【摘 要】
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针对传统的杂波抑制方法的不足,提出了基于推广结构张量的红外斑点小目标检测方法.首先利用一阶高斯对称偏导滤波器计算图像的方向场;然后把斑点小目标看成是圆对称模式,根据推广结构张量检测理论,选择相应的复值滤波器应用到方向场,并计算确定性图像;接着利用信息熵对图像复杂度进行评估,并根据评估结果确定分割阈值;最后对确定性图像进行分割和虚假目标删除,得到检测结果.实验结果表明:该算法能快速有效地检测复杂天空
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针对传统的杂波抑制方法的不足,提出了基于推广结构张量的红外斑点小目标检测方法.首先利用一阶高斯对称偏导滤波器计算图像的方向场;然后把斑点小目标看成是圆对称模式,根据推广结构张量检测理论,选择相应的复值滤波器应用到方向场,并计算确定性图像;接着利用信息熵对图像复杂度进行评估,并根据评估结果确定分割阈值;最后对确定性图像进行分割和虚假目标删除,得到检测结果.实验结果表明:该算法能快速有效地检测复杂天空背景下的红外斑点小目标,检测概率达96%以上,明显优于传统方法.
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为了提高严重椒盐噪声的滤波性能,本文提出一种新的基于细节保留的中值滤波算法。它仅处理被破坏的像素,用截尾中值或者邻域的已经处理过的4个像素的均值来代替,而保留未被破坏的像素。实验结果证明,本文所提出的算法在视觉效果和客观指标两个方面比已有的算法要好。本文算法的特点是它对一般的椒盐噪声图像去噪效果都好,尤其对严重椒盐噪声。
小样本条件下,Fisher准则中类内散布矩阵一般是奇异的,无法直接求解.本文提出利用粒子群优化理论,在无需求类内散布矩阵逆的情况下求解Fisher准则下小样本最佳鉴别变换的方法.讨论了通过粒子群优化算法的位置——速度搜索模型获取最佳鉴别投影向量的方法和步骤.实验对比类内散布矩阵非奇异时,采用计算特征向量方法和本文方法的差异.分析验证小样本条件下类内散布矩阵奇异时,通过本文方法进行最佳鉴别变换的分类
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