【摘 要】
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针对背景差分炸点检测方法中背景模型难以更新背景估计和运算复杂等问题,提出一种分层模型下基于鲁棒字典学习的背景差分炸点检测方法。为提高运算效率,该方法对图像帧建立3
【机 构】
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陆军军官学院远程火箭炮系,陆军军官学院管理工程系
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目(1508085QF114)
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针对背景差分炸点检测方法中背景模型难以更新背景估计和运算复杂等问题,提出一种分层模型下基于鲁棒字典学习的背景差分炸点检测方法。为提高运算效率,该方法对图像帧建立3层金字塔分层模型,在每层将图像帧分割为互不重叠块,逐层以图像块为单位通过改进的鲁棒字典学习方法进行背景估计,与当前图像帧作背景差分实现炸点检测。采用炮弹炸点图像序列对所提出的方法进行了实验验证。实验结果表明,与现有炮弹炸点检测方法相比,该方法在准确率、误检率和鲁棒性方面均具有优越性能。
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