杨舒
- 作品数：2 被引量：13H指数：1
- 供职机构：中国科学院研究生院更多>>
- 发文基金：中国科学院“百人计划”国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于人工神经网络的红外小目标检测被引量：13
- 2010年
- 提出一种使用人工神经网络技术来估计红外图像背景的快速算法,并利用红外图像中弱小目标的特性来构建目标模型,采用中心重合的大、小两个窗口,用大窗口的外层来估计目标周围的背景,即隐含层第一个结点的输出值,大窗口内的小窗口则是用来估计中心像素的特性,即隐含层第二个结点的输出值,用隐含层第二个结点减去第一个结点的差的大小来判断中心像素是属于目标还是背景,差值越大输出值越大。采用该思想训练网络权值,可以更好地检测真目标,剔除虚假目标。
- 焦建彬杨舒刘峰
- 关键词：红外图像小目标检测人工神经网络
- 基于快速形态滤波和类间方差的弱小目标检测方法
- 2010年
- 针对地空武器系统背景较为平稳、实时性要求高、目标灰度极性与对比度变化小等特点,提出了一种快速形态滤波和类间方差自适应门限分割相结合的弱小目标检测算法。采用扁平结构元素作为形态滤波结构元素,在水平、垂直两个方向进行开、闭运算。通过对运算结果的处理,解决目标极性反转问题。在膨胀、腐蚀过程中引入最值的权值,对算法进行优化,大大减少了背景抑制处理时间。采用类间方差自动门限分割,使目标提取不受目标与背景对比度变化的影响,从而实现对目标的快速、准确标记。
- 杨舒焦建彬刘忠领梁伟科
- 关键词：弱小目标检测类间方差
