基于区域显著性与稳定性的小目标检测方法

摘要：

为解决彩色图像小目标检测中目标易丢失与虚警率高的问题,提出了一种基于区域显著性和稳定性标准增强的小目标检测方法(RSSEM).首先,在区域稳定性特征提取阶段,针对滤波导致的边缘信息缺失问题,填充图像边界并采用多级阈值二值化图像,在聚类准则下二值图像进行区域聚类和二次后验,使本文方法对小目标有较高敏感度.其次,在区域显著性特征提取阶段,利用旋转对称高斯高通滤波对灰度图像进行滤波得到显著性特征图像.最后,融合稳定性特征与显著性特征,并对强噪声滤波后实现小目标检测.在RSS数据集上,与对照组相比,本文方法能显著降低小目标的丢失率和虚警率,比最先进的算法在精确度、召回率、F值上至少提高1％,表明RSSEM的有效性.

关键词：小目标检测、显著性特征、稳定性特征

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;武汉研究院开放性课题;武汉工程大学第八届研究生教育创新基金

在线出版日期：2020-07-17（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：332-337