為了解決點(diǎn)狀小目標(biāo)傳統(tǒng)建模檢測算法易受小目標(biāo)自身暗淡呈點(diǎn)狀的影響,在檢測過程中小目標(biāo)丟失或背景信息被誤檢成目標(biāo)的問題,采用一種更加有效的多尺度點(diǎn)狀小目標(biāo)建模算法,對背景和可疑目標(biāo)進(jìn)行建模,得到了可疑目標(biāo)圖像。使用一種閾值分割算法,將真實(shí)目標(biāo)從可疑目標(biāo)中提取出來,進(jìn)行了理論分析和實(shí)驗驗證。結(jié)果表明,該算法在同一數(shù)據(jù)集下,相對其它算法檢測到點(diǎn)狀小目標(biāo)的軌跡更加接近真實(shí)軌跡。該研究對提高小目標(biāo)檢測效果的精度是有幫助的。 

【文章來源】：激光技術(shù). 2020,44(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
引 言
1 基于多尺度的點(diǎn)狀小目標(biāo)建模的檢測方法
    1.1 基于多尺度的小目標(biāo)增強(qiáng)算法
    1.2 基于MMA的點(diǎn)狀小目標(biāo)建模檢測算法
    1.3 閾值分割得到真實(shí)的目標(biāo)
2 實(shí)驗結(jié)果及分析
3 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于視覺顯著模型的遙感圖像艦船快速檢測[J]. 孫越嬌,雷武虎,胡以華,趙楠翔,任曉東.  激光技術(shù). 2018(03)
[2]基于改進(jìn)的奇異值分解的紅外弱小目標(biāo)檢測[J]. 馮洋.  激光技術(shù). 2016(03)



本文編號：3508323