海面红外目标检测——方法综述
发布日期:2022-02-21 17:40:28 浏览次数:13 分类:技术文章

本文共 596 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

针对于现有研究,总结出以下的内容和当今最为流行的海面目标检测方法。
第一类:在空间域上处理
第二类:在频域上处理
针对于第一类,现在比较流行的有三种方法
1.形态学滤波
主要是基于灰度特性来进而去除背景杂波从而进行对目标检测。最为典型的就是利用 top-hat transformation (src-open(src))来剔除背景和增强目标。因为这种形态学操作是在空间上直接进行卷积操作,无需转换到其他域中(包括:频域,梯度域等),所以对于剔除背景和增强目标的好坏就要与卷积和的选取极为重要。
2.区域特性分析
主要基于熵,对比度,灰度特性进行目标的提取与检测。
用信息熵和局部相似性分析提取红外图像中的高显著性区域,对高显著性区域进行对比度计算,结合阈值分割实现目标提取。
3.点特性分析
主要是基于灰度和对比度特性进行目标的提取。
现在主流应用方法是局部峰值法。
首先就是确定四个方向(横,竖,主对角线,斜对角线),在这四个方向上进行峰值检测,也就是找哪个点的灰度值在这四个方向上最大,从而就把它确定为峰值点。这属于第一次阈值化处理。然后在这些峰值点的基础上求出均值和方差,来确定一个阈值(公式在下一篇文章里),这些峰值点大于这个阈值的留下,并标为255,即最大灰度值。这属于第二次阈值化处理。最后在用对比度来确定。(front/frontcnt)/(bk/bkcnt),最终得出结果。

转载地址:https://blog.csdn.net/weixin_40598742/article/details/82113465 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!

上一篇:Netty | 04 - 数据传输载体 ByteBuf是什么
下一篇:海面红外目标检测——视觉注意力模型

发表评论

最新留言

路过,博主的博客真漂亮。。
[***.77.167.74]2022年12月04日 12时19分14秒