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基于改进梯度抑制的非平面场景运动目标检测
  • ISSN号:1001-506X
  • 期刊名称:系统工程与电子技术
  • 时间:2014
  • 页码:1021-1026
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学控制与仿真中心,黑龙江哈尔滨150080, [2]宇航智能控制技术国家级重点实验室,北京100854
  • 相关基金:国家自然科学基金(61174202);中央高校基本科研业务费专项资金(HIT.NSRIF201163);航天科技创新基金(CASC2011021);黑龙江省博士后科研启动金(LBH-Q10078)资助课题
  • 相关项目:复杂动态场景运动目标检测跟踪与奇异性处理方法研究
中文摘要:

针对非平面场景3D 结构产生的视差对导弹及无人机等空中机动成像平台运动目标检测影响,从提高运动目标检测的快速性和准确性角度,基于梯度抑制算法,提出了改进算法。首先,在非平面场景的运动目标检测中,考虑到视差干扰主要出现在背景边缘上,采用梯度抑制法滤除视差像素。其次,对经过梯度抑制法滤波后的像素,应用外极几何约束,进一步滤除机动成像平台大角度机动产生的剩余视差像素,从而提取出离散的运动目标像素,并进行二值化处理。然后,采用行列投影的方法对二值化的运动目标像素进行分类,确定运动目标区域。最后,对所提的方法进行了实验验证,验证了算法的有效性。

英文摘要:

The parallax caused by the 3D structure of the non-planar scenes has a bad influence on the moving object detection from moving imaging platforms such as missiles and unmanned flying vehicles.In order to detect the moving objects in non-planar scenes rapidly and effectively,a novel algorithm combining gradient suppression with epipolar constraint is proposed.Firstly,the gradient suppression algorithm(GSA)is adopted to filter the parallax occurring on the edge of the background.Secondly,as the GSA cannot remove the parallax completely in the case of large angle camera rotation,the epipolar constraint is applied to the remaining pixels to separate the parallax from them.Finally,in order to obtain the boundary of the moving objects,the detected pixels of the moving objects are classified by the projection method of binary images.The experiment results show that the proposed algorithm has a good effect on the moving object detection in non-planar scenes,where the moving objects are all detected and their boundary are identified completely.

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期刊信息
  • 《系统工程与电子技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:中国航天科工防御技术研究院 中国宇航学会 中国系统工程学会
  • 主编:施荣
  • 地址:北京142信箱32分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:xtgcydzjs@126.com
  • 电话:010-68388406
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-506X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2422/TN
  • 邮发代号:82-269
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,全国优秀科技期刊,中国科技论文统计用刊,中国期刊方阵“双百”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:34341