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结合分层阈值和形态学滤波的小目标检测方法

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复杂背景下小目标的检测与跟踪中,小目标从背景和噪声中分离的效果直接影响后续多帧跟踪的复杂度和准确度.为了解决这个问题,根据复杂背景中小目标的灰度特征,结合形态学Tophat滤波与中值滤波,构建多级滤波;同时针对小目标被背景淹没时,其边缘梯度特征仍存在,结合改进的分层阈值,有效地避免了目标丢失.在多帧跟踪检测中,结合管道滤波和轨迹累计,去除晃动和静止的伪目标,达到了较好的检测效果.

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来源
《第十届中国智能机器人会议》|2013年|157-159|共3页
会议地点长沙
作者
Cai Cheng; 蔡诚; Wang Min; 王敏;
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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
小目标图像; 检测算法; 优化设计; 信噪比;

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