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为克服弱小目标检测在大尺寸图像上存在时间开销大的问题,提出了一种多级处理的检测算法.首先在整幅图像上搜索局部灰度极值作为候选目标位置,随后对候选目标位置的邻域进行特征提取,最后在特征空间中进行分类.针对小目标特性,提出了一种灰度分布特征,以此特征对候选目标位置进行特征提取,进而提出了一种加权逻辑斯蒂回归算法,用其在特征空间建立分类器,将检测问题转化为二分类问题.实验结果表明,该算法对低信噪比图像可以达到较高的检测率和较低的虚警率,并具有较好的实时性. 相似文献
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针对具有回射特性的合作目标在图像上所呈光斑的外接矩形区域总是图像中对比度较强的区域这一特性,本文提出了一种全新的基于空间对比度的光斑自动定位方法.鉴于空间对比度作为一种归一化的显著度度量可用于描述人眼对局部图像对比度的感知程度,新方法采用空间对比度作为待识别光斑外接矩形区域的基本特征对其进行定位,通过设定显著阈值及非显著阈值作为提取光斑外接矩形的条件,在计算得到光斑区域的灰度重心的基础上确定光斑的亚像素形心.数字仿真实验结果证明本文方法在各种噪声情况下均能够得到较好的光斑形心提取效果,可以达到与传统相关法相当的精度水平.实物仿真试验表明,由本文方法得到的光斑图像坐标进行双目像机交会计算得到的光斑三维位置的精度较高,且不受光斑位置突变的影响,从拍摄图像到计算得到光斑三维位置整个过程的数据输出率为15~20 Hz,可以稳定得到高精度的结果.与传统的检测方法相比,本文算法概念新颖,易于实现,能够在满足精度要求的基础上同时满足实时性要求,具有较高的工程应用价值. 相似文献
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本文在结构化模型方法的基础上提出了目标的整体视觉统计模型,整体视觉模型不但考虑了目标的局部特征,而且还考虑的目标局部之间的空间位置关系.对局部特征和位置特征分别建模,局部特征根据应用选择,位置特征以树状图模型来表示,并且模型采用了统计的方法来表述结构化图模型,将能量最小问题转化为统计中的MAP问题,简化了问题的求解.本文将这一模型应用于遥感图像的典型地物识别之中,不但能够识别单目标还可以识别多目标,识别率较高,且定位较准确. 相似文献
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