国家部委预研基金(2002AA803032)
- 作品数：4 被引量：20H指数：3
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- 基于分形和粗集理论的云杂波背景下序列图像弱目标检测被引量：5
- 2006年
- 提出了云杂波背景下序列图像中弱目标检测新方法.基于粗糙集理论建立了云杂波背景下弱目标检测模型,使之符合两种不同图像边缘的局部分形维的奇异值改变,根据目标和背景的时域特征完成目标检测.实验及仿真结果表明,该算法能够抑制空间和时间相关性强的云杂波背景,且算法简单.
- 闫晓珂史彩成赵保军何佩琨
- 关键词：分形粗集理论弱目标检测
- 基于分形和动态规划的复杂背景红外目标边缘检测被引量：3
- 2005年
- 针对复杂背景下红外图像目标准确分割的难题,提出一种基于动态规划理论的边缘检测方法.首先根据分形理论,利用红外图像的灰度特征及纹理特征建立优化控制函数;利用局部自适应门限技术寻找潜在目标点,计算最小累计代价阵;在动态规划理论的最优控制下,完成复杂背景下红外图像中目标的边缘检测.实验结果表明,该方法能够有效地提取目标,减少虚警率.
- 闫晓珂史彩成赵保军何佩琨
- 关键词：红外图像动态规划边缘检测分形维代价矩阵
- 基于粒子群优化算法的自适应图像分割方法被引量：7
- 2006年
- 提出了一种基于粒子群优化算法的图像分割新方法。粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域缩短了寻找阈值的时间。将PSO用于基于改进的最佳加权熵阈值法的图像分割中,试验结果表明,该方法不仅能够避免陷入局部极值,而且其速度得到了明显的改善,是一种有效的图像分割新方法。
- 闫晓珂史彩成何佩琨
- 关键词：粒子群优化算法图像分割
- 基于分形和背景知识挖掘的红外图像水上桥梁目标识别被引量：5
- 2007年
- 针对复杂背景下远距离航拍红外图像中水上桥梁识别的难题,提出一种新的基于分形理论和背景知识挖掘的目标识别方法。根据红外图像水上桥梁上下文描述,利用红外图像的直方图动态阈值法和分形特征检测出图像中的感兴趣区水域,同时基于先假设后检验的桥梁潜在目标被分割出来;然后利用形态学滤波完成目标图像的进一步分割;最后,利用目标特征匹配完成桥梁目标识别。基于TMS320C6416图像跟踪器的实验结果证明:该方法有较高的自动目标识别率和计算实时性。
- 闫晓珂史彩成赵保军何佩琨
- 关键词：红外图像桥梁目标识别数学形态学
