刘思彤
- 作品数：7 被引量：11H指数：2
- 供职机构：空军航空大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 遥感图像中舰船目标的快速精细检测被引量：3
- 2016年
- 为解决大多数舰船检测算法的精度不高、速度较慢等问题,提出一种显著性特征引导的舰船目标快速精细检测方法。首先,利用基于局部与全局整合的视觉显著模型定位目标区域,并通过区域提取得到候选目标切片;然后利用改进的均值聚类方法将目标切片分割为超像素集合;最后通过融合显著图和超像素分割结果,筛选属于目标的超像素来实现精细分割,得到舰船目标的候选区域。实验结果表明,该方法能够准确快速地定位舰船目标,且能精确刻画目标轮廓,更有利于后续舰船识别等后续工作的开展。
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- 多特征融合的高分辨率遥感图像海陆分离被引量：2
- 2015年
- 为解决目前大多数海陆分离方法仅利用单一特征对图像进行处理,从而导致误分割或存在大量孤立区域,造成后续处理工作难度大或无法开展的问题,提出一种联合灰度、梯度和纹理等多特征的海陆分离方法。针对不同的陆地类型选用不同的特征进行分离,配合形态学处理,基本实现海陆分离;再采用像素标记与纹理聚类策略对结果进行优化,去除孤立区域,得到最终的海陆分离结果;最后利用直方图统计法将陆地屏蔽。此方法的陆地检测率与正确检测率都在99%以上,计算时间仅为其他方法的一半。实验结果表明,该方法与常用的海陆分离方法相比能够快速准确地实现海陆分离并将陆地屏蔽,有利于后续处理的进行。
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- 关键词：图像处理多特征融合
- 结合CFAR与自适应窗口的舰船目标检测被引量：1
- 2015年
- 针对大多数CFAR算法在检测舰船目标时受滑动窗口的限制,检测耗时长、效率低和易造成漏检等问题,提出一种将自适应窗口与CFAR算法结合的舰船目标检测方法。首先利用目标的全局显著性找到其大致位置,根据目标区是否满足自适应窗口设置条件分别进行处理:采用剔除掉目标干扰的背景参数检测内部目标;采用检出目标与整体背景参数双重筛选边缘目标;最后将两部分合并进行后续处理。实验结果表明,本文方法能够准确快速地定位目标区域,且能精确检测并刻画目标形状,取得了较为满意的检测结果。
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- 关键词：舰船检测CFAR自适应窗口
- 面向海上目标的海陆分离方法研究被引量：3
- 2014年
- 随着信息技术的发展,越来越多的国家将关注焦点放在海洋上。快速有效地将海洋与陆地分离对实现海上目标解译、目标检测、识别与提取以及场景理解等具有重要的作用。首先介绍了海陆分离的重要意义和主要内容,在总结各海陆分离方法的基础上将其分为基于先验信息的海陆分离和基于图像特征差异的海陆分离两大类;然后对各方法进行了系统的综述并进行对比分析,指出存在的一些问题;最后给出了总结和展望。
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- 关键词：先验信息图像特征
- 基于视觉显著性和特征整合的感兴趣区域检测被引量：1
- 2014年
- 根据人类视觉感知理论,提出了一种基于视觉显著性和特征整合的感兴趣区域检测方法。首先提取亮度、纹理、梯度和方向4种遥感图像的显著特征,构造相应的特征图;然后利用一种结合局部与全局显著性的新的显著性度量策略计算各特征图的显著性;采用强度对比方式将特征显著图加权合并为一幅总显著图,最后通过区域提取方法将显著区域提取出来,即得到感兴趣区域。实验结果表明,该方法能准确快速地定位显著区域,且能精确刻画区域轮廓,取得了较为满意的检测和兴趣度量结果。
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- 关键词：视觉显著性
- 联合多特征提取与内部优化的海陆分离被引量：1
- 2015年
- 目前大多数海陆分离方法依靠先验信息或仅利用灰度特征对图像进行处理,对导致的误分割或大量孤立区域无法较好处理,造成后续处理工作难度大。针对这一问题,提出一种联合多特征提取与分离结果优化的海陆分离方法。针对不同的陆地类型提取不同的特征进行分割,对得到的结果采用面积与纹理相结合的方式进行优化,进而得到最终的海陆分离结果。实验结果表明,本文方法与常用的海陆分离方法相比能够快速完整地实现海陆分离并将陆地屏蔽,有利于后续处理工作的进行。
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- 关键词：多特征提取
- 基于分层特征描述的舰船目标鉴别被引量：1
- 2016年
- 针对当前一些目标鉴别方法无法兼顾目标的可分性和方法的有效性,同时又能减少计算的复杂度等要求,提出了一种基于分层特征描述的鉴别方法。首先,提取目标的简单形状或几何特征,利用加权投票法初步筛选并去除大量易识别的虚警;然后对筛选的候选目标提取更为复杂的鉴别特征,利用特征分离法选择最优特征组合,并采用支持向量机方法进行二次鉴别,进一步去除虚警,得到真实目标。实验结果表明,该方法对目标的整体检测效果较好,具有较高的可区分性和可鉴别性;能有效减少计算的复杂度,同时又能在一定程度上减少外界因素的影响,有效地去除虚警、保留目标,其耗时仅为常用方法的1/3。
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