基于超顺磁聚类和图割的复杂红外成像目标自动检测方法

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

61303192

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

刘松涛

完成单位：

中国人民解放军海军大连舰艇学院

中文关键词：

目标检测; 图像分割; 超顺磁聚类; 转移割; 高效子窗口搜索;

其他语种关键词：

Target detection; Image segmentation; Superparamagnetic clustering; Transfer cut; Efficient subwindow search

项目类型：

青年科学基金项目

语种：

中文

开始日期：

2014-01-01

结束日期：

2016-12-31

中文摘要：

目标检测是红外成像自动目标识别的关键环节。本项目的研究目标是建立以无监督学习方式挖掘目标信息的目标检测框架，实现复杂大视场环境下红外成像目标的快速、精确检测。拟开展三项探索：①基于关键点检测与描述、C4聚类、区域筛选和形状匹配方法，从未标记图像集中无监督挖掘目标信息，指导优化图割算法和提供目标的包围盒标记。②集成图像分类和目标定位的快速目标检测方法，包括融合Gist全局特征和显著图局部特征实现快速图像分类，以及改进高效子窗口搜索方法实现快速目标定位。③基于图割的目标精确分割方法，包括正则参数的自动确定，形状、遮挡、灰度不均匀和模糊信息的建模及图割的实时实现。研究方案的特点是将超顺磁聚类和图割引入红外图像处理领域，以无监督学习方式获取目标信息，基于建立的目标检测快速精确实现框架，有效地解决遮挡、模糊、灰度不均匀、训练样本少和精确且高效等检测难题。