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J-GLOBAL ID：201702288470484077   整理番号：17A0075945

超小型視野における赤外移動ターゲットの高速検出法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Rapid Detection Method for Infrared Weak and Small Moving Target of Super Wide-field Image

著者 (6件)： Zhang Shuai (Department of Electronic & Optics Engineering, Ordnance Engineering College) ,  Liu Bingqi (Department of Electronic & Optics Engineering, Ordnance Engineering College) ,  Li Yong (Henan Quality Polytechnic) ,  Huang Fuyu (Department of Electronic & Optics Engineering, Ordnance Engineering College) ,  Chen Yudan (Department of Electronic & Optics Engineering, Ordnance Engineering College) ,  Yu Hao (Department of Electronic & Optics Engineering, Ordnance Engineering College)
資料名： Hongwai Jishu  (Hongwai Jishu)
巻： 38  号： 8  ページ： 693-698  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2520A  ISSN： 1001-8891  CODEN： HOJIEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 超広視野の凝視イメージングシステムには,大きな視野,受動的検出,凝視検出などの独特な利点があるが,システムが小さなターゲット検出に使用されるとき,バックグラウンドの複雑さ,ノイズの妨害,目標の情報の少なさなどの問題のため,検出の正確性と効率はしばしば高くない。本論文では,超広視野における的融合処理のアイデアを採用することによって,最大バックグラウンドモデルに基づく背景抑制の改良法を提案した。まず第一に,画像前処理とマルチフレーム差分によって研究領域を選択した。次に,改良した背景予測モデルを用いて,疑わしい目標点を検出した。最後に,近傍相関判定基準を用いて実際の目標を判定した。実験結果は以下を示す。この方法は,従来の方法におけるターゲット信号対雑音比を5倍以上改善し,グレー値を10倍以上改善し,より多くのターゲット情報を保持した。同時に,ターゲット検出時間は50%以上減少し,検出精度と検出効率は改善された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出効率 ,  *高速度 ,  判定基準 ,  *検出法 ,  SN比 ,  雑音 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 検出精度 ,  差分 ,  正確性 ,  ターゲット検出 ,  イメージングシステム ,  固視 ,  広視野 ,  *超小型 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： infrared weak and small target ,  rapid detection ,  super wide-field ,  maximum background model

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 視野 ,  赤外 ,  ターゲット ,  検出法 ,  提案