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![基于空時(shí)顯著性的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè).pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/6/23/7a31b389-1890-4b43-859b-4887eb85030e/7a31b389-1890-4b43-859b-4887eb85030e1.gif)
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文檔簡(jiǎn)介
1、人眼視覺系統(tǒng)會(huì)選擇性的處理人類感興趣的信息,忽略不重要的冗余信息,這就是視覺注意機(jī)制。視覺顯著性模擬人眼視覺系統(tǒng)的視覺注意機(jī)制,能去除圖像中的冗余信息,快速聚焦到人眼可能關(guān)注到的顯著性區(qū)域,所以從提出到現(xiàn)在得到了研究學(xué)者們廣泛的關(guān)注,也應(yīng)用在了目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、視頻壓縮等方面。本文主要研究基于視覺顯著性的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè),紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)是利用紅外圖像中目標(biāo)和背景特征差異,達(dá)到抑制背景增強(qiáng)目標(biāo)的目的,主要應(yīng)用在軍事領(lǐng)域中,是紅外制導(dǎo)系
2、統(tǒng)的重要部分,高效、魯棒、通用的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)是現(xiàn)在研究的熱點(diǎn)。本文的具體研究?jī)?nèi)容如下:
?。?)研究了現(xiàn)在常用的四個(gè)視覺顯著性計(jì)算模型,選擇了計(jì)算效率高、原理簡(jiǎn)單、不需要任何先驗(yàn)信息的頻域注意模型,通過(guò)研究頻域注意模型的幾個(gè)代表模型的原理,發(fā)現(xiàn)四元組相位譜傅里葉變換可以利用圖像更多的特征。通過(guò)分析紅外圖像中目標(biāo)和背景的特點(diǎn),找到了一些合適的特征區(qū)分目標(biāo)和背景。
?。?)針對(duì)紅外視頻中目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題,提出一種基于多特征的
3、紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法,具體包括強(qiáng)度特征、運(yùn)動(dòng)特征和方向特征,并進(jìn)行了算法仿真和測(cè)試,客觀分析了測(cè)試結(jié)果。
(3)針對(duì)多目標(biāo)紅外圖像,提出一種基于圖像分塊的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法,用一個(gè)正方形窗口在圖像中滑動(dòng)取出候選圖像塊,利用中央周邊差的方法判斷候選塊,對(duì)符合條件的候選塊進(jìn)行紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)。并對(duì)提出的算法進(jìn)行了仿真和測(cè)試,客觀分析了測(cè)試結(jié)果。
?。?)研究了矩陣的稀疏低秩分解問(wèn)題,針對(duì)紅外視頻矩陣建模會(huì)破壞視頻原有的三
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