基于SLIC分层分割的无人机图像极小目标检测方法

• 作者: 张建龙 张羽君 王勇 赵坤
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机 简单线性迭代聚类 具有噪声的基于密度的聚类方法 融合检测策略
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 737-745
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4665字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.04.010

摘要

针对无人机可见光图像目标小、对比度弱的问题,本文提出一种基于简单线性迭代聚类(Simple linear iterative clustering,SLIC)分层分割的极小目标检测方法.首先使用预处理方法提高原始图像的对比度,并利用Top-hat融合方法进行初始分割以确定目标区域,其次利用SLIC方法完成目标精细分割,并采用改进的具有噪声的基于密度的聚类方法(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)对SLIC分割结果进行超像素聚类,最后提取目标的邻域熵等多种底层特征,使用特征匹配方式检测目标,获取最终检测结果.本文提出了一种全局检测和局部检测相结合的检测策略,极大提高了检测速度.仿真结果表明,本文方法可以有效提高无人机小目标的检测性能,加速检测速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇	中国电子科技集团公司第二十七研究所	53	98	6.0	7.0
2	张建龙	西安电子科技大学电子信息工程学院	13	55	4.0	6.0
3	赵坤	中国电子科技集团公司第二十七研究所	10	22	4.0	4.0
4	张羽君	西安电子科技大学电子信息工程学院	1	5	1.0	1.0