基于图像显著轮廓的目标检测

• 作者: 张永萍 朱忠奎 毕威 高冠琪 黄伟国
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 轮廓提取 扇形模型 形状匹配 目标检测
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1902-1910
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5121字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.08.014

摘要

为了应对由复杂场景和目标形变所造成的目标难以检测的问题,提出一种基于图像显著性轮廓的目标检测方法.该方法首先利用全局概率边界算法(Globalized probability of boundary,gPb)提取图像轮廓,然后利用改进的最大类间方差法(Otsu)自适应地阈值处理获得图像的显著性轮廓;再通过检测并移除目标不稳定轮廓部分构造目标的鲁棒扇形模型;最后联合轮廓的多种局部及全局特征提出三种相似且基于特征概率密度分布的匹配策略,分别检测目标、目标镜面翻转以及发生旋转的目标.通过对多个数据库的实验分析,该方法能够有效地检测出目标及目标镜面翻转,同时在小偏转角范围有效检测旋转后的目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱忠奎	苏州大学城市轨道交通学院	76	519	13.0	18.0
2	黄伟国	苏州大学城市轨道交通学院	33	343	12.0	18.0
3	高冠琪	苏州大学城市轨道交通学院	4	15	2.0	3.0
4	毕威	苏州大学城市轨道交通学院	2	15	2.0	2.0
5	张永萍	苏州大学城市轨道交通学院	3	19	2.0	3.0