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基于分类的感兴趣目标检测算法及仿真验证

2019-03-05王立鹏闫文敏项祎祎张新玉

传感器与微系统 2019年3期
关键词:信息

王立鹏, 刘 宾, 闫文敏, 项祎祎, 张新玉

(1.中北大学 信息与通信工程学院,山西 太原 030051;2.中北大学 信息探测与处理山西省重点实验室,山西 太原 030051;3.瞬态冲击技术重点实验室,北京 102202)

0 引 言

在被遮挡的情况下对目标进行信息探测、识别与跟踪,前景遮挡对目标信息的获取与分析带来了很大的挑战。传统基于单一视角对三维场景信息的二维投影成像,在前景遮挡情况下,直接对目标的精确位置定位、姿态分析等问题产生了很大的影响。在冲击过程动态测试中,典型的是子弹冲击靶板的后效参数动态测量问题,一直是领域内的测试瓶颈。基于高速相机能够实现对高速运动目标有效探测,但冲击过程往往伴随着破片和目标的同时存在,并且相互遮挡,影响了感兴趣目标的有效探测。合成孔径成像技术能够“透视”遮挡,通过足够多的视角对场景进行成像,获取足够的光线,“绕过”前景遮挡对目标进行探测。

近些年来,合成孔径成像技术一直被国内外研究人员广泛的关注,针对目标重建等问题开展了相关的研究工作,并也取得了很多的研究成果。Vaish V等人[1]基于传统合成孔径成像技术直接对光场中的所有像素进行平均,没有任何选择性的步骤,因此,重建结果会受到前景遮挡物的影响。而后其利用四种不同的代价函数对被遮挡物体进行重建,但当遮挡物的颜色分布均匀和遮挡物超过50 %时,其算法可能会失效。Boykov Y和Jolly M P[2]率先将二值标记问题应用在所提出的基于组合优化的图割算法二值图像分割问题上。……

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