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摘要:
复杂背景下小目标的检测与跟踪中,小目标从背景和噪声中分离的效果直接影响后续多帧跟踪的复杂度和准确度.为了解决这个问题,根据复杂背景中小目标的灰度特征,结合形态学Tophat滤波与中值滤波,构建多级滤波;同时针对小目标被背景淹没时,其边缘梯度特征仍存在,结合改进的分层阈值,有效地避免了目标丢失.在多帧跟踪检测中,结合管道滤波和轨迹累计,去除晃动和静止的伪目标,达到了较好的检测效果.
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文献信息
篇名 结合分层阈值和形态学滤波的小目标检测方法
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像处理 小目标检测 检测方法 多级滤波 边缘梯度 管道滤波
年,卷(期) 2013,(z1) 所属期刊栏目 机器视觉、图像处理与模式识别技术
研究方向 页码范围 157-159
页数 分类号 TP751
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王敏 华中科技大学自动化学院 297 3374 28.0 48.0
2 蔡诚 华中科技大学自动化学院 1 8 1.0 1.0
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管道滤波
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华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
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