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:
针对复杂海天背景下红外舰船目标的实时检测需求,提出了一种基于小面核滤波的快速红外舰船检测方法.在频域视觉显著性计算原理的启发下,结合小面拟合模型,设计了一种高效的时域小面卷积核,以抑制背景并增强具有高亮灰度对比边缘的红外舰船目标,进而确定候选目标区域.然后采用一种L0梯度最小化滤波方法,实现候选区域中目标区域的灰度均衡,以完整并准确提取目标形状.最后根据舰船的尺度和形状特性,完成目标判别.实验中对3组公开实拍红外图像数据集进行了测试,实验结果表明:本方法具有较好的鲁棒性,其对3组数据的检测准确率均高于90%,在PC平台上的处理速度维持在10ms量级,优于现有的典型方法,能够满足多数工程应用需求.
推荐文章
大范围近海舰船近红外遥感检测方法
近红外波段
海陆分割
方差纹理滤波
舰船目标
检测
基于双核判决的红外小目标检测方法
红外图像
单帧检测
双核判决
虚警率
基于小波方向滤波的有云层遥感图像舰船检测方法
遥感图像
目标检测
小波分析
方向滤波
云层干扰
复杂场景下的自动红外舰船目标检测
舰船目标检测
红外图像
梯度累加和
边缘梯度
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 基于小面核滤波的快速红外舰船检测方法
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 红外图像 小面模型 舰船检测 目标识别 图像处理
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 电子与信息工程
研究方向 页码范围 29-34
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.13245/j.hust.171106
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 吴建民 中国航空无线电电子研究所航空电子系统综合技术重点实验室 12 178 5.0 12.0
2 周庆 中国航空无线电电子研究所航空电子系统综合技术重点实验室 3 7 2.0 2.0
3 漆昇翔 中国航空无线电电子研究所航空电子系统综合技术重点实验室 1 3 1.0 1.0
4 徐国靖 中国航空无线电电子研究所航空电子系统综合技术重点实验室 1 3 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (53)
共引文献  (17)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (11)
二级引证文献  (0)
1990(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(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2004(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2007(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2008(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2009(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2012(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2013(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2014(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2015(3)
  • 参考文献(3)
  • 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)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
红外图像
小面模型
舰船检测
目标识别
图像处理
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