文献

J-GLOBAL ID：202002284488611296   整理番号：20A0589527

Fourier領域における混合Gauss背景モデリングに基づく海上赤外線ターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

The maritime infrared target detection based on mixture Gaussian background modeling in the Fourier domain

著者 (3件)： Zhou Anran (ShenZhen Univ. (China)) ,  Xie Weixin (ShenZhen Univ. (China)) ,  Pei Jihong (ShenZhen Univ. (China))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11429  ページ： 1142903-9  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 海の背景はしばしば激しく変動し,ターゲットとのコントラストが低く,赤外海洋ターゲットの検出に困難をもたらす。この問題を解決するために,Fourier領域(FGMM)における海背景のための混合Gauss背景モデリングを提案した。最初に,混合Gauss背景モデルを各周波数点における振幅スペクトル配列に対して構築した。第二に,試験フレームの振幅スペクトルを,バックグラウンドと前景周波数点を分離するために,混合Gauss背景モデルと比較した。そして,各々のガウス分布のパラメータは,海水の変化に適応するために更新した。また,近傍振幅スペクトルコントラストの二つの特徴と局所振幅スペクトルの情報エントロピーを混合Gauss背景モデルに融合し,最終検出結果を得た。実験結果は,提案した方法が海水を抑制し,ターゲットを検出するのに良い効果を持つことを示した。さらに,従来の空間混合Gauss背景モデリングアルゴリズムと比較して,その性能は著しく向上した。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 海水 ,  正規分布 ,  コントラスト ,  *海洋 ,  アルゴリズム ,  *赤外線
準シソーラス用語： 情報エントロピー ,  前景 ,  振幅スペクトル ,  背景モデル ,  ターゲット検出 ,  背景モデリング , 【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 (4件)： 背景モデリング ,  海上 ,  赤外線 ,  ターゲット検出