發(fā)布時間：2021-02-17 22:04

　　無人機有時需要在缺乏預先紅外樣本圖像的情況下對指定區(qū)域的艦船目標進行偵察監(jiān)視.針對該情況下的紅外艦船目標自動檢測問題,設計了一種基于多分辨率差分濾波的檢測方法.該方法對輸入圖像在多個分辨率下作差分濾波,再將濾波結果與選擇性搜索算法結合,得到檢測結果.實驗中,選擇139張圖像作為測試圖像數(shù)據(jù)集.使用多分辨率差分濾波檢測方法對測試圖像數(shù)據(jù)集進行紅外艦船目標檢測,平均檢測準確率達到89.378%,比采用HOG+SVM檢測方法高8.445%. 

【文章來源】：指揮與控制學報. 2020,6(02)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 問題的提出
2 檢測方法
    2.1 基本檢測方法
        2.1.1 多分辨率差分濾波
        2.1.2 選擇性搜索算法
        2.1.3 選擇性搜索與差分濾波的融合
    2.2 具體檢測方法
3 實驗結果與分析
    3.1 實驗結果
        3.1.1 實驗圖像的采集與選取
        3.1.2 實驗方法的選擇
        3.1.3 多分辨率差分濾波目標檢測實驗
        3.1.4 對比實驗檢測結果
    3.2 實驗分析
4 結論


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于候選區(qū)域的無人機偵察影像目標檢測技術研究[J]. 李喆,李建增,扈琪.  戰(zhàn)術導彈技術. 2019(02)
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[4]復雜動態(tài)背景下的運動目標檢測[J]. 王思明,韓樂樂.  光電工程. 2018(10)
[5]基于凸殼檢測的紅外船舶輪廓提取技術[J]. 劉海峰,張超,羅江,林福良.  指揮與控制學報. 2017(03)
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[9]基于高斯金字塔的運動目標檢測[J]. 屠禮芬,仲思東,彭祺,梅天燦.  中南大學學報(自然科學版). 2013(07)
[10]加速的Fast Hessian多尺度斑點特征檢測[J]. 韓冰,王永明,孫繼銀.  光學精密工程. 2011(07)

碩士論文
[1]靜態(tài)圖像中感興趣區(qū)域檢測方法研究[D]. 王萌.天津工業(yè)大學 2018
[2]圖像局部不變性特征提取與匹配[D]. 薛振華.天津大學 2013
[3]�？毡尘跋录t外艦船目標識別方法研究[D]. 劉世軍.電子科技大學 2011



本文編號：3038610