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J-GLOBAL ID：201502259892278868   整理番号：14A1250204

カーネルRayleigh商二次相関フィルタを用いた星画像適応クラッタ抑制【Powered by NICT】

Star Image Adaptive Clutter Suppression Using Kernel Rayleigh Quotient Quadratic Correlation Filter

著者 (4件)： Guo Jingminng (Changchun Inst. of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Acad. of Sci., Changchun) ,  He Xin (Changchun Inst. of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Acad. of Sci., Changchun) ,  Yang Jie (Inst. of Image Processing.and Pattern Recognition, Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai) ,  Wei Zhonghui (Changchun Inst. of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Acad. of Sci., Changchun)
資料名： Shanghai Jiaotong Daxue Xuebao  (Shanghai Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 47  号： 12  ページ： 1828-1835  発行年： 2013年 
JST資料番号： W1060A  ISSN： 1006-2467  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： 星画像の小さな星点標的を検出するために,カーネルRayleigh指数二次相関フィルタに基づく適応クラッタ抑圧アルゴリズムを提案した。星画像シミュレーション法を光軸点を生成するランダム2次元Gaussモデルに従って訓練サンプルを生成する,改良された高速化ロバスト特徴を抽出(SURF)に採用し,カーネルRayleigh指数二次相関フィルタ(KRQQCF)を構築するために学習する。標的を迅速に検出するために,検出すべき画像に対して,スペクトル残差法は標的を含むおそらく顕著領域を検出した。次いで顕著領域の改善された5次元SURF特徴を抽出した。最後に,標的はKRQQCFを認め,クラッタと雑音を効果的に抑制し,SNRを改善した。実験結果は,提案したアルゴリズムが迅速,効果的でロバストなことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *恒星 ,  *クラッタ ,  高速化 ,  ロバスト性 ,  スペクトル ,  SN比

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： カーネル ,  Rayleigh商 ,  相関フィルタ ,  星 ,  適応 ,  クラッタ