【摘 要】
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对图像进行面向自动目标识别(Auto Target Recognition,ATR)的压缩其关键是快速而准确地检测到目标感兴趣区域ROI(Region-of-interest),并将其与背景区域分别进行不同比特率
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.50275040)
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对图像进行面向自动目标识别(Auto Target Recognition,ATR)的压缩其关键是快速而准确地检测到目标感兴趣区域ROI(Region-of-interest),并将其与背景区域分别进行不同比特率的压缩。本文将形态Haar小波法与数学形态学方法相结合来实现目标ROI的检测,设计了新的目标ROI检测算子。对采集图像进行二维形态Haar小波分解,结合目标ROI检测要求的特点,仅在尺度信号域内应用设计的目标ROI检测算子,最终完成目标ROI的检测。仿真实验表明,该方法对目标ROI的检测率最高可达到1.0000,而最低虚警率仅为0.0012;对含像素级别为102×102的图像,所需运算时间仅为10-1s。与传统方法相比,本文算法对目标ROI检测效果好,运算简单,节省了运算时间和硬件资源。
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