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基于联合方向梯度和均值对比度的红外弱小目标检测方法
1
作者
李宁
郭义放
+2 位作者
焦继超
逄敏
徐威
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期106-115,共10页
针对小目标在整幅图像中占比很低,且目标周围存在大量杂波,提出了一种基于联合方向梯度(Associated Directional Gradient,ADG)和均值对比度(Mean Contrast,MC)的红外弱小目标检测算法。该算法由两个模块组成:ADG利用红外弱小目标的高...
针对小目标在整幅图像中占比很低,且目标周围存在大量杂波,提出了一种基于联合方向梯度(Associated Directional Gradient,ADG)和均值对比度(Mean Contrast,MC)的红外弱小目标检测算法。该算法由两个模块组成:ADG利用红外弱小目标的高斯分布模型,将单一方向的梯度与一个相邻方向上的梯度相加组成新的联合梯度特征,增强真实目标、抑制背景杂波的同时能够消除高亮边缘对目标检测效果的影响;MC融入方向信息来计算目标的多方向对比度,选用多方向对比度的最小值抑制结构噪声,并将均值滤波的思想引入对比度的计算,抑制背景中的孤立噪声,进一步降低检测的虚警率。在实际红外图像上的实验结果表明,该算法在增强目标信噪比和抑制背景噪声方面,能够取得较好效果。
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关键词
红外图像
目标检测
联合方向梯度
均值对比度
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职称材料
基于联合HOG特征的车牌识别算法
被引量：
22
2
作者
殷羽
郑宏
+1 位作者
高婷婷
刘操
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第2期476-481,共6页
为解决车牌中汉字识别未考虑汉字结构特征的问题,提出联合方向梯度直方图特征(HOG)结合支持向量机(SVM)的车牌识别算法。将灰度图、二值图、16值图的HOG特征在一定的权重下融合为联合HOG特征,使用核主成分分析法(KPCA)对联合HOG特征进...
为解决车牌中汉字识别未考虑汉字结构特征的问题,提出联合方向梯度直方图特征(HOG)结合支持向量机(SVM)的车牌识别算法。将灰度图、二值图、16值图的HOG特征在一定的权重下融合为联合HOG特征,使用核主成分分析法(KPCA)对联合HOG特征进行降维;对汉字和数字字母分别利用支持向量机进行分类,利用交叉验证方法对参数进行优化,得到最优预测模型;利用预测模型预测识别结果。实验结果表明,相对于传统车牌识别算法,该算法可以应用于复杂环境下的车牌字符识别,车牌识别率提高了10%左右,鲁棒性强且便于硬件实现。
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关键词
车牌识别
联合方向梯度
直方图
核主成分分析法
支持向量机
字符识别
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职称材料
题名
基于联合方向梯度和均值对比度的红外弱小目标检测方法
1
作者
李宁
郭义放
焦继超
逄敏
徐威
机构
北京邮电大学电子工程学院
中国电波传播研究所第三研究部
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期106-115,共10页
文摘
针对小目标在整幅图像中占比很低,且目标周围存在大量杂波,提出了一种基于联合方向梯度(Associated Directional Gradient,ADG)和均值对比度(Mean Contrast,MC)的红外弱小目标检测算法。该算法由两个模块组成:ADG利用红外弱小目标的高斯分布模型,将单一方向的梯度与一个相邻方向上的梯度相加组成新的联合梯度特征,增强真实目标、抑制背景杂波的同时能够消除高亮边缘对目标检测效果的影响;MC融入方向信息来计算目标的多方向对比度,选用多方向对比度的最小值抑制结构噪声,并将均值滤波的思想引入对比度的计算,抑制背景中的孤立噪声,进一步降低检测的虚警率。在实际红外图像上的实验结果表明,该算法在增强目标信噪比和抑制背景噪声方面,能够取得较好效果。
关键词
红外图像
目标检测
联合方向梯度
均值对比度
Keywords
infrared image
target detection
associated directional gradient
mean contrast
分类号
TP722.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于联合HOG特征的车牌识别算法
被引量：
22
2
作者
殷羽
郑宏
高婷婷
刘操
机构
武汉大学电子信息学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第2期476-481,共6页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20110141110044)
文摘
为解决车牌中汉字识别未考虑汉字结构特征的问题,提出联合方向梯度直方图特征(HOG)结合支持向量机(SVM)的车牌识别算法。将灰度图、二值图、16值图的HOG特征在一定的权重下融合为联合HOG特征,使用核主成分分析法(KPCA)对联合HOG特征进行降维;对汉字和数字字母分别利用支持向量机进行分类,利用交叉验证方法对参数进行优化,得到最优预测模型;利用预测模型预测识别结果。实验结果表明,相对于传统车牌识别算法,该算法可以应用于复杂环境下的车牌字符识别,车牌识别率提高了10%左右,鲁棒性强且便于硬件实现。
关键词
车牌识别
联合方向梯度
直方图
核主成分分析法
支持向量机
字符识别
Keywords
license plate recognition
joint histogram of oriented gradients
KPCA
SVM
character recognition
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于联合方向梯度和均值对比度的红外弱小目标检测方法
李宁
郭义放
焦继超
逄敏
徐威
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于联合HOG特征的车牌识别算法
殷羽
郑宏
高婷婷
刘操
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
22
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职称材料
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