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提出了一种结合帧间差和减背景的运动目标提取算法,在使用差值图像的高阶统计量检测运动对象的同时估计可靠的背景模型,井通过背景选择性替换机制解决局部背景区域变化的问题。算法需调整的参数少,易于实现。实验结果表明算法具有良好的性能。 相似文献
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提出了一种基于高分辨率卫星遥感图像检测汽车的新方法——背景迭代搜索(Background Iterative Search,BIS)算法。该算法首先利用背景与目标的局部差异,用距离作为判别准则逐步迭代搜索并去除背景,根据汽车的物质特性初步检测汽车;然后采用动态双峰阈值分割方法,利用全局信息把道路和非道路分开,并根据形状特征粗略提取道路;最后利用道路信息约束初步检测的汽车,得到最终的汽车检测结果。通过使用IKONOS和QuickBird卫星遥感数据进行实验,验证了BIS算法的有效性。 相似文献
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本文在火点提取算法中加入了背景信息,减少了伪火点,提高了火点提取算法的准确性和可靠性。通过选取江西省武宁县为实验区,应用MODIS数据进行了火点的提取,实现了从数据的处理到火点的自动提取。经实验验证后,发现改进后的算法火点提取精度较高,能很好地满足林火监测要求。 相似文献
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姿态测量设备通常是以恒星作为观测基准的高精度姿态测量敏感器。针对高精度星点提取可以保证姿态解算精度及有效性的提高问题,该文针对星图影像特点,融合背景预测的思想,结合数学形态学目标标记的策略,提出了一种高精度星点提取算法。模拟和实际星图影像提取试验表明,该方法克服了传统阈值法的阈值设定困难,易受噪声影响的缺点,星点可实现高精度正确提取,算法稳定可靠、适用性强,具有工程实用价值。 相似文献
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在已有背景预测算法的基础上,提出了一种基于均值反差法作为不相似度量对图像进行滤波,在增强小目标的同时抑制了复杂背景,并通过自适应的背景预测算法,实现了对小目标的快速检测。实验结果表明,该算法对小目标适应性强,能大幅度地提高目标/背景的信噪比,从而快速而准确地检测出小目标的位置。 相似文献
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提出了一种基于主成分背景抑制的红外目标检测算法。首先分析了红外成像的时空相关性,采用主成分分析技术分解时域关联信息抑制背景杂波;接着采用空间关联模糊自适应共振神经网络建立时空背景模型检测目标。实验结果显示,该算法能有效地抑制背景突显目标和检测出复杂场景下的红外目标,其F1指标值高达94.2%。 相似文献
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明英 《武汉大学学报(信息科学版)》2004,29(2):165-168
提出了以Cauchy分布作为图像像素比值的统计分布模型 ,并融合图像局部线性相关技术实现背景建模。该方法同时利用了像素点的统计特性和邻近像素点所蕴涵的丰富空间区域信息。实验表明 ,本文提出的算法可以抗背景中全局或局部光照的渐变和突变 ,有效地抑制背景中活动物体和阴影的杂波干扰。 相似文献
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针对武器装备实验与训练活动中无人机等运动目标位置测量数据少、概率分布未知的工程背景,提出了一种基于MGM(1,N)模型的轨迹预测方法,建立了针对运动目标3个位置坐标的MGM(1,3)模型。数值仿真结果表明,基于MGM(1,N)模型的运动目标轨迹预测方法合理可行,可以预测该周期内任一时刻的位置信息。 相似文献
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加权灰色预测模型及其计算实现 总被引:21,自引:2,他引:21
鉴于GM(1,1)灰色预测模型中背景值取值方法的不足,引入背景值最佳生成系数,得到新的背景值计算式,从而将GM(1,1)预测模型扩展为加权灰色预测模型--PGM(1,1)预测模型;并对PGM(1,1)预测模型中的最佳生成系数p及灰参数的估计计算进行了详细论述,应用迭代法来确定要应的数值。实例表明,此方法的拟合精度和预测效果均优于GM(1,1)模型。 相似文献
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基于SPOT 5图像的岩溶地貌单元自动提取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
通过对峰林、峰丛和岩溶洼地3者的地理特征和影像特征的研究,基于遥感图像本底值提出了能有效反映目标特征的遥感指数——植被指数、土壤亮度指数、图像主成分变换第1主成分值及地形数据等,并构建了遥感指数的集成计算法,建立了遥感自动提取模型.指数集成运算法能够有效地增大峰丛、峰林与其他地物之间的光谱差异,使这些岩溶地貌单元的灰度值高于其他地物,从而利于岩溶地貌单元提取阈值的自动选取.基于构建的遥感自动提取模型先提取了峰丛、峰林信息,并在此基础上提取了岩溶洼地信息.经实验研究表明,该方法具有较高的提取精度和效率. 相似文献
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针对当下全球的水域环境监测中水体提取不完整、与周围地物区分错误等问题,以山东潍河为研究对象,提出了一种改进分水岭分割方法。首先提取目标水体的光谱信息分量作为前景图,然后将膨胀后的水体对象作为背景图,利用前景图与背景图叠加生成标记图,最后利用标记图通过分水岭变换对原图像进行分割以实现水体信息的自动提取。本文将试验结果与OpenCV中手动标记种子点的分水岭算法、基于Canny边缘的分水岭算法、结合形态滤波和标记的分水岭分割方法结果进行了对比。结果表明,本文算法比用种子点手动标记的方法更加自动化,提取的水体更加完整准确;相比于Canny边缘方法又避免了过度分割;比结合形态滤波标记的方法也更加完整准确,目标水体明显,对于水体提取是一种自动化的有效方法。 相似文献
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ABSTRACTDuring the last few years, artificial intelligence based on deep learning, and particularly based on convolutional neural networks, has acted as a game changer in just about all tasks related to photogrammetry and remote sensing. Results have shown partly significant improvements in many projects all across the photogrammetric processing chain from image orientation to surface reconstruction, scene classification as well as change detection, object extraction and object tracking and recognition in image sequences. This paper summarizes the foundations of deep learning for photogrammetry and remote sensing before illustrating, by way of example, different projects being carried out at the Institute of Photogrammetry and GeoInformation, Leibniz University Hannover, in this exciting and fast moving field of research and development. 相似文献
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针对传统多点灰色预测模型MGM(1,n)白化背景值构造方法不合理性导致模型往往不符合变形体实际情况的问题,该文提出了一种基于遗传算法的加权MGM(1,n)模型。引入白化背景值最佳生成权值矩阵替换传统模型背景值构造公式中的紧邻均值生成权阵,较好地顾及变形区域内多监测点变形趋势的突变性与不规则性,弥补了线性系统MGM(1,n)模型在非线性动力学系统变形预测分析应用中的不足;建立多目标优化实数编码遗传算法,实现背景值最优构造权阵的迭代搜索。基于仿真和工程实例数据的建模结果表明:改进模型较传统MGM(1,n)模型预测精度提高,抗噪声干扰能力增强。 相似文献