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摘要:
红外图像受随机噪声干扰严重。传统的基于高斯混合模型的检测算法检测得到的红外目标受虚假轮廓影响,不易准确辨识。为了准确识别红外目标,采用了一种基于脉冲耦合神经网络和高斯混合模型的红外目标检测算法。首先利用高斯混合模型定位红外目标区域的位置,然后利用基于空间信息的分水岭算法得到闭合区域,再利用基于脉冲耦合神经网络的分割算法剪切其虚影,最终检测到完整的运动目标。结果表明,该方法能够消除在传统方法中产生的虚影现象,得到精确的红外运动目标。通过比较,实验结果优于传统方法。
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文献信息
篇名 基于区域定位与轮廓分割的红外目标检测
来源期刊 激光技术 学科 工学
关键词 图像处理 目标检测 脉冲耦合神经网络 高斯混合模型 红外序列图像
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目 光通信与光信息技术
研究方向 页码范围 840-844
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 3068字 语种 中文
DOI 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.06.023
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 刘鹤 内蒙古科技大学信息学院 11 40 4.0 6.0
2 张宝华 内蒙古科技大学信息学院 40 165 8.0 10.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
目标检测
脉冲耦合神经网络
高斯混合模型
红外序列图像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
激光技术
双月刊
1001-3806
51-1125/TN
大16开
四川省成都市238信箱
62-74
1971
chi
出版文献量(篇)
4090
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