【摘 要】
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低对比度复杂背景下的小目标检测一直是研究的热点和难点,检测的困难主要在于背景噪声的复杂和目标的微弱。分析和研究了形态膨胀算法均值漂移(Mean Shift)算法:形态膨胀算法对目标进行有效增强,而均值漂移算法改善目标与背景对比度,有利于有效分割目标。最后实现了基于该方法的两种不同情景下的小目标的检测,实验表明该算法具有较好的有效性和鲁棒性。而且,该方法在最终目标选取采用了自适应阈值方法。实验分析表
【机 构】
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同济大学软件学院,安徽大学计算机学院
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低对比度复杂背景下的小目标检测一直是研究的热点和难点,检测的困难主要在于背景噪声的复杂和目标的微弱。分析和研究了形态膨胀算法均值漂移(Mean Shift)算法:形态膨胀算法对目标进行有效增强,而均值漂移算法改善目标与背景对比度,有利于有效分割目标。最后实现了基于该方法的两种不同情景下的小目标的检测,实验表明该算法具有较好的有效性和鲁棒性。而且,该方法在最终目标选取采用了自适应阈值方法。实验分析表明:算法基本上是定点运算,效率较高,易于实时硬件实现。
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