂背景下远距离红外船只目标的检测。 相似文献
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为实现舰载红外警戒系统对海空背景下红外弱点目标的检测,本文提出一种将形态滤波与梯度检测相结合的红外图像滤波与目标检测方法,首先采用多形态算子对输入的图像进行并行滤波,大尺度形态算子抑制图像噪声,小尺度形态算子提取目标边缘细节信息,对并行处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合,然后依据目标的像素灰度在水平和垂直方向上的梯度变化,将弱点目标特性转化为对图像奇异性的分析,采用多向梯度算法对目标进行检测.实验表明算法有高检测概率,同时又把虚警个数降的很低,适用于舰载红外警戒系统. 相似文献
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目标检测是红外图像处理环节中的重要组成部分,检测结果直接影响后续处理。在分析红外图像特点的基础上,采用改进的Top-Hat算子对红外图像中的噪声点进行抑制,同时基于传统K-means聚类思想,提出基于二维梯度信息的K-means聚类目标检测算法。实验结果表明,该方法抑制噪声作用明显,能很好地检测出红外图像中的目标,为后续图像处理工作打下较好的基础。 相似文献
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偏振光反射信息可直接反演目标本征特性,且在传输过程中具备较强的抗干扰特性,因此偏振成像技术可适用于多种复杂环境中的智能监控、交通监察领域。近年来使用深度学习判读图像检测目标的方法迅速发展,已经广泛应用于图像处理的各个领域。本文提出了一种基于偏振图像与深度神经网络算法的行人、车辆多目标检测算法YOLOv5s-DOLP。首先,通过实时获取到偏振图像进行偏振信息解析,获取目标偏振度图像。其次,为增强偏振度图像中检测目标与背景存在高对比度的特性,在主干网络中引入通道注意力与空间注意力,提升网络特征进行自适应学习的能力。此外,使用K-means算法对目标位置信息进行聚类分析,加快网络在偏振度图像的学习速度,提升目标检测精度。实验结果显示,该算法结合了偏振成像和深度学习目标检测的优势,对于低照度复杂场景中的车辆、行人目标检测效果好、检测速度快,对于道路车辆的目标检测、识别与跟踪具有一定的应用价值。 相似文献
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新的红外图像小目标检测方法 总被引:2,自引:2,他引:2
在分析了海空背景下舰船目标红外图像特征的基础上.提出了一种基于背景粗糙度估计的红外图像小目标自适应检测算法,该算法利用LOG算子检测目标的大致轮廓,确定目标的中心点作为区域生长的种子点,可以看作是为后续处理压缩数据量的一种方法。它可以减少运算量,提高检测速度,抑制对不必要的种子点的区域生长,提高目标的检测概率。 相似文献