文献

J-GLOBAL ID：201802228680536364   整理番号：18A1740650

Top-hat変換に基づくPMモデルの弱小ターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

Weak target detection for PM model based on Top-hat transform

著者 (5件)： Lu Fuxing (中国科学院上海技術物理研究所,上海200083;中国科学院紅外探測与成像技術重点実験室,上海200083;中国科学院大学,北京100049) ,  Li Yejin (中国科学院上海技術物理研究所,上海200083;中国科学院紅外探測与成像技術重点実験室,上海200083) ,  Chen Xin (中国科学院上海技術物理研究所,上海200083;中国科学院紅外探測与成像技術重点実験室,上海200083) ,  Chen Guilin (中国科学院上海技術物理研究所,上海200083;中国科学院紅外探測与成像技術重点実験室,上海200083) ,  Rao Peng (中国科学院上海技術物理研究所,上海200083;中国科学院紅外探測与成像技術重点実験室,上海200083)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 40  号： 7  ページ： 1417-1422  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： 赤外線の複雑な背景の下での弱点ターゲットの効率的検出を実現するために,本論文は,形態学的Top-hat変換と改良非線形拡散(Perona-Malik(PM))に基づくモデル結合フィルタリングアルゴリズムを提示して,赤外線の弱いターゲット信号の強化,および改良のために適用した。複雑な背景と雑音を抑制する。最初に,形態学的フィルタリングのTop-hat演算子を用いて,画像のターゲットを増強させ,次に,形態学的フィルタリング後の画像に対して,改良PMフィルタを用いて,バックグラウンド突出目標を抑圧し,最後に,閾値セグメンテーションにより,弱小ターゲット検出を達成した。比較実験の結果は,このアルゴリズムが,低SNR(signal-to-noiseratio,SNR)で,赤外線の弱い小ターゲット画像のバックグラウンドとエッジを効果的に抑制し,画像のSNRを20%改善し,検出能力がオリジナルのアルゴリズムで40%増加したことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 赤外線 ,  雑音 ,  画像 ,  *モデル ,  フィルタリング ,  モルフォロジー ,  フィルタ ,  セグメンテーション ,  比較試験 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 検出能 ,  突出し ,  形態学的フィルタ ,  非線形拡散 ,  *ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： infrared weak target detection ,  background suppression ,  Perona-Malik (PM) model ,  morphological filtering

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： Pm ,  モデル ,  ターゲット検出