一种基于图像融合的运动目标快速检测算法

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

一种基于图像融合的运动目标快速检测算法

更新时间：2025-09-01

- 一种基于图像融合的运动目标快速检测算法
- Fast detection scheme for a moving target based on image fusion
- 光学技术 2005年第5期页码：648-652
- 作者机构：
  
  1. 1:哈尔滨工业大学自动化测量与控制系
  2. 2:哈尔滨工业大学自动化测量与控制系
  3. 3:哈尔滨工业大学计算机科学与工程系
  4. 4:东北林业大学信息学院,哈尔滨,150001
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(69775007,60075010)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2005
- 稿件说明：
移动端阅览
赵鹏, 浦昭邦, 张田文, 等. 一种基于图像融合的运动目标快速检测算法[J]. 光学技术, 2005,(5):648-652.

Fast detection scheme for a moving target based on image fusion[J]. 2005, (5): 648-652.
赵鹏, 浦昭邦, 张田文, 等. 一种基于图像融合的运动目标快速检测算法[J]. 光学技术, 2005,(5):648-652. DOI：

Fast detection scheme for a moving target based on image fusion[J]. 2005, (5): 648-652. DOI：

提出了一种新的运动目标检测方法

这种方法可以有效的提取目标轮廓。应用一种图像差分技术得到运动目标的初始轮廓线。使用了动态轮廓线使其收敛到目标轮廓。提出了一种新的目标轮廓特征级融合方法

求解两类模式图像的收敛动态轮廓线控制点向量差的范数平方极小化。这种方法不需要图像配准降低了融合的计算复杂度

有效提高了可见光图像中目标轮廓提取的精度。对比检测实验证实了算法的有效性。设计了一种基于Newmark方法的动态轮廓线快速迭代算法

将该方法和方法作了比较

对比实验表明这种方法的时间复杂度降低了22%。

浏览量

270

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于特征提取和脉冲耦合神经网络的图像融合算法

基于YOLOv4-tiny的遥感图像飞机目标检测技术研究

卷积稀疏表示图像融合与超分辨率联合实现

基于判别字典学习与形态成分分解的多源图像融合

基于压缩感知耦合梯度下降的红外-可见光图像自适应融合算法