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J-GLOBAL ID：201802232911003058   整理番号：18A0649471

重み付き融合特徴の結合によるTop-Hat変換に基づく赤外線目標検出アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Infrared target detection algorithm based on Top-Hat transform and multi-feature weighted fusion feature

著者 (3件)： Zhang Zhifeng (内蒙古民族大学計算机科学与技術学院,内蒙古通遼,028000) ,  Pei Zhili (内蒙古民族大学計算机科学与技術学院,内蒙古通遼,028000) ,  Zhang Yarong (通遼職業学院信息技術系,内蒙古通遼,028000)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 38  号： 10  ページ： 2838-2844  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  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： 現在の赤外線ターゲット検出アルゴリズムは複雑な背景干渉の下で単一フレーム技術によって目標の検出を実現し、固定ノイズなどの誤警報をフィルタリングすることが難しいため、マルチスケール尺度-Hat選択変換と加重融合特徴に基づく赤外線目標検出アルゴリズムを提案した。古典的トップ-Hat変換の構造要素を分割することによって,マルチスケール構造要素を形成して,実際のターゲットとバックグラウンドの間の灰色差異を考慮して,マルチスケールトップ-Hat選択変換を構築して,異なるスケールから画像の興味情報を抽出して,バックグラウンドを分離した。シーケンス画像のフレーム間の差異を考慮して,赤外ターゲットの運動特徴を抽出し,灰色特徴と勾配特徴を組み合わせて,重みづけ融合特徴モデルを確立し,候補ターゲット領域を正確に位置付けた。二次元Ostuセグメンテーション機構を導入して,候補ターゲット領域をセグメント化して,弱いターゲット検出を達成した。実験結果は,現在の赤外線ターゲット検出技術と比較して,提案したアルゴリズムが,バックグラウンドとフィルタの誤警報をより良く抑制することができ,より高い検出精度と効率を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  フィルタリング ,  *赤外線 ,  重みづけ ,  雑音 ,  画像 ,  構造要素 ,  二次元 ,  フィルタ ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 検出精度 ,  ターゲット検出 ,  マルチスケール ,  誤警報 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： infrared target detection and tracking ,  multi-scale structure elements ,  weighted fusion feature ,  Top-Hat selection transform ,  motion feature ,  2D Ostu segmentation

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 融合 ,  赤外線 ,  目標 ,  検出アルゴリズム ,  提案