弱小目标检测跟踪算法研究（5） 基于顶帽变换（Top_hat）算法的红外弱小目标检测之背景抑制
基于顶帽变换（Top_hat）算法的红外弱小目标检测之背景抑制
- 1. 前言
- 2. 顶帽变换（Top_hat）算法
- 3. Matlab仿真
- 4. 小结
1. 前言
红外图像中的弱小目标，目标属性包涵“弱"和“小’’两个方面：“弱’’是指目标在红外波长上所表现出来的强度，具体反映到所拍摄的红外图像上，就是指目标的灰度值；而“小’’是指目标的尺寸大小，也就是前面所述的成像面积很小，反映到红外图像上就是指目标所占的像素数目很少。
SPIE国际光学工程学会(Societyof Photo一0ptical Instrumentation Engineers，简记为SPIE)从1989年开始，几乎每年都会举办有关弱小目标检测技术的国际会议，研讨弱小目标检测技术的最新研究成果。根据SPIE的定义，成像尺寸小于整个成像区域0.12％的目标均可称为弱小目标(即当成像尺寸为256×256时，弱小目标应不超过81个像素，其目标尺寸在9*9以内)。
2. 顶帽变换（Top_hat）算法
顶帽变换是一种图像形态学处理方法，可用于校正不均匀光照的影响。图像形态学处理的基本操作是膨胀与腐蚀，再衍生出开运算和闭运算，图像相减与开操作和闭操作相结合，会产生Top-hat(顶帽)变换和bottom-hat(底帽)变换。灰度级图像的顶帽变
弱小目标检测跟踪算法研究（5） 基于顶帽变换（Top_hat）算法的红外弱小目标检测之背景抑制相关推荐
- 弱小目标检测跟踪算法研究（5） 基于顶帽变换（Top_hat）算法的红外弱小目标检测之背景抑制Opencv
基于顶帽变换(Top_hat)算法的红外弱小目标检测之背景抑制Opencv 1. 前言 2. 顶帽变换(Top_hat)算法 3. Opencv实例 4. 小结 1. 前言 红外图像中的弱小目标,目标 ...
- 经典算法研究系列：二、Dijkstra 算法初探
经典算法研究系列:二.Dijkstra 算法初探 July 二零一一年一月 ====================== 本文主要参考:算法导论 第二版.维基百科. 写的不好之处,还望见谅. 本 ...
- 95% 的算法都是基于这 6 种算法思想
95% 的算法都是基于这 6 种算法思想 算法思想是解决问题的核心,万丈高楼起于平地,在算法中也是如此,95% 的算法都是基于这 6 种算法思想,结下了介绍一下这 6 种算法思想,帮助你理解及解决各种 ...
- android 活体检测方案,一种基于人脸识别认证的Android红外双目活体检测的制作方法...
本发明涉及人脸识别领域,具体涉及一种基于人脸识别认证的Android红外双目活体检测. 背景技术: 在目前的利用红外线实现双目活体检测的技术中,普通红外双目,能够同时实时采集近红外和可见光两种图像,并 ...
- 基于多向梯度局部对比度的红外弱小目标检测算法（MDWCM）解析及代码（2021年IEEE GRSL 论文）
该论文是< IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS >期刊2020年录取的一篇较新的一篇论文<Robust Infrared Small ...
- kcf算法流程_基于运动检测与KCF算法的目标跟踪方法
基于运动检测与 KCF 算法的目标跟踪方法 易 诗,唐 文 [摘 要] 摘要:近年来机器视觉技术广泛采用于各个领域,本文设计实现了一 种基于运动检测与 KCF 算法的目标跟踪方法,该方法相对于传统单一 ...
- 95% 的算法都是基于这 6 种算法思想，大厂Java面试必考点
// 当前结点的 id 符合查找条件,返回当前结点 if(node.id === id) return node // 前结点的 id 不符合查找条件,继续查找它的每一个子结点 for(var i = ...
- SSE图像算法优化系列二十一：基于DCT变换图像去噪算法的进一步优化（100W像素30ms）。...
在优化IPOL网站中基于DCT(离散余弦变换)的图像去噪算法(附源代码) 一文中,我们曾经优化过基于DCT变换的图像去噪算法,在那文所提供的Demo中,处理一副1000*1000左右的灰度噪音图像耗时 ...
- 【玩转嵌入式屏幕显示】（三）TFT-LCD屏幕打点 + 画线 + 画矩形 + 画圆Bresenham算法实现（基于打点函数，算法可移植到任何屏幕的驱动程序之上）
0. 引言 TFT-LCD屏幕的画直线.画斜线.画矩形.画圆等算法都是基于打点函数的,所以此程序可以移植到任何屏幕的基本驱动程序之上. 1. 打点函数 -- 底层函数(移植需修改) 打点函数其实就是屏 ...
最新文章
- MySQL SELECT同时UPDATE同一张表
- 计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系
- js 原型prototype继承模式
- [Java基础]抽象类和接口名作为形参和返回值
- Python学习笔记（八）随机数的处理
- 腾讯首投AI芯片，领投燧原科技Pre-A轮3.4亿元融资
- jQuery：实现显示更多动画
- laravel nginx_在nginx上用FastCGI解析PHP
- 林子雨大数据技术原理总结
- 对话现实版“谢耳朵”：多重宇宙和引力、超弦理论、暗能量
- 程序包清单签名验证失败
- Map和Set，简单模拟实现哈希表以及哈希表部分底层源码的分析
- NLP之NER：商品标题属性识别探索与实践
- 电脑硬件：谈谈cpu后边数字及字母的意思
- python实现艾宾浩斯抗遗忘曲线(记忆曲线)
- springboot flowable 工作流
- 如何对齐word封面的下划线（word标尺如何使用）
- 6S管理的导入怎么做才能行之有效？
- python快速输入括号_LeetCode_Python(20)_有效的括号
- 云台山上的那一抹彩霞：少爷心中的白月光