基于显著图和稳定区域融合的小目标检测算法

李婷; 吴迪; 郭凤姣; 屈宗顺; 万琴

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基于显著图和稳定区域融合的小目标检测算法

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在真实场景中,物体的尺寸往往是多样的,基于大图像的目标检测很难检测所有的物体。为了检测较小尺寸目标,本文利用显著图和稳定区域融合﹐建立小目标检测算法模型。首先利用基于颜色名空间的显著性检测算法生成显著图﹐同时采用基于最大稳定极值区域(MSER)算法提取局部稳定区域,MSER算法是目前针对图像变形最为稳定的特征检测算法﹔其次采用像素乘性融合稳定区域和显著图以降低虚警概率﹔最后调用一些图像处理过程,包括形态学重建操作﹑灰度变换,形态空穴填充操作,能够有效抑制背景,同时均匀的突出显著性目标﹐以推断和优化最终结果。为了验证该算法的有效性和实用性﹐以PR曲线为评价指标﹐比较了几种主流算法的性能,包括AZ-NET、FPN、PGAN。通过对Sky数据集和Ground数据集的测试,表明该算法能够很好地适应目标尺寸的变化,在检准率和检全率方面优于现有的小目标检测算法,具有良好的鲁棒性。

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来源
《光电子．激光》 |2020年第11期|1231-1238|共8页
作者
李婷; 吴迪; 郭凤姣; 屈宗顺; 万琴;
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作者单位

湖南工程学院电气与信息工程学院;

湖南湘潭411004;

湖南工程学院;

风电装备与电能变换湖南省协同创新中心;

湖南湘潭411004;

湖南工程学院;

湖南省基于多智能体理论的多机器人协同控制重点实验室;

湖南湘潭411004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
小目标检测; 显著性检测; 最大稳定极值区域; 颜色名空间;

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