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实时图像序列空中微小目标的检测和跟踪,采用基于对比度跟踪算法.其目标检测通过确定跟踪区域、分割目标等步骤先减少噪声影响,使图像对比度增强,把目标从背景中突显出来.同时,采用相应的目标识别及跟踪、记忆跟踪等方法,计算图像的目标预计位置,并附之以形状匹配.试验证明,该算法满足微小目标跟踪要求. 相似文献
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为了克服传统红外图像增强算法中目标对比度差,无法有效识别感兴趣区域目标的缺点,提出一种基于亮度自适应调整的图像增强算法。该算法从人眼视觉感知特性出发,兼顾图像全局亮度自适应调整与局部特征增强,之后对整幅图像归一化处理,使图像整体对比度增强的同时纹理细节更加清晰。实验结果表明:直方图增强后的图像对比度提高,但是纹理细节不清晰;由Retinex算法增强的图像可以看到纹理细节,提出的基于亮度自适应调整增强算法处理后的图像不但纹理细节清晰,而且与Retinex增强图像相比图像对比度明显提高,视觉效果好。 相似文献
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低对比度目标因其灰度对比度低、边缘模糊等缺点,使得联合变换相关器无法将其从混杂的背景图像中辨别出来,达到成功识别的目的。针对这一问题,采用了基于Curvelet变换的图像增强算法对目标联合图像进行处理。作为超小波分析范畴的Curvelet变换,因具有极强的方向性,成为比小波变换更适合分析和理解图像特征的多分辨率分析工具。文中采用不同的方法分别调整了Curvelet变换后的高、低频系数,增强了目标的灰度对比度和边缘信息。以低对比度坦克图像为例,增强后的目标对比度由原来的4.16%提高至29.37%. 计算机模拟和光学相关实验结果均表明,增强后的联合图像获得了明亮的相关点对,成功实现了低对比度坦克的自动识别。 相似文献
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为解决低对比度下目标轮廓信息不明显的问题,基于目标与背景在表面粗糙度等方面的差异导致反射的电磁辐射在偏振特性上有较大差别问题,采用偏振成像技术通过对目标与背景不同偏振辐射的探测,大大增强目标的轮廓.在强度成像系统中加入可旋转偏振片,通过获取阴影下目标在不同角度的偏振图像,利用斯托克斯参数计算出目标的偏振度图像,对阴影下目标及低对比度目标的偏振度图像进行处理.结果表明:目标的轮廓信息能得到明显增强,图像中目标边缘及纹理信息增强多,且阴影下目标轮廓清晰,有利于进行阴影下及低对比度目标的识别. 相似文献
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《水雷战与舰船防护》2016,(4)
声呐图像对比度低、噪声大对其目标分割造成一定的困难,因此针对声呐图像的特点,找到合适方法进行分割,具有重要的实用意义。研究了基于Otsu法的声呐图像分割,包括传统Otsu法和改进Otsu法。结合声呐图像的特点对Otsu法进行多阈值扩展,提出了一种自动选取最优阈值的分割方法,并通过实验验证其有效性。 相似文献
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针对测量图像高噪声低对比度的特点,提出了一种具有位置信息的直方图均衡增强算法。将像素位置信息加入到标准直方图中,对图像进行灰度均衡处理,对背景和噪声进行适当抑制,对目标细节进行适当放大,从而克服了标准直方图均衡化增强时产生灰度合并的缺点。相对标准直方图的均衡算法,本文算法能够在增强图像整体效果的同时较好地保持图像的细节。 相似文献
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针对典型自然环境下军事装备的隐蔽问题,提出一种新颖的演化计算策略,将其与图像仿真设计手段相结合,根据环境状况,构建一种快速仿真计算进而给出迷彩目标隐蔽策略的新方法。该方法主要包括迷彩目标与场景图像的融合仿真计算,引入视错觉条带覆盖的迷彩目标隐蔽计算,基于粒子群优化算法和概率分布采样的搜索计算,以及基于深度神经网络图像特征的融合度计算。运用深度神经网络图像分割模型,结合迷彩目标的分割识出率,评估新方法的性能。仿真实验结果表明:在林地和荒漠环境中获得的隐蔽仿真图像平均融合度可达0.99以上,平均分割识出率低于0.90;新方法能够为设计给定目标在场景图像中的隐蔽策略提供有效的依据,具有较高的实用价值和可扩展性。 相似文献
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针对图形模糊聚类对灰度分布不均匀及噪声干扰图像无法获得满意分割结果的不足,提出一种基于全散度的自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法。全散度和像素邻域信息相结合,得到一种改进的全散度;改进的全散度引入图形模糊聚类最优化模型,并嵌入像素空间邻域信息。当前聚类像素与邻域像素均值的偏差作为该鲁棒聚类分割模型的正则因子,促使该聚类对强弱噪声具有自适应抑制能力。测试结果表明,与现有的图形模糊聚类、鲁棒模糊聚类等算法相比,自适应鲁棒全散度图形模糊聚类分割算法的分割效果和抗噪鲁棒性均有明显改善。 相似文献
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为进一步提高水上航行器视觉避障时图像分割的精确性,提出融合修正OTSU 和中值滤波的水上航行器
障碍物图像分割算法。利用修正系数将原始图像从RGB 模型转换为Y、Cb、Cr 色度值修正的模型,进行修正OTSU
的阈值分割,对分割后的二值图像实行自适应中值滤波降噪处理,并对3 种水上障碍物识别算法进行测试。结果表
明:与加权Otsu 算法和改进阈值分割算法对比,该算法可以将检测目标区域占比稳定在80%以上,并将干扰噪声区
域占比降低至28.5%,说明算法有效、可行。 相似文献
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在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar)自动目标识别中,图像分割的好坏直接影响目标的识别性能。本文在最大模糊熵分割方法的基础上,根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性,提出了一种新的图像分割隶属度函数,从而得到最小模糊熵分割方法,然后将最小模糊熵作为遗传算法的适应度函数应用于SAR图像,进行全局快速的最优阈值寻找。实验结果表明,由于最小模糊熵的抗噪能力强,将其作为遗传算法的适应度函数后,能够更有效地克服SAR图像中的乘性噪声,分割后的噪声点明显减少,图像目标清晰,分割效果明显优于最大模糊熵分割方法。 相似文献
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红外系列图像运动小目标检测,基于形态学滤波抑制图像系列背景方法,在图像分割基础上,利用目标在帧间运动的连续性进行目标识别.即首先通过形态学滤波进行图像预处理,用自适应阈值方法分割出候选目标,再利用目标运动特征,采用邻域判决法最终检测出目标.模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动小目标. 相似文献
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目标实时精确识别与定位是实现制导引信一体化(GIF)技术的关键,对提高弹药末制导及起爆控制精度具有决定性的意义。以射频成像GIF体制为对象,基于射频成像原理及目标特性,结合计算几何和统计学原理,针对交会末段提出了一种目标轮廓重构方法。该方法通过灰度映射变换,提取仅包含目标信息的灰度值,显著降低了数据量,同时增强了图像对比度;在阈值分割、角点提取的基础上,应用统计学剔除异常值的方法滤除背景噪声并抑制目标边界干扰;利用凸壳技术实现目标轮廓重构,得到可以完全覆盖目标区域的最优凸多边形作为目标轮廓。理论分析和仿真结果表明,该方法时间复杂度低,实时性好,可实现目标的精确识别与定位。 相似文献
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针对传统背景抑制方法虚警率高、检测率低的问题,提出一种基于改进滤波器和图像加权局部熵的红外
小目标图像处理方法。通过改进中值滤波对原始红外图像进行预处理,分别构建多尺度灰度差异算子、局部图像熵
算子,并将二者进行点积运算得到加权局部熵,从而能够有效地抑制背景并消除噪声。实验结果表明:该方法适应
性较好,运算效率相对传统中值滤波算法提升了20.6%,有一定的理论与工程应用价值。 相似文献