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Image Matting for Automatic Target Recognition

机译：用于自动目标识别的图像抠像

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Features used in the classification of targets are generally based on the shape or gray-level information of the preprocessed target chip. Consequently, the performance of an automatic target recognition (ATR) system critically depends on the preprocessing result. In this paper, we propose to apply recent advances in image matting to address these challenges. First, a trimap is automatically generated in an adaptive manner to assign appropriate known foreground and background constraints. Then modified geometric clustering, which estimates the target center robustly, is performed on the estimated trimap. Then propagation-based matting is used to remove nontarget regions while retaining target information. The proposed framework is evaluated using visual examination, ATR performance comparison, and constraints dependency analysis. Our method has robust capabilities and outperforms conventional schemes.
机译：用于目标分类的特征通常基于预处理目标芯片的形状或灰度信息。因此，自动目标识别（ATR）系统的性能关键取决于预处理结果。在本文中，我们建议应用图像消光方面的最新进展来应对这些挑战。首先，以自适应方式自动生成三图，以分配适当的已知前景和背景约束。然后，对估计的trimap进行修改后的几何聚类，从而可靠地估计目标中心。然后，基于传播的消光用于删除非目标区域，同时保留目标信息。使用视觉检查，ATR性能比较和约束依赖分析对提出的框架进行评估。我们的方法具有强大的功能，并且优于传统方案。

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