一种基于差分滤波的红外舰船目标检测方法

发布时间：2021-02-17 22:04

　　无人机有时需要在缺乏预先红外样本图像的情况下对指定区域的舰船目标进行侦察监视.针对该情况下的红外舰船目标自动检测问题,设计了一种基于多分辨率差分滤波的检测方法.该方法对输入图像在多个分辨率下作差分滤波,再将滤波结果与选择性搜索算法结合,得到检测结果.实验中,选择139张图像作为测试图像数据集.使用多分辨率差分滤波检测方法对测试图像数据集进行红外舰船目标检测,平均检测准确率达到89.378%,比采用HOG+SVM检测方法高8.445%. 

【文章来源】：指挥与控制学报. 2020,6(02)

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 问题的提出
2 检测方法
    2.1 基本检测方法
        2.1.1 多分辨率差分滤波
        2.1.2 选择性搜索算法
        2.1.3 选择性搜索与差分滤波的融合
    2.2 具体检测方法
3 实验结果与分析
    3.1 实验结果
        3.1.1 实验图像的采集与选取
        3.1.2 实验方法的选择
        3.1.3 多分辨率差分滤波目标检测实验
        3.1.4 对比实验检测结果
    3.2 实验分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于红外多特征的弹道中段目标识别研究[J]. 戴桦宇,周玉明,黄山,尹小兵.  指挥与控制学报. 2019(04)
[2]基于候选区域的无人机侦察影像目标检测技术研究[J]. 李喆,李建增,扈琪.  战术导弹技术. 2019(02)
[3]面向图像的有效目标区域提取方法[J]. 崔云博,杜友田,王航.  西安交通大学学报. 2019(05)
[4]复杂动态背景下的运动目标检测[J]. 王思明,韩乐乐.  光电工程. 2018(10)
[5]基于凸壳检测的红外船舶轮廓提取技术[J]. 刘海峰,张超,罗江,林福良.  指挥与控制学报. 2017(03)
[6]基于LoG斑点检测的无源毫米波图像目标识别方法[J]. 李国强,刘北佳.  数字技术与应用. 2017(05)
[7]交叉双边滤波和视觉权重信息的图像融合[J]. 刘峰,沈同圣,马新星.  仪器仪表学报. 2017(04)
[8]基于多尺度局部边缘梯度的红外舰船目标检测[J]. 邢莎,吉林,雍杨,龚涛,袁佳.  兵工自动化. 2014(05)
[9]基于高斯金字塔的运动目标检测[J]. 屠礼芬,仲思东,彭祺,梅天灿.  中南大学学报(自然科学版). 2013(07)
[10]加速的Fast Hessian多尺度斑点特征检测[J]. 韩冰,王永明,孙继银.  光学精密工程. 2011(07)

硕士论文
[1]静态图像中感兴趣区域检测方法研究[D]. 王萌.天津工业大学 2018
[2]图像局部不变性特征提取与匹配[D]. 薛振华.天津大学 2013
[3]海空背景下红外舰船目标识别方法研究[D]. 刘世军.电子科技大学 2011



本文编号：3038610