Rapid Detection of Camouflaged Artificial Target Based on Polarization Imaging and Deep Learning

伪装 计算机科学 人工智能 深度学习 大津法 计算机视觉 分割 模式识别(心理学) 图像分割 目标检测 极化(电化学) 物理化学 化学
作者
Ying Shen,Wenfu Lin,Zhifeng Wang,Jie Li,Xinquan Sun,Xin Wu,Shu Wang,Feng Huang
出处
期刊:IEEE Photonics Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:13 (4): 1-9 被引量:10
标识
DOI:10.1109/jphot.2021.3103866
摘要

Polarization imaging has the advantage of detecting artificial targets based on their intrinsic characteristics. However, with the development of camouflage materials and camouflage shielding performance, the anti-optical detection technology for camouflaged targets continues to improve. In this paper, we combine the advantages of polarization imaging and deep learning to achieve rapid detection of artificial targets camouflaged in natural scenes. Firstly, we propose a Stokes-vector-based parameter image to show the polarization specificity of the camouflaged artificial targets. Then, a detection method is proposed, which uses an Otsu segmentation algorithm and morphological operations to extract polarization signatures of the target from the proposed parameter image, and utilizes the extracted polarization signatures to highlight the camouflaged artificial targets. Finally, we improve a self-supervised deep learning network to enhance the low-light images, extending the application of our method into low illumination environment target detection. Experimental results demonstrate that our method can effectively detect the camouflaged artificial targets with a detection rate better than 80%, which has potential application value in the fields of military target detection, security monitoring, and remote sensing.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
科研小达人完成签到,获得积分10
3秒前
追寻凌青完成签到,获得积分10
5秒前
渡劫完成签到,获得积分10
6秒前
丫丫完成签到 ,获得积分10
6秒前
lxy发布了新的文献求助10
7秒前
bono完成签到 ,获得积分10
10秒前
DentistRui完成签到,获得积分10
10秒前
12秒前
laber应助忧伤的步美采纳,获得50
15秒前
淡淡月饼发布了新的文献求助20
16秒前
茶茶应助虞无声采纳,获得50
16秒前
大橙子发布了新的文献求助10
18秒前
wangnn完成签到,获得积分10
19秒前
xzz完成签到,获得积分10
21秒前
阿绿发布了新的文献求助10
25秒前
26秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
manman完成签到 ,获得积分20
29秒前
太清完成签到,获得积分10
33秒前
山雀完成签到,获得积分10
35秒前
伊一完成签到,获得积分10
37秒前
哭泣笑柳发布了新的文献求助10
43秒前
琳琅发布了新的文献求助10
48秒前
xue完成签到 ,获得积分10
49秒前
liars完成签到 ,获得积分10
49秒前
搞怪人雄完成签到,获得积分10
52秒前
落后的夜阑完成签到,获得积分10
52秒前
大橙子发布了新的文献求助10
55秒前
彪行天下完成签到,获得积分10
1分钟前
danli完成签到 ,获得积分10
1分钟前
guangyu完成签到,获得积分10
1分钟前
学术老6完成签到,获得积分10
1分钟前
c123完成签到 ,获得积分10
1分钟前
恐怖稽器人完成签到,获得积分10
1分钟前
WXR完成签到,获得积分10
1分钟前
科研小白完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
可爱丸子完成签到,获得积分10
1分钟前
皮汤汤完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022