红外视频中的舰船检测

红外视频中的舰船目标检测在渔政管理、港口监控等领域具有广泛的应用价值。传统的背景减除方法，如高斯混合模型(GMM)、码本算法(Codebook)和ViBe算法等，在海面红外视频舰船检测过程中容易受到海浪的影响导致错误检测。本文提出一种新的算法框架实现红外海面视频中的舰船检测任务。该算法框架采用了Top-Hat操作对红外图像进行预处理，从而有效过滤杂波，随后应用改进ViBe算法完成对舰船目标的检测。实验结果表明，本文算法可以有效抑制背景噪声，取得了较好的检测效果。...

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Published inGuang Dian Gong Cheng = Opto-Electronic Engineering Vol. 45; no. 6; pp. 170748 - 91
Main Authors 石超, 陈恩庆, 齐林 / Shi Chao, Chen Enqing, Lin, Qi
Format Journal Article
LanguageChinese
English
Published Chengdu Editorial Office of Opto-Electronic Advances 01.06.2018
郑州大学信息工程学院,河南 郑州,450001
Subjects
Algorithms
Background noise
Clutter
Engineering
Fisheries
Image detection
Image filters
Infrared filters
Infrared imagery
International conferences
Pattern recognition
Probabilistic models
Ships
Signal processing
Target detection
China
舰船检测
ViBe算法
moving targets detection
运动目标检测
ship detection
ViBe
infrared video
红外视频
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ISSN1003-501X
DOI10.12086/oee.2018.170748

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Summary:红外视频中的舰船目标检测在渔政管理、港口监控等领域具有广泛的应用价值。传统的背景减除方法，如高斯混合模型(GMM)、码本算法(Codebook)和ViBe算法等，在海面红外视频舰船检测过程中容易受到海浪的影响导致错误检测。本文提出一种新的算法框架实现红外海面视频中的舰船检测任务。该算法框架采用了Top-Hat操作对红外图像进行预处理，从而有效过滤杂波，随后应用改进ViBe算法完成对舰船目标的检测。实验结果表明，本文算法可以有效抑制背景噪声，取得了较好的检测效果。
Bibliography:ObjectType-Article-1
SourceType-Scholarly Journals-1
ObjectType-Feature-2
content type line 14
ISSN:1003-501X
DOI:10.12086/oee.2018.170748