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地空背景下目标分形拟合检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过数字图像的离散分数布朗运动场模型,在研究提取分形维数H参数的基础上,根据人造目标与自然背景各自不同的分形特性,针对性的提出了一种提取分形模型拟合误差的检测算法.实验表明,该方法能够实现不同背景及目标的检测,抗噪声干扰性好,较之普通检测算法对目标具有更好的检测效果,是一种有效的边缘检测算法. 相似文献
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在提取改进的形态维分形特征基础上,提出了一种基于分形尺度距离误差的图像检测分割算法。该算法针对数字图像的形态维分形模型,进行有效的归一化分析,构建新的尺度距离误差特征,并设定阈值进行分割。实验证明具有良好的检测分割效果。 相似文献
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综合利用红外图像灰度特征与可见光图像灰度以及分维数方差特征,提出了一种复杂背景下多目标分割算法。首先通过最大熵阈值分割出红外图像的潜在目标区域,记录其质心位置及形状大小并对应到可见光图像中。再提取可见光图像的分形维数,利用其方差特征增强目标奇异性,排除背景奇异区域干扰,并对记录的目标区域进行初判决,得到真实目标质心处的分维数方差。然后将分维数图划分为与已知目标大小接近的区域块,搜索并标记具有相近分维数方差的所有区域块。最后在所标记及其相邻的区域块中精确分割出全部目标。对大量实际图片进行的仿真实验证明,该分割算法可以有效地进行多目标分割,并较好地保留目标形状特征。 相似文献
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一种强海杂波多目标分形分割算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种提取分形尺度误差的电视图像检测分割算法。首先针对强海杂波背景特性,将多目标统归于目标类,分析了归一化的数字图像形态维分形模型,再构建分形尺度误差作为模式分类特征,并设定类间最优阈值进行分割,获得目标区域的精确位置信息,最后选取分割结果中最大局部熵点作为种子,通过区域生长得到较为完整的目标轮廓。通过对实际海景序列图像进行了仿真实验,取得了良好的检测分割效果,并具有较强的抗噪声性能。 相似文献