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题名形态学和小波域杂波抑制的微弱目标检测(英文)
被引量：7
- 1
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作者
周宁
李晓峰
李在铭
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机构
电子科技大学通信与信息工程学院
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期25-28,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60873263)
国家863高技术项目(2009A01Z215)
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文摘
本文提出了一种基于形态学和小波域杂波抑制的微弱目标检测方法,该方法将图像序列进行形态学tophat滤波,然后小波变换,再分别对各小波子带作平滑滤波,按各子带对滤波前后小波系数作差分运算,最后经过小波逆变换得到具有微弱目标的残差图像序列。用残差图像tophat结果估计目标潜在区域,在目标潜在域的约束下,对残差图像序列进行时空域数据融合,实现微弱运动目标的检测。仿真实验表明,该方法杂波抑制后残差图像具有很好的白高斯特性,且目标邻域信杂比(SCNR)的平均增益比图像空域平滑滤波和图像频域低通滤波等典型运算的SCNR平均增益有明显改善,目标检测算法在5帧图像集成时能稳定检测出微弱运动目标轨迹。
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关键词
微弱运动目标
背景杂波抑制
形态学Tophat
小波域平滑滤波:运动目标检测
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Keywords
dim moving target
background clutter suppression
morphological tophat
wavelet smooth filter
moving target detection
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种小波域平滑滤波的杂波抑制方法
被引量：2
- 2
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作者
周宁
李在铭
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机构
电子科技大学通信与信息工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期1641-1645,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.60873263)
国家863高技术研究发展计划(No.2009A01Z215)
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文摘
本文提出了一种小波域平滑滤波的杂波抑制方法,该方法将原始图像变换到小波域后,分别对各小波子带先作平滑、后作差分处理以最大限度地滤除背景杂波和噪声,然后再对图像进行小波逆变换,达到有效抑制背景的目的.实验结果表明,该方法处理后得到的残差图像呈现出很好的高斯性和独立性,并且目标邻域信号杂波比(SC-NR)的平均增益比对图像直接平滑滤波的邻域信号杂波比(SCNR)的平均增益提高2dB左右,算法性能明显优于图像域平滑滤波的传统方法.
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关键词
微弱运动目标
背景杂波抑制
小波域平滑滤波
邻域信号杂波比增益
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Keywords
dim moving target
background clutter suppression
wavelet smooth filter
signal-to-clutter-noise ratio
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名应用近似小波变换的SAR运动目标检测与成象
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作者
许超
柴振明
舒士畏
朱敏慧
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机构
中国科学院电子学研究所
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出处
《电路与系统学报》
CSCD
1996年第1期47-53,共7页
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基金
中国科学院基础研究局支持项目
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文摘
本文针对小径向速度的运动目标，提出了近似小波变换检测与成象的方法。这种方法根据运动目标方位向速度产生的信号之间的频变率差异，以变参数的匹配滤波过程为基础，对运动目标进行检测与成象。本文求证出，近似小波变换不满足小波变换的许可条件，但是，在满足一个较宽松的许可条件时，具有近似小波变换的正反变换公式。
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关键词
SAR
运动目标检测
小波变换
方位向
匹配滤波
径向速度
信号
近似
变参数
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Keywords
SAR (Synthetic Aperture Radar), Moving targets, Detection and image, Approximated wavelet transform.
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分类号
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于抑制光线强度变化影响的运动目标检测
被引量：1
- 4
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作者
周维
鲍远律
於俊
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机构
中国科学技术大学自动化系GPS实验室
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出处
《计算机仿真》
CSCD
2006年第3期167-171,共5页
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文摘
在运动目标检测过程中,若两帧图像拍摄条件下光线强度不同,则运动目标检测的结果将会受到影响。据此,该文提出了抑制光线强度变化影响的运动目标检测方法。首先,对两帧图像通过自适应高斯核平滑滤波器处理,以降低图像的随机噪声对处理结果的影响;然后,根据两帧图像对应像素的灰度变化量信息,判断该两帧图像的光强变化程度;最后,根据本文所研究的抑制光线强度变化影响的方法,将运动目标从背景中检测出来。实验证明,取得了良好的效果。
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关键词
运动目标检测
自适应高斯核平滑滤波器
随机噪声
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Keywords
Detection of moving objects
Guassian kernel adaptive smooth filter
Random noise
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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