【摘 要】
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为了提升对光学遥感图像中弱小运动目标的检测能力,提出一种基于鹰眼视网膜视觉系统层次结构的运动检测方法。首先,基于鹰眼视网膜的分层特性,结合各层主体细胞的生理结构与
【机 构】
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重庆大学微电子与通信工程学院,中国科学院光束控制重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.61675036）;重庆基础与前沿研究计划项目（No.CSTC2016JCYJA0193）;中国科学院光束控制重点实验室基金资助项目（No.2017LBC006）;十三五装备预研领域基金资助项目
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为了提升对光学遥感图像中弱小运动目标的检测能力,提出一种基于鹰眼视网膜视觉系统层次结构的运动检测方法。首先,基于鹰眼视网膜的分层特性,结合各层主体细胞的生理结构与功能,构建各层相应的滤波器,抑制背景微位移和杂散噪声;然后,在Reichardt运动检测模型的基础上增加时域高通滤波与ON-OFF双通道滤波来估计目标运动矢量,这样不仅能克服传统Reichardt运动检测器对阶跃边界响应复杂,而且能有效增强运动检测的敏感性;最后利用高级视觉神经系统的分层特点,以空域相似度大小为基准进行多尺度映射与运动矢量显著图融
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