文献

J-GLOBAL ID：202202264159718893   整理番号：22A0397610

赤外小ターゲット検出のための改良型ファジィC平均【JST・京大機械翻訳】

Improved Fuzzy C-Means for Infrared Small Target Detection

著者 (2件)： Chen Liqiong (School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Lin Liyu (State Key Laboratory of Surveying, Mapping, and Remote Sensing Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.7001405.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 赤外(IR)小ターゲット検出は,IR探索と追跡(IRST)システムの重要性のために広く研究されている。既存の方法は,乱雑な高コントラストバックグラウンドの抑制にいくつかの制限があり,それはより多くの偽検出をもたらす。本論文では,一方では,IR小ターゲットと複雑な背景を正確にセグメント化するために,改良ファジィC平均(IFCM)クラスタリングを提案した。一方,複数の特徴(IFCM-MF)を融合するIFCMベースの記述子を提案し,複雑な背景を抑制した。最初に,スライディングウィンドウを設計して,候補画素を迅速に抽出した。次に,目標をよりよく強化して,バックグラウンドを抑えるために,著者らはIFCMベースのローカルウィンドウを構築して,IFCM-MFを計算した。最後に,IR小ターゲットを適応閾値操作によって検出する。実験結果は,著者らの方式がクラッタ高コントラストバックグラウンドをよりよく抑制して,高速度で検出性能を著しく改良することができることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *赤外線 ,  セグメンテーション ,  クラスタ化 ,  画素 ,  クラッタ ,  曖昧さ
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  検出能 ,  ターゲット検出 ,  適応閾値 ,  乱雑性 ,  高コントラスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 赤外 ,  ターゲット検出 ,  ファジィ ,  平均