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一种基于ROI的红外舰船目标定位方法
被引:3
作者
:
马新星
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机构:
海军航空工程学院控制工程系
海军航空工程学院控制工程系
马新星
[
1
]
沈同圣
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机构:
中国国防科技信息中心
海军航空工程学院控制工程系
沈同圣
[
2
]
徐健
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机构:
海军航空工程学院控制工程系
海军航空工程学院控制工程系
徐健
[
1
]
机构
:
[1]
海军航空工程学院控制工程系
[2]
中国国防科技信息中心
来源
:
红外技术
|
2013年
/ 35卷
/ 11期
关键词
:
目标定位;
视觉注意机制;
感兴趣区域;
显著图;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
提出了一种基于感兴趣区域ROI(Regions of Interest)的红外舰船目标定位方法,通过改进的Itti模型提取包含目标的感兴趣区域,实现目标定位。首先应用小波变换代替Itti模型的高斯滤波生成图像多尺度金字塔,并用center-surround算子提取多尺度的视觉差异,再将生成的视觉特征图进行归一化并线性组合,生成显著图,最后运用交替式有效子窗口搜索算法A-ESS(Alternating Efficient Subwindow Search)定位目标区域。实验结果表明:该方法能准确定位出目标区域。
引用
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页码:702 / 706
页数:5
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基于小波和侧抑制网络的红外图像增强算法
[J].
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何永强
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军械工程学院光学与电子工程系
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.
红外技术,
2011,
33
(09)
:541
-544
[2]
基于小波和生物视觉机制的感兴趣区域提取方法
[J].
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.
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2011,
10
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[J].
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;
黄晓欣
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中国民生银行大连市分行科技部
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黄晓欣
.
计算机与数字工程,
2007,
(05)
:138
-139+170+210
[4]
Modeling attention to salient proto-objects
[J].
Walther, Dirk
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Univ Illinois, Beckman Inst Adv Sci & Technol, Urbana, IL 61801 USA
Walther, Dirk
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Univ Illinois, Beckman Inst Adv Sci & Technol, Urbana, IL 61801 USA
Koch, Christof
.
NEURAL NETWORKS,
2006,
19
(09)
:1395
-1407
[5]
Programming pearls[J] . Jon Bentley.Communications of the ACM . 1984 (9)
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[1]
基于小波和侧抑制网络的红外图像增强算法
[J].
王群
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红外技术,
2011,
33
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[2]
基于小波和生物视觉机制的感兴趣区域提取方法
[J].
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杨凌职业技术学院
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.
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图像感兴趣区域检测技术
[J].
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.
NEURAL NETWORKS,
2006,
19
(09)
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-1407
[5]
Programming pearls[J] . Jon Bentley.Communications of the ACM . 1984 (9)
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