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结合分层阈值和形态学滤波的小目标检测方法
  • ISSN号：1671-4512
  • 期刊名称：《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.41[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]华中科技大学自动化学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(60873032)
作者： 蔡诚[1], 王敏[1]
关键词： 图像处理, 小目标检测, 检测方法, 多级滤波, 边缘梯度, 管道滤波
中文摘要：

复杂背景下小目标的检测与跟踪中,小目标从背景和噪声中分离的效果直接影响后续多帧跟踪的复杂度和准确度.为了解决这个问题,根据复杂背景中小目标的灰度特征,结合形态学Tophat滤波与中值滤波,构建多级滤波;同时针对小目标被背景淹没时,其边缘梯度特征仍存在,结合改进的分层阈值,有效地避免了目标丢失.在多帧跟踪检测中,结合管道滤波和轨迹累计,去除晃动和静止的伪目标,达到了较好的检测效果.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编：丁烈云
  • 地址：武汉珞喻路1037号
  • 邮编：430074
  • 邮箱：hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话：027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-4512
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”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）,美国数学评论（网络版）,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,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:21013