小目標檢測是聲吶圖像理解中最引人矚目,同時又極具挑戰(zhàn)性的任務之一。該文基于離散余弦變換和K-近鄰聚類,提出了一種快速檢測方法。離散余弦變換用于生成圖像的指紋,是原始圖像在二維頻域的一種稀疏表達;改進的K-近鄰模型對于帶有標簽數(shù)據(jù)的需求量相對較低,提升了算法的處理效率和對弱監(jiān)督場景的適應性。經(jīng)試驗驗證,該方法可在準確率和召回率之間達到一個恰當?shù)钠胶恻c,同時在實時成像的合成孔徑聲吶圖像小目標檢測中,獲得了較為可靠的結果。

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 小目標快速檢測
    1.1 圖像塊的指紋提取
    1.2 K近鄰-高斯混合模型
    1.3 ROI回歸及決策
2 試驗結果
    2.1 數(shù)據(jù)集
    2.2 檢測結果
    2.3 算法性能
3 結論與展望
    3.1 結論
    3.2 展望



本文編號：3934960