CIOMP OpenIR  > 中科院长春光机所知识产出
基于谱残差和梯度纹理融合特征的舰船检测
李庆峰; 何斌; 王文胜; 苏畅; 韩玺钰; 梁怀丹
2019
发表期刊液晶与显示
卷号34期号:08页码:803-815
摘要本文提出一种谱残差和梯度纹理融合特征来检测可见光遥感图像中复杂海面背景下的舰船目标。首先,使用谱残差模型定位疑似舰船目标,并采用自适应动态阈值法获取候选目标区域。然后,根据舰船的形状特点,对梯度方向直方图特征进行改进,设计出表征舰船特性的梯度方向特征。同时,将提取候选目标区域的统一化LBP特征的方差以及灰度共生矩阵特征相结合来描述舰船的纹理信息,得到30维特征向量。最后,通过训练好的AdaBoost分类器来完成舰船目标鉴别。本文的检测算法,针对尺寸为1 024×1 024的可见光遥感图像,检测时间为4.792 6s,检测精度为95.51%,召回率为96.65%。实验结果表明:本文算法能准确提取海面舰船目标,获取舰船目标的数量和位置信息,从检测时间和精度上来看,可以作为实际工程参考。
关键词舰船检测 谱残差 梯度方向特征 统一化LBP 灰度共生矩阵 AdaBoost分类器
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/63608
专题中科院长春光机所知识产出
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GB/T 7714
李庆峰,何斌,王文胜,等. 基于谱残差和梯度纹理融合特征的舰船检测[J]. 液晶与显示,2019,34(08):803-815.
APA 李庆峰,何斌,王文胜,苏畅,韩玺钰,&梁怀丹.(2019).基于谱残差和梯度纹理融合特征的舰船检测.液晶与显示,34(08),803-815.
MLA 李庆峰,et al."基于谱残差和梯度纹理融合特征的舰船检测".液晶与显示 34.08(2019):803-815.
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