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摘要:
本文提出一种谱残差和梯度纹理融合特征来检测可见光遥感图像中复杂海面背景下的舰船目标.首先,使用谱残差模型定位疑似舰船目标,并采用自适应动态阈值法获取候选目标区域.然后,根据舰船的形状特点,对梯度方向直方图特征进行改进,设计出表征舰船特性的梯度方向特征.同时,将提取候选目标区域的统一化LBP特征的方差以及灰度共生矩阵特征相结合来描述舰船的纹理信息,得到30维特征向量.最后,通过训练好的AdaBoost分类器来完成舰船目标鉴别.本文的检测算法,针对尺寸为1024×1024的可见光遥感图像,检测时间为4.7926 s,检测精度为95.51%,召回率为96.65%.实验结果表明:本文算法能准确提取海面舰船目标,获取舰船目标的数量和位置信息,从检测时间和精度上来看,可以作为实际工程参考.
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文献信息
篇名 基于谱残差和梯度纹理融合特征的舰船检测
来源期刊 液晶与显示 学科 工学
关键词 舰船检测 谱残差 梯度方向特征 统一化LBP 灰度共生矩阵 AdaBoost分类器
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 803-815
页数 13页 分类号 TP394.1
字数 6813字 语种 中文
DOI 10.3788/YJYXS20193408.0803
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研究主题发展历程
节点文献
舰船检测
谱残差
梯度方向特征
统一化LBP
灰度共生矩阵
AdaBoost分类器
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
液晶与显示
月刊
1007-2780
22-1259/O4
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-203
1986
chi
出版文献量(篇)
3141
总下载数(次)
7
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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