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J-GLOBAL ID：202002282369206184   整理番号：20A1146832

適応分数微分に基づく赤外ターゲット強化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Linear Enhancement Algorithm of Infrared Target Based on Adaptive Fractional Differentiation

著者 (4件)： Dai Shaosheng (重慶郵電大学通信与信息工程学院,重慶,400065) ,  Li Dongyang (重慶郵電大学通信与信息工程学院,重慶,400065) ,  Nie Hewen (重慶郵電大学通信与信息工程学院,重慶,400065) ,  Yao Li (重慶郵電大学通信与信息工程学院,重慶,400065)
資料名： Hongwai Jishu  (Hongwai Jishu)
巻： 42  号： 3  ページ： 257-263  発行年： 2020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： 赤外線画像におけるグレイスケール範囲が狭く,画像詳細が不明瞭で,ターゲットエッジが曖昧であるという問題に照準を定めて,適応分数微分に基づく赤外線ターゲット強化法を提案した。まず第一に,画像の勾配と情報エントロピーを融合し,画像中のターゲットエッジを適応的に調整するために分数階微分を適応的に調整する。次に,画像の背景とターゲット部分を区別するために,画像画素のグレイスケール標準偏差と平均値を融合した。画像中のターゲット領域を線形に増強することで、目標を突き止める。実験検証により、提案手法は有効に赤外線画像中の目標と背景を区別でき、局部目標背景比(Target-to-BackgroundRatio,TBR)は平均0.5向上し、視覚効果は比較的理想的である。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 ,  *赤外線 ,  標準偏差 ,  グレースケール ,  *微分 ,  画素 ,  視覚効果 ,  線形性 ,  赤外線画像 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： *分数微分 ,  情報エントロピー ,  実験検証 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  分数微分 ,  赤外 ,  ターゲット ,  強化 ,  アルゴリズム