张超
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 供职机构：北京控制与电子技术研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术军事更多>>
- 基于区域外接矩形的自动化孔洞填充算法被引量：5
- 2017年
- 基于图像进行船舶目标检测与识别时,船舶目标区域内部常出现孔洞,从而降低船舶目标检测与识别的准确率和稳定性。针对该问题,提出了一种用于二值图像的基于船舶目标区域外接矩形的内部孔洞自动填充算法。首先,寻找目标区域最小外接矩形,并进行标注;然后,引入边界限定算法对内部孔洞自动填充。该算法抗干扰能力强,不受船舶区域内部孔洞大小及数目的限制;同时,对于由船舶灰度不均导致图像分割时产生的船舶残缺具有修复作用。试验结果表明,该算法可以有效填充船舶目标区域内部孔洞,为准确提取船舶目标特征以及提高船舶目标检测与识别的准确率和稳定性提供支撑。
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- 关键词：外接矩形种子填充算法
- 一种用于中值滤波的改进均值划分算法被引量：8
- 2017年
- 图像滤波是很多图像处理算法在图像预处理阶段采用的处理措施,而中值滤波不仅能够有效地去除图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘细节,从而成为首选的图像滤波方法.由于中值滤波需要使用排序操作,其计算时间复杂度较高,而且在滤波窗口较大时,导致图像滤波耗费较长的时间,不能满足海量、高分辨率图像实时滤波处理的需求.在研究中值滤波基础上,提出一种改进的基于均值划分的快速中值滤波算法,实验表明,该算法可以有效地降低图像中值滤波的时间消耗,特别是在大尺度图像中,当滤波窗口较大时,能够显著降低图像滤波时间,同时,能够与传统中值滤波保持一致的效果,进一步增强了大尺度图像实时处理能力.
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- 关键词：图像滤波中值滤波滤波效果
- 一种图像特征点迭代修正匹配算法被引量：1
- 2015年
- 基于特征点的图像匹配被广泛应用于图像配准、目标识别与跟踪领域,目前,两阶段匹配(即先粗匹配,后精匹配)是最常用的方法,然而,两阶段匹配存在两方面的问题,一方面,粗匹配阶段对精匹配阶段的影响是不可逆的,即粗匹配的效果决定了精匹配的最优精度;另一方面,精匹配得到的后验知识没能反馈给粗匹配阶段,以修正粗匹配结果.为此,提出一种基于迭代修正的图像特征点匹配算法,该算法将精匹配得到的后验知识反馈给粗匹配阶段,从而修正粗匹配结果,使得粗匹配阶段得到更多的正确匹配对,减少漏匹配特征点对,这样经过多次迭代,能够得到更多的正确匹配特征点对.实验表明,提出的算法比经典的两阶段匹配方法能够提取更多的正确匹配特征点对,减少了漏匹配,并提升了复杂图像匹配的稳定性.
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- 关键词：图像匹配特征点粗匹配
- 多弹联合快速任务规划系统设计被引量：2
- 2015年
- 简要分析了多弹联合快速任务规划的作战需求,提出了构建一套满足实时、快速、可视化、通用性要求的多弹联合快速任务规划系统的技术手段,阐述了其支持多种目标、多波次攻击以及多弹种联合任务规划的系统特性,最后介绍了系统的总体框架和软硬件组成。
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