显著性视觉的毫米波分区域检测算法

摘要：

针对毫米波图像中人体不同部位呈现不同的结构特性、隐匿物品与人体灰度差异小、检测困难的问题,提出了一种显著性视觉的毫米波分区域检测算法.该算法在双边滤波后,结合大津法(OTSU)和形态学运算完成预处理以获得人体区域,再根据人体特征进行区域划分,分区域采用对称判定策略判断目标是否存在,最后显著性增强并通过K-means聚类分割算法分割出隐匿物品完成检测.实验数据表明,所提算法与典型的主动式毫米波图像检测算法相比,检出率提高了8.28％,误报率减少了1.58％,有更好的检测性能.

关键词：隐匿物品、分区域、显著性、聚类分割

所属期刊栏目：49

分类号：TN928;TP391.41

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：74-79