【摘 要】
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在天空背景的红外图像序列中检测低信噪比的弱小目标时,单纯的传统算法在不同程度上存在预处理过程复杂、特征设计困难、控制参数难以确定、检测准确率低等问题。通过引入深度学习技术,提出一种结合算法,可以显著提高算法的检测效果。在红外图像序列中,首先在起始帧中利用基于YOLOv3的时空特征提取网络高准确率地检测运动目标,再在后续帧中依据目标的速度和亮度特性,使用基于局部对比度特征的传统方法对目标进行快速检测
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,中国科学院上海技术物理研究所,中国科学院大学电子电气与通信工程学院
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在天空背景的红外图像序列中检测低信噪比的弱小目标时,单纯的传统算法在不同程度上存在预处理过程复杂、特征设计困难、控制参数难以确定、检测准确率低等问题。通过引入深度学习技术,提出一种结合算法,可以显著提高算法的检测效果。在红外图像序列中,首先在起始帧中利用基于YOLOv3的时空特征提取网络高准确率地检测运动目标,再在后续帧中依据目标的速度和亮度特性,使用基于局部对比度特征的传统方法对目标进行快速检测。在搭建的天空背景的红外图像序列测试数据集中,结合方法实现了比现有方法更高的准确率和召回率,计算时间也满
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光纤涂覆层对光纤的性能有较大影响。在涂覆层几何参数的测量过程中,由于涂覆层的切割过程易产生较大形变,而且往往造成边缘模糊,因此直接对其进行边缘拟合求几何尺寸的方法会造成较大误差。使用小波阈值法去除图像高频信号中的噪声部分,保护边缘信息,使用自适应阈值的Canny算子提取有效边缘,利用可变的半径限制在形变较大的情况下区分边缘,最后通过函数拟合求取几何参数。以一次涂覆层直径为例,仪器测得直径为185.298μm,重复测量精度为0.112μm,当切割条件不好时,仪器测量值变为184.516μm,测量精度变为0.
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