本文選題：成像系統(tǒng) + 顯著性檢測(cè)��； 參考：《光學(xué)學(xué)報(bào)》2017年10期

【摘要】：海面艦船目標(biāo)的檢測(cè)與識(shí)別對(duì)于海面監(jiān)測(cè)與目標(biāo)打擊具有重要意義,弱小艦船目標(biāo)由于缺少紋理信息且易受到海面陰影、噪聲等因素的影響,使得目前常用的檢測(cè)方法效果較差�；谕ǖ婪蛛x與負(fù)值擴(kuò)展對(duì)比敏感函數(shù)提出了的海面弱小艦船目標(biāo)檢測(cè)方法。該方法首先構(gòu)建像素強(qiáng)度通道與噪聲-邊緣通道的多分辨圖像尺度金字塔;之后,構(gòu)建不同尺度空間下的負(fù)值擴(kuò)展對(duì)比敏感度函數(shù),調(diào)制對(duì)應(yīng)各位置的權(quán)重;最后,利用各空間尺度系數(shù)加權(quán)獲得兩通道視覺(jué)顯著性圖像,通過(guò)通道差分處理實(shí)現(xiàn)了含噪圖像中弱小艦船目標(biāo)的快速檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與其他5種算法相比較,提出的方法具有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率(97.30%)、召回率(84.71%)及綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)(94.49%),同時(shí)具備較強(qiáng)的抗噪聲能力,適用于含噪海面光學(xué)遙感圖像中弱小艦船的檢測(cè)。
[Abstract]:The detection and recognition of ship targets on the sea surface is of great significance for sea surface monitoring and target attack. The small and weak ship targets are vulnerable to sea surface shadow and noise because of the lack of texture information. So that the current commonly used detection methods are poor. Based on channel separation and negative value expansion contrast sensitivity function, a new method for small and weak ship target detection on sea surface is proposed. Firstly, the multi-resolution image scale pyramid of pixel intensity channel and noise-edge channel is constructed. Then, the negative value spread contrast sensitivity function in different scale space is constructed to modulate the weights corresponding to each position. Two channel visual saliency images are obtained by weighted spatial scale coefficients, and the fast detection of small and weak ship targets in noisy images is realized by channel differential processing. The experimental results show that the proposed method has higher detection accuracy (97.30%), recall rate (84.71%) and comprehensive evaluation index (94.49%) compared with other five algorithms. It is suitable for the detection of small and weak ships in optical remote sensing images of noisy sea surface.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所小衛(wèi)星技術(shù)國(guó)家地方聯(lián)合工程研究中心;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：科技部重點(diǎn)專項(xiàng)(2016YFB0501202) 吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(20170101164JC)
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：2057504