基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为了有效地处理低信噪比复杂背景下的小目标红外图像,提出一种基于新的加权局部图像熵的小目标红外图像处理方法.该方法利用小目标红外图像的内在特点,提出多尺度灰度差异算子和局部图像熵算子,然后通过点积运算获得加权局部图像熵,从而有效地抑制红外图像背景和噪声、增强目标,最终大幅度地提高图像的信噪比.仿真实验结果表明:所提方法能高效地处理复杂背景下小目标红外图像,具有一定的理论和应用价值.
推荐文章
基于局部梯度和局部熵的红外小目标融合检测
弱小目标
融合检测
局部熵
局部梯度强度
ROC
基于图像局部熵的红外图像分割方法
图像局部熵
边缘提取
图像分割
中值滤波
基于改进的局部反熵算子的小目标检测
小目标
局部反熵算子
背景抑制
区域生长
目标分割
基于偏斜度的图像局部熵算法
局部熵
偏斜度
阈值分割
目标检测
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于新的加权局部熵的小目标红外图像处理
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像熵 红外图像 多尺度灰度差异算子 小目标 目标增强
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 信息技术
研究方向 页码范围 42-46
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.13245/j.hust.170809
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 刘建国 华中科技大学自动化学院 117 790 13.0 21.0
2 王忠华 南昌航空大学信息工程学院 23 41 4.0 5.0
6 邓鹤 中国科学院武汉物理与数学研究所 1 4 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (68)
共引文献  (116)
参考文献  (17)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (17)
二级引证文献  (0)
1979(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1997(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2000(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2001(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2005(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2006(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2008(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2009(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2010(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2011(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2012(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
图像熵
红外图像
多尺度灰度差异算子
小目标
目标增强
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
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
出版文献量(篇)
9146
总下载数(次)
26
总被引数(次)
88536
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导