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基于多通道Gabor滤波模糊融合的遥感图像舰船检测
  • ISSN号:1672-3961
  • 期刊名称:《山东大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP751.1[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]深圳大学信息工程学院,广东深圳518060
  • 相关基金:国防预研资助项目(9140C800501120C80283); 国家自然科学基金重点资助项目(61331021); 深圳市科技计划资助项目(JCYJ20130408173025036,JCYJ20130326112132687); 深圳市南山区重点实验室资助项目(KC2013ZDZJ0010A)
中文摘要:

针对海水背景对舰船目标检测的干扰问题,提出了1种基于多通道Gabor滤波模糊综合评价融合方法来抑制海水背景,增强舰船目标区域,并实现舰船目标的检测和提取。首先对图像进行多通道Gabor滤波,得到多幅滤波增强输出图像;其次,定义了3种滤波图像增强效果评价指标,并为输出图像建立模糊评价矩阵;再次,根据模糊评价矩阵计算出各输出图像的模糊综合评价值,并选出各通道滤波增强效果最优的输出图像,作为该通道的滤波输出显著图像;最后,通过各显著图像的模糊评价值,计算对应的融合权重,并对这些输出显著图像进行加权叠加融合,得到舰船目标融合增强图像并进行检测。实验结果表明,本研究提出的方法能够自适应选取具有较好背景抑制效果和舰船目标区域增强效果的Gabor滤波输出图像进行融合,融合后的图像能够有效增强舰船目标的显著性。与现有的基于多通道Gabor滤波的舰船目标检测方法相比较,本研究提出的舰船目标检测算法能够有效减少目标检测的虚警率,提高检测的正确率。

英文摘要:

A scheme to sea background suppressing was proposed for ships detection in optical remote sensing images based on the fuzzy fusion of multi-channel Gabor filtering. First,a multi-channel Gabor filter was designed to give output image group. Second,three filtering enhancement evaluations were defined to get the fuzzy evaluation matrix.Third,the fuzzy comprehensive evaluations were calculated and the significant images were selected from filtered output images. Finally,the weights of the significant images were determined and the fused image was given by using weighted sum of these significant images. Experimental results showed that the proposed ship detection algorithm based on fuzzy fusion of multi-channel Gabor filtering could efficiently improve the detection accuracy and significantly reduce false alarm rate.

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期刊信息
  • 《山东大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编:李术才
  • 地址:山东济南市经十路17923号
  • 邮编:250061
  • 邮箱:xbgxb@sdu.edu.cn
  • 电话:0531-88396452
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-3961
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1391/T
  • 邮发代号:24-221
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,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:6258