【摘 要】
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目标检测是图像处理和模式识别研究的主要内容,在军事和民用领域中都有广泛的应用,一直是国内外研究的热点。本文研究一种基于综合特征一致性模型的感兴趣目标检测方法。在自
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目标检测是图像处理和模式识别研究的主要内容,在军事和民用领域中都有广泛的应用,一直是国内外研究的热点。本文研究一种基于综合特征一致性模型的感兴趣目标检测方法。在自然图像中,感兴趣目标与自然背景之间通常会产生亮度或空间频率上的突变。该算法通过检测出这种突变来确定感兴趣目标的存在。文中将logGabor小波滤波器组输出的图像局部信息表示为单个特征的集合,将该集合中的若干单个特征组成综合特征。在综合特征的基础上给出了综合特征一致性模型,并对其进行噪声补偿,得到改进的综合特征一致性模型。基于该模型,可以检测出自然背景中的感兴趣目标。最后,结合数学形态学和区域标记的方法对于该模型检测的结果进行了后处理,滤除背景中的干扰,定位出感兴趣目标。通过大量实验证明:该算法能够有效地滤除自然背景,检测出感兴趣目标。并且该算法具有较好的抗噪性能和通用性,符合人类视觉系统特性。
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