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卷积神经网络船舶遥感图像目标检测

舰船科学技术 2022年第7期44卷 146-149页

作者：李礁钟乐海邢伟寅管理与科学大学研究生院马来西亚雪兰莪州40170 绵阳职业技术学院电子与信息学院四川绵阳621000

本文提出卷积神经网络的船舶遥感图像目标检测方法。采用拉普拉斯算子增强处理船舶遥感图像,使得船舶目标特征信息更加清晰;基于Snake模型分割出遥感图像中的船舶目标,通过Gabor滤波器提取船舶遥感图像目标特征向量;基于卷积神经网络搭... 详细信息

本文提出卷积神经网络的船舶遥感图像目标检测方法。采用拉普拉斯算子增强处理船舶遥感图像,使得船舶目标特征信息更加清晰;基于Snake模型分割出遥感图像中的船舶目标,通过Gabor滤波器提取船舶遥感图像目标特征向量;基于卷积神经网络搭建船舶遥感图像目标检测架构,统一化处理分支网络置信度,对卷积神经网络进行训练,获取最优权重系数;将遥感图像输入至训练好的卷积神经网络中,即可实现船舶目标的检测。实验数据显示:应用本文方法获得的F1 Score参量与IoU参量数值全部大于给定标准数值,充分证实本文方法具有较好的船舶遥感图像目标检测效果。

关键词：卷积神经网络船舶图像目标遥感图像目标检测检测精度

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基于视觉传达的激光雷达图像目标检测方法

激光杂志 2023年第2期44卷 113-117页

作者：张娜王静王春霞焦作大学河南焦作454000

由于激光雷达图像目标检测的过程中,没有将背景和目标区分开,导致图像目标检测的精度较低,检测时间较长,检测效果较差,为此提出基于视觉传达的激光雷达图像目标检测方法。通过置信滤波方法对激光雷达图像实行预处理,划分激光雷达图像的... 详细信息

由于激光雷达图像目标检测的过程中,没有将背景和目标区分开,导致图像目标检测的精度较低,检测时间较长,检测效果较差,为此提出基于视觉传达的激光雷达图像目标检测方法。通过置信滤波方法对激光雷达图像实行预处理,划分激光雷达图像的背景区域和目标区域,将目标区域输入到基于视觉传达技术的视觉特征提取器中,提取图像目标区域特征,采用多核学习理论优化支持向量机,将提取的图像特征输入优化后的支持向量机中,实现激光雷达雷达图像的目标检测。实验结果表明,所提方法的检测效果好、检测精度高、检测时间短。

关键词：视觉传达激光雷达图像图像目标目标检测

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Vuforia的AR识别图像目标设计探析

广东交通职业技术学院学报 2023年第1期22卷 53-56,76页

作者：周婕广东省外语艺术职业学院信息学院广东广州510640

文章基于计算机视觉中的角点检测算法,以Vuforia AR SDK的目标星级评定系统为例,从图形细节与角点分布,图案内容重复性与角点尺度不变性、旋转不变性,图片明暗反差阈值与角点数量三个方面探析作为AR识别物的图像目标的设计要点,以期为从... 详细信息

文章基于计算机视觉中的角点检测算法,以Vuforia AR SDK的目标星级评定系统为例,从图形细节与角点分布,图案内容重复性与角点尺度不变性、旋转不变性,图片明暗反差阈值与角点数量三个方面探析作为AR识别物的图像目标的设计要点,以期为从事AR应用开发的美术设计人员提供通俗易懂的参考,为现今AR图像目标在美术设计中面临的系统化、规范化文献缺失问题,提供一个探析方向。

关键词： Vuforia AR识别图像目标角点检测

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基于特征融合的图像目标显著性检测方法

半导体光电 2018年第6期39卷 898-902,908页

作者：李德峰刘松涛中国电子科技集团公司第27研究所郑州450015 海军大连舰艇学院信息作战系辽宁大连116018

为了凸显图像中的感兴趣目标,提出了基于特征融合的图像目标显著性检测方法。首先通过提取可见光图像不同尺度空间的不同特征,利用区域协方差理论融合尺度空间之间串接的不同特征,然后结合全局核密度估计体现图像的全局显著性,实现局部... 详细信息

为了凸显图像中的感兴趣目标,提出了基于特征融合的图像目标显著性检测方法。首先通过提取可见光图像不同尺度空间的不同特征,利用区域协方差理论融合尺度空间之间串接的不同特征,然后结合全局核密度估计体现图像的全局显著性,实现局部和全局特征融合的图像目标显著性检测。仿真结果表明,无论主观评价,还是客观指标,新方法均优于当前流行的图像显著性检测方法。

关键词：图像目标显著性检测区域协方差全局核密度估计

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跟踪系统中图像目标的快速提取

计算机科学 2002年第Z2期29卷 166-168页

作者：刘立欣刘亦菲长春理工大学长春130022 长春大学长春130022

　　1.概述[1]　　电视跟踪系统的研制始于60年代,由于电视图像信息量大,而且具有直观、实时、精度高、抗电子干扰能力强等特点,因而在军事应用中占有重要地位.在对诸如导弹、飞机、舰艇、坦克等目标进行实时跟踪的系统中得到广泛的应用... 详细信息

　　1.概述[1]　　电视跟踪系统的研制始于60年代,由于电视图像信息量大,而且具有直观、实时、精度高、抗电子干扰能力强等特点,因而在军事应用中占有重要地位.在对诸如导弹、飞机、舰艇、坦克等目标进行实时跟踪的系统中得到广泛的应用.在研究目标识别过程中发现,相关探测可产生良好的识别效果,但相关探测算法计算耗时巨大,一般算法难于达到实时,因而工程中能应用的实时算法不多.在实际应用中,感兴趣的目标有静止的,也有快速运动的,而运载工具本身往往也是快速运动的.基于这些复杂的情况,这就要求必须有一种快速相关算法,才能满足电视跟踪系统中系统对实时性的要求.……

关键词：电视跟踪系统图像目标实时算法实际应用相关探测快速相关算法快速运动运载工具探测算法实时跟踪识别效果识别过程军事应用干扰能力电视图像信息量实时性直观兴趣坦克

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图像目标的显著性骨架计算方法研究

图像目标的显著性骨架计算方法研究

作者：王钰婷山东大学

学位级别：硕士

骨架是一种形式简单但功能强大的形状表示和分析工具,它对原始形状进行少一维的编码,但可以很好地保留拓扑信息,便于计算机对图像结构特征进行保存和传递。因此,被广泛应用于计算机视觉与计算机图形学的各个领域,如形状检索、对象配准... 详细信息

骨架是一种形式简单但功能强大的形状表示和分析工具,它对原始形状进行少一维的编码,但可以很好地保留拓扑信息,便于计算机对图像结构特征进行保存和传递。因此,被广泛应用于计算机视觉与计算机图形学的各个领域,如形状检索、对象配准、人体姿态识别、医学图像处理等。自从骨架的概念被提出以后,许多优秀的方法纷纷涌现。虽然有很多方法可以得到比较好的骨架,但也有很多缺点,比如对边界噪声过于敏感,不能保证拓扑的完整性,或者需要繁琐的后处理操作等。另外,这些方法大多以能够获得图像目标对象完整的边界为前提,这对于很难提取图像目标完整边界的彩色图像而言十分苛刻。针对上述问题,本文提出了一种新的显著性骨架的概念,其通过分析图像中目标对象的对称性,来衡量目标对象内每一像素属于骨架点的概率,生成骨架化显著性映射图（即显著性骨架）,然后通过简单阈值化获得二值骨架。该方法主要有以下创新点:（1）提出了一种新的对称性度量方法——投影对称性度量,其充分考虑图像目标对象的对称性和全局特性;（2）提出了一种新的显著性骨架的概念,通过骨架化显著性映射图（Skeletal Saliency Map）来编码骨架,并提供了理论分析。（3）为二值图像和彩色图像提供了一个高效、鲁棒的实现,其直接生成一个连续、对噪声不敏感的骨架,而不需要依赖复杂的后处理。在具体实现过程中,该方法主要包括以下几步:首先,提取图像中目标对象的边界或概率边缘;然后,对于图像目标对象中的每个像素p,该方法将其四邻域像素投影到边界上,然后计算两两投影点之间沿边界的劣弧距离,选择这些劣弧距离的最大值作为该像素p的投影对称性度量值;在对图像目标对象内的所有像素,计算投影对称性度量之后,得到一个骨架化显著性映射图,然后通过二值化得到一个清晰的二值骨架。该方法可以生成具有正确拓扑结构的两像素宽的二值骨架,避免额外的后处理。在任意阈值下,均能保证主骨架的拓扑连续性。此外,该算法对边界噪声也有较强的鲁棒性。大量的实验结果验证了该方法的良好性能,表明它优于目前其他先进的骨架计算方法。另外,本文也对其应用进行了探索,发现其可以应用于矢量图生成、概率边缘细化等领域,具有良好的应用前景。

关键词：骨架提取图像目标投影对称性度量显著性骨架

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高分辨率SAR图像目标峰值特征提取

信号处理 2005年第3期21卷 232-235,225页

作者：高贵计科峰匡纲要李德仁国防科技大学电子科学与工程学院一系湖南长沙410073 武汉大学湖北武汉430079

峰值特征是进行SAR图像自动目标识别的重要特征。本文提出了SAR图像目标的通用高斯峰值模型,根据该模型提出了目标峰值提取方法。利用实测数据以及蒙特卡罗仿真结果表明:通用高斯峰值模型是实际峰值的一种精确模型,基于该模型的峰值提... 详细信息

峰值特征是进行SAR图像自动目标识别的重要特征。本文提出了SAR图像目标的通用高斯峰值模型,根据该模型提出了目标峰值提取方法。利用实测数据以及蒙特卡罗仿真结果表明:通用高斯峰值模型是实际峰值的一种精确模型,基于该模型的峰值提取方法具有良好的提取精度。

关键词：图像目标高分辨率SAR 峰值特征提取自动目标识别提取方法 SAR图像精确模型仿真结果蒙特卡罗实测数据高斯通用

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关于双目立体视觉图像目标精准匹配仿真

计算机仿真 2018年第11期35卷 413-416页

作者：孙深圳孙洒合肥工业大学电物学院安徽阜阳230009 安徽工业大学机械工程学院安徽阜阳243032

对视觉图像目标匹配问题的研究,能够有效提高图像视觉效果,增强人体感官质量。首先利用双目视觉图像特征点描述向量得到图像视差值,进而计算图像匹配代价,完成双目视觉图像目标精准匹配。传统方法根据参考图与实时图之间的单应性矩阵,... 详细信息

对视觉图像目标匹配问题的研究,能够有效提高图像视觉效果,增强人体感官质量。首先利用双目视觉图像特征点描述向量得到图像视差值,进而计算图像匹配代价,完成双目视觉图像目标精准匹配。传统方法根据参考图与实时图之间的单应性矩阵,对实时图进行视角变换,但忽略了对图像匹配代价的计算,导致匹配精度较低。提出一种双目立体视觉图像目标精准匹配方法,通过图像平滑和插值运算降低失帧和噪声对图像质量的影响,对双目立体视觉图像进行预处理。通过对图像特征点主方向进行计算,得到图像特征点描述向量。根据特征点描述向量得到双目立体视觉图像的视差值,采用SSD度量函数和双目立体视觉图像的视差值对图像的匹配代价进行计算,完成双目立体视觉图像目标的匹配。实验结果表明,采用所提方法对双目立体视觉图像进行匹配时,抗干扰性好,匹配结果精准度较高。

关键词：双目立体视觉图像目标匹配方法

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武术难点动作图像目标实时提取仿真

计算机仿真 2017年第8期34卷 289-292页

作者：艾泽秀成都体育学院武术系四川成都610041

对武术难点动作图像目标的实时提取,能够有效判断武术动作的完成质量。对武术难点动作的图像进行实时提取,需要提取动作轮廓特征,与数据库中的轮廓进行匹配。传统方法根据动作图像像素与周围像素之间的关系,提取人体武术难点动作图像图... 详细信息

对武术难点动作图像目标的实时提取,能够有效判断武术动作的完成质量。对武术难点动作的图像进行实时提取,需要提取动作轮廓特征,与数据库中的轮廓进行匹配。传统方法根据动作图像像素与周围像素之间的关系,提取人体武术难点动作图像图像的边缘特征,但没有将其与数据库中的轮廓进行匹配,导致提取结果误差大。提出基于融合深度图的人体高难度武术难点动作图像实时提取方法。利用Kinect方法得到动作RGB彩色和深度图像,并对图像轮廓图像进行平滑处理,融合于细化方法提取图像轮廓骨架,选取1组深度图像序列,提取动作图像轮廓特征后与轮廓数据库中的轮廓进行匹配,得到相应的骨架,将骨架作为动作图像实时提取结果。仿真结果表明,所提方法实时提取精确度高,为广大教练员和运动员掌握人体高难度武术难点动作图像技术提供了有力的依据。

关键词：武术难点动作图像目标实时提取