引入梯度分布特征的图像背景杂波度量

肖传民; 史泽林; 刘云鹏

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引入梯度分布特征的图像背景杂波度量

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为提高图像背景杂波度量法对目标获取性能的预测精度,本文基于人眼视觉对物体边缘敏感的视觉特性,将区域梯度分布作为新的结构特征,提出了引入梯度分布特征的图像背景杂波度量法.首先,采用梯度方向直方图表征目标结构特征,选用巴氏系数度量图像目标和背景杂波在两个梯度方向直方图的相似性;然后,将基于图像结构相似性度量方法得到的结构相似性信息进行加权;最后采用D.L.Wilson提出的目标获取性能模型作为目标探测概率、虚警概率和搜索时间的预测模型对Search_2数据库中的目标进行了获取性能预测.结果显示,提出的图像杂波度量法提高了目标获取性能模型的预测精度,得到的线性相关系数分别为0.870、0.845、0.897,均方根误差分别为0.0569、0.0469、2.129,与实际观察者获得的一致性较高,且没有明显的野点,预测性能明显优于现有其他杂波度量方法.

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来源
《光学精密工程》 |2015年第12期|3472-3479|共8页
作者
肖传民; 史泽林; 刘云鹏;
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作者单位

中国科学院大学,北京100049;

中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016;

中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
背景杂波度量; 结构特征; 梯度方向直方图; 目标获取;

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