图像中近圆形对象的一种识别方法

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图像中近圆形对象的一种识别方法

游安清, 王磊, 张蓉, 宋海峰

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游安清, 王磊, 张蓉, 等. 图像中近圆形对象的一种识别方法[J]. 强激光与粒子束, 2015, 27: 121004. doi: 10.11884/HPLPB201527.121004

引用本文:

游安清, 王磊, 张蓉, 等. 图像中近圆形对象的一种识别方法[J]. 强激光与粒子束, 2015, 27: 121004. doi: 10.11884/HPLPB201527.121004

You Anqing, Wang Lei, Zhang Rong, et al. Detecting approximately-circular object in image[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2015, 27: 121004. doi: 10.11884/HPLPB201527.121004

Citation:

You Anqing, Wang Lei, Zhang Rong, et al. Detecting approximately-circular object in image[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2015, 27: 121004. doi: 10.11884/HPLPB201527.121004

图像中近圆形对象的一种识别方法

doi: 10.11884/HPLPB201527.121004

游安清^1,2, ,,
王磊²,
张蓉²,
宋海峰²

1.
高功率微波技术重点实验室, 四川绵阳 621 900;
2.
中国工程物理研究院应用电子学研究所, 四川绵阳 621 900

通讯作者:
游安清

Detecting approximately-circular object in image

1.
National Key Laboratory of Science and Technology on HPM Technology,Mianyang 621900,China;
2.
Institute of Applied Electronics,CAEP,Mianyang 621900,China

摘要: 介绍了一种利用多特征联合概率的红外图像中近圆形对象检测方法,通过计算图像中诸多小段曲线的弯拱方向来获得图像中各处存在圆的概率,并用梯度强度对这些概率进行加权,再结合对象内部为空洞的概率,共同形成对图像中近圆形对象所在位置的一个判决。经与经典的Hough变换法相比较,表现出一定的优越性。对一组不同特征的红外图像进行测试实验,均能检测出近圆形对象,表现出一定的适应性,对某些应用场景中的目标检测与识别有辅助价值。
- 红外图像 /
- 近圆形 /
- 目标检测 /
- 联合概率 /
- Hough变换
Abstract: A method is introduced for detecting approximately-circular object in infrared image by using the multi-feature joint probability. Bending direction of short-length curves in the image is calculated to get the directing probability of circles existing at each pixel. Edge intensity in gradient image is used to weight the probability, which is then combined with the probability of hole existing at each position and get a final judge whether or where the approximate-circular objects occur. The method shows some advantages when compared with the resolution from Hough transformation. Experiments with some quite different infrared images show that the method can successfully detect approximately-circular objects and shows good stability, so it is useful for target detection and recognition in some application.
- infrared image /
- approximately-circular /
- target detection /
- joint probability /
- Hough transformation

[1]	钱琨, 杨俊彦, 余跃, 赵东, 荣生辉. 基于卷积特征选择的红外目标跟踪 . 强激光与粒子束, 2019, 31(09): 093202-. doi: 10.11884/HPLPB201931.190133
[2]	曲仕茹, 杨红红. 基于遗传算法参数优化的PCNN红外图像分割 . 强激光与粒子束, 2015, 27(05): 051007-. doi: 10.11884/HPLPB201527.051007
[3]	王晓阳, 彭真明, 张萍, 孟晔铭. 局部对比度结合区域显著性红外弱小目标检测 . 强激光与粒子束, 2015, 27(09): 091005-. doi: 10.11884/HPLPB201527.091005
[4]	凌强, 黄树彩, 吴潇, 钟宇. 基于核各向异性扩散的红外小目标检测 . 强激光与粒子束, 2015, 27(01): 011014-. doi: 10.11884/HPLPB201527.011014
[5]	贺明, 王亚弟, 王新赛, 路建方, 张艺, 李志军. 极值温差红外图像的自适应双局部增强算法 . 强激光与粒子束, 2014, 26(08): 081006-. doi: 10.11884/HPLPB201426.081006
[6]	赵然, 赵源萌, 张存林. 被动式人体太赫兹图像中的目标辅助识别 . 强激光与粒子束, 2014, 26(07): 073102-. doi: 10.11884/HPLPB201426.073102
[7]	白宏刚, 张建奇, 王晓蕊. 基于波原子变换的红外复杂背景杂波抑制算法 . 强激光与粒子束, 2013, 25(01): 37-41. doi: 10.3788/HPLPB20132501.0037
[8]	马科, 彭真明, 何艳敏, 高原, 张萍. 改进的非下采样Contourlet变形红外弱小目标检测方法 . 强激光与粒子束, 2013, 25(11): 2811-2815. doi: 10.3788/HPLPB20132511.2811
[9]	景亮, 彭真明, 何艳敏, 蒲恬. 各向异性SUSAN滤波红外弱小目标检测 . 强激光与粒子束, 2013, 25(09): 2208-2212. doi: 10.3788/HPLPB20132509.2208
[10]	于雪莲, 陈钱, 顾国华. 基于相位一致性和Hough变换的多源图像配准方法 . 强激光与粒子束, 2013, 25(09): 2223-2228. doi: 10.3788/HPLPB20132509.2223
[11]	秦翰林, 黄洋, 姚柯柯, 周慧鑫, 刘上乾. 多尺度核局部归一化的红外图像背景抑制 . 强激光与粒子束, 2012, 24(05): 1063-1066. doi: 10.3788/HPLPB20122405.1063
[12]	黄永林, 叶玉堂, 乔闹生, 陈镇龙. 基于快速模糊C均值聚类算法的红外图像分割 . 强激光与粒子束, 2011, 23(06): 0- .
[13]	秦剑, 陈钱, 钱惟贤. 基于复滤波器组的红外弱小目标检测算法 . 强激光与粒子束, 2011, 23(10): 0- .
[14]	史漫丽, 彭真明, 张启衡, 李全忠, 林志勤. 基于自适应侧抑制网络的红外弱小目标检测 . 强激光与粒子束, 2011, 23(04): 0- .
[15]	李凡, 刘上乾, 洪鸣, 秦翰林. 基于人工蚁群的红外图像分割算法 . 强激光与粒子束, 2010, 22(05): 0- .
[16]	张坤华, 杨烜. 基于分形特征的复杂背景下扩展目标检测 . 强激光与粒子束, 2009, 21(02): 0- .
[17]	秦翰林, 周慧鑫, 刘上乾, 李凡. 基于双边滤波的弱小目标背景抑制 . 强激光与粒子束, 2009, 21(01): 0- .
[18]	彭真明, 蒋彪, 肖峻. 基于脉冲耦合神经网络的空中扩展目标检测 . 强激光与粒子束, 2007, 19(12): 0- .
[19]	方亮, 陆佳佳, 叶玉堂, 杨先明, 成志强. 一种基于Mumford-Shah模型的红外图像边缘检测方法 . 强激光与粒子束, 2007, 19(04): 0- .
[20]	顾静良, 张卫, 万敏. 基于灰度形态学和邻域熵值的弱小目标检测 . 强激光与粒子束, 2004, 16(12): 0- .

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图像中近圆形对象的一种识别方法

doi: 10.11884/HPLPB201527.121004

1. 高功率微波技术重点实验室, 四川绵阳 621 900;

2. 中国工程物理研究院应用电子学研究所, 四川绵阳 621 900

通讯作者: 游安清

收稿日期: 2015-08-31
修回日期: 2015-10-13
刊出日期: 2015-11-26

关键词:

摘要: 介绍了一种利用多特征联合概率的红外图像中近圆形对象检测方法,通过计算图像中诸多小段曲线的弯拱方向来获得图像中各处存在圆的概率,并用梯度强度对这些概率进行加权,再结合对象内部为空洞的概率,共同形成对图像中近圆形对象所在位置的一个判决。经与经典的Hough变换法相比较,表现出一定的优越性。对一组不同特征的红外图像进行测试实验,均能检测出近圆形对象,表现出一定的适应性,对某些应用场景中的目标检测与识别有辅助价值。

English Abstract

游安清, 王磊, 张蓉, 等. 图像中近圆形对象的一种识别方法[J]. 强激光与粒子束, 2015, 27: 121004. doi: 10.11884/HPLPB201527.121004

引用本文:

游安清, 王磊, 张蓉, 等. 图像中近圆形对象的一种识别方法[J]. 强激光与粒子束, 2015, 27: 121004. doi: 10.11884/HPLPB201527.121004

You Anqing, Wang Lei, Zhang Rong, et al. Detecting approximately-circular object in image[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2015, 27: 121004. doi: 10.11884/HPLPB201527.121004

Citation:

You Anqing, Wang Lei, Zhang Rong, et al. Detecting approximately-circular object in image[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2015, 27: 121004. doi: 10.11884/HPLPB201527.121004

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