已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Infrared dim target detection based on visual attention

计算机科学 稳健性(进化) 人工智能 显著性图 红外线的 虚假关系 计算机视觉 突出 视觉注意 模式识别(心理学) 物理 光学 认知 机器学习 神经科学 化学 基因 生物 生物化学
作者
Xin Wang,Guofang Lv,Lizhong Xu
出处
期刊:Infrared Physics & Technology [Elsevier BV]
卷期号:55 (6): 513-521 被引量:202
标识
DOI:10.1016/j.infrared.2012.08.004
摘要

Accurate and fast detection of infrared (IR) dim target has very important meaning for infrared precise guidance, early warning, video surveillance, etc. Based on human visual attention mechanisms, an automatic detection algorithm for infrared dim target is presented. After analyzing the characteristics of infrared dim target images, the method firstly designs Difference of Gaussians (DoG) filters to compute the saliency map. Then the salient regions where the potential targets exist in are extracted by searching through the saliency map with a control mechanism of winner-take-all (WTA) competition and inhibition-of-return (IOR). At last, these regions are identified by the characteristics of the dim IR targets, so the true targets are detected, and the spurious objects are rejected. The experiments are performed for some real-life IR images, and the results prove that the proposed method has satisfying detection effectiveness and robustness. Meanwhile, it has high detection efficiency and can be used for real-time detection.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
领导范儿的应助被CarolineOY采纳,获得10
1秒前
1秒前
3秒前
天天快乐的应助被呆呆羊采纳,获得10
3秒前
zjy发布了新的文献求助10
3秒前
5秒前
avoidant完成签到,获得积分10
5秒前
兜里没糖了完成签到 ,获得积分0
5秒前
轻松的友灵完成签到,获得积分10
6秒前
djfndnn完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
10秒前
老李发布了新的文献求助10
10秒前
FadedTulips完成签到 ,获得积分10
11秒前
喜悦发卡完成签到 ,获得积分10
13秒前
端庄亦巧完成签到 ,获得积分10
15秒前
呆呆羊发布了新的文献求助10
15秒前
笑点低的悒完成签到 ,获得积分10
15秒前
领导范儿的应助被鲨鱼辣椒采纳,获得10
16秒前
自由飞翔发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
好孩子完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
小灯完成签到 ,获得积分10
19秒前
可爱的函函的应助被平淡纲采纳,获得10
19秒前
21秒前
Dr.Xu发布了新的文献求助10
26秒前
liputao完成签到 ,获得积分10
26秒前
27秒前
27秒前
dq发布了新的文献求助10
27秒前
路过银河完成签到,获得积分20
28秒前
29秒前
CarolineOY发布了新的文献求助10
31秒前
哲别发布了新的文献求助10
31秒前
科研通AI6.4的应助被冷静代天采纳,获得10
31秒前
cx完成签到,获得积分10
32秒前
梦时轩发布了新的文献求助10
32秒前
平淡纲发布了新的文献求助10
33秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
自動車の空力技術 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Geschichtliche Grundbegriffe (GGB), Band 5: Pro–Soz 300
Die Religion in Geschichte und Gegenwart (RGG), 4. Auflage, Band 7: R–S 300
Die Religion in Geschichte und Gegenwart (RGG), 4. Auflage, Band 1: A–B 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7791887
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9329176
关于积分的说明 20427048
捐赠科研通 7381552
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3323563
关于科研通互助平台的介绍 2471384
邀请新用户注册赠送积分活动 2340636