基于ROI区域子图像奇异值分解的夜视图像检测技术

• 作者: 刘亮 李健全 温宗周 薛冬旺 高园平
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 数字图像处理 障碍物 奇异值
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 电子信息
• 页码范围: 71-76
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2017.01.013

摘要

为提高夜视情况下图像的准确性和真实性,利用一种基于ROI(region of interest,感兴趣区域)区域子图像奇异值分解(SVD)方法对夜视障碍物进行检测,再利用二值化阈值操作消除重构痕迹,成功获取夜视图像的感兴趣区域,从而获得障碍物的形状.实验结果表明,此方法不仅提高了检测的准确性和真实性,而且算法具有一定的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温宗周	西安工程大学电子信息学院	70	242	8.0	12.0
2	李健全	西安工程大学电子信息学院	3	22	2.0	3.0
3	高园平	西安工程大学电子信息学院	8	18	2.0	4.0
4	薛冬旺	西安工程大学电子信息学院	4	17	3.0	4.0
5	刘亮	西安工程大学电子信息学院	4	10	2.0	3.0