基于谱残差和梯度纹理融合特征的舰船检测
文献类型:期刊论文
作者 | 李庆峰; 何斌![]() |
刊名 | 液晶与显示
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出版日期 | 2019 |
卷号 | 34期号:08页码:803-815 |
关键词 | 舰船检测 谱残差 梯度方向特征 统一化LBP 灰度共生矩阵 AdaBoost分类器 |
英文摘要 | 本文提出一种谱残差和梯度纹理融合特征来检测可见光遥感图像中复杂海面背景下的舰船目标。首先,使用谱残差模型定位疑似舰船目标,并采用自适应动态阈值法获取候选目标区域。然后,根据舰船的形状特点,对梯度方向直方图特征进行改进,设计出表征舰船特性的梯度方向特征。同时,将提取候选目标区域的统一化LBP特征的方差以及灰度共生矩阵特征相结合来描述舰船的纹理信息,得到30维特征向量。最后,通过训练好的AdaBoost分类器来完成舰船目标鉴别。本文的检测算法,针对尺寸为1 024×1 024的可见光遥感图像,检测时间为4.792 6s,检测精度为95.51%,召回率为96.65%。实验结果表明:本文算法能准确提取海面舰船目标,获取舰船目标的数量和位置信息,从检测时间和精度上来看,可以作为实际工程参考。 |
源URL | [http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/63608] ![]() |
专题 | 长春光学精密机械与物理研究所_中科院长春光机所知识产出 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 李庆峰,何斌,王文胜,等. 基于谱残差和梯度纹理融合特征的舰船检测[J]. 液晶与显示,2019,34(08):803-815. |
APA | 李庆峰,何斌,王文胜,苏畅,韩玺钰,&梁怀丹.(2019).基于谱残差和梯度纹理融合特征的舰船检测.液晶与显示,34(08),803-815. |
MLA | 李庆峰,et al."基于谱残差和梯度纹理融合特征的舰船检测".液晶与显示 34.08(2019):803-815. |
入库方式: OAI收割
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