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基于非线性局部滤波的红外小目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高复杂环境下红外小目标的检测效率,将图像分为平坦区域、边缘区域和小目标区域三种区域,并针对三种成分的特点,提出基于拉普拉斯金字塔的非线性局部滤波检测方法。首先将图像进行高斯金字塔分解,将高斯低通金字塔与原图像尺寸匹配后,相减并进行阈值操作,抑制平坦区域;其次将标记像素灰度值与其周围环域均值的最小差作为指标,滤除边界区域;最后将非线性局部滤波结果生成相应的拉普拉斯金字塔各层系数,重构得到高对比度的检测图像,利用邻域特点剔除孤立噪声点并通过简单阈值标记红外小目标。实验结果表明:与现有其他算法相比,该检测算法能够对复杂背景有效抑制,检测速度快。 相似文献
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摘 要 装备关键部件数量众多,其性能决定了武器系统的健康寿命。为解决单一模型预测精度不高的问题,提出了基于ELM-SVR模型的剩余寿命预测方法。使用ELM模型的隐层神经元激活函数将特征映射到高维空间,提高特征辨识度,对高维特征采用核函数SVR模型拟合,以软间隔函数代替均方误差函数为优化函数,有效提升了剩余寿命预测精度。依据多个装备关键部件的综合性能指标对其进行剩余寿命预测,实验结果表明:与ELM、SVR、KELM模型相比,平均预测精度分别提高了57.14%,44.44%,11.76%,可见ELM-SVR模型具有一定的泛化能力与鲁棒性,可显著提高剩余使用寿命预测精度。 相似文献
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