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多尺度自卷积方差显著性SAR图像目标检测
  • ISSN号:0255-8297
  • 期刊名称:应用科学学报
  • 时间:2013
  • 页码:607-612
  • 分类:TP79[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台264001
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61179017,No.61201445);“泰山学者”建设工程专项经费资助
  • 相关项目:海杂波中雷达目标的变换域分形检测方法研究
中文摘要:

针对SAR图像中显著性目标检测问题,提出一种基于多尺度自卷积方差显著性的自适应检测算法.该算法在对SAR图像多尺度自卷积运算基础上,通过计算MSAV得到方差显著图.设计了一种白适应阈值检测器,完成SAR图像中显著性目标的检测.实验结果表明,在复杂背景环境下,所提算法能有效检测出与人类视觉较为一致的显著性目标.

英文摘要:

To detect salient objects in SAR image, an adaptive detection method is proposed based on multi-scale auto-convolution variance (MSAV) saliency. With multi-scale auto-convolution operation in SAR image and by calculating MSAV, a variance saliency map is obtained. An auto-threshold-selecting detector is constructed and salient object detection from the SAR image is achieved. Experimental results show that, by applying the proposed algorithm to a complex scene, salient objects consistent with human visual sense can be effectively detected.

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期刊信息
  • 《应用科学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海大学 中国科学院上海技术物理研究所
  • 主编:王延云
  • 地址:上海市上大路99号123信箱
  • 邮编:200444
  • 邮箱:yykxxb@departmenl.shu.edu.cn
  • 电话:021-66131736
  • 国际标准刊号:ISSN:0255-8297
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1404/N
  • 邮发代号:4-821
  • 获奖情况:
  • 首届中国高校优秀科技期刊,第2届中国高校优秀科技期刊奖,全国高校优秀科技期刊,中国科技期刊方阵双效期刊,上海市优秀科技期刊,首届《CAJ-CD》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:4747