检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘瑞明[1] 刘尔琦[2] 杨杰[1] 张田昊[1] 王芳琳[1]
机构地区:[1]上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海200240 [2]中国航天科工集团公司第二研究院,北京100854
出 处:《红外与毫米波学报》2008年第1期47-50,55,共5页Journal of Infrared and Millimeter Waves
基 金:国家自然科学基金(60675023,60602012);国防973项目基金(JC2000020100104)
摘 要:Fukunaga-Koontz变换作为一种两类模式识别工具,源自主成分分析,只能提取图像的二阶统计特征,没有考虑图像的高阶统计特征,用于红外小目标检测时难以达到满意效果.为了提高目标检测性能,本研究首先将Fuku-naga-Koontz变换推广到高维核特征空间,成为核Fukunaga-Koontz变换,以提取图像的高阶统计特征,从而利用核Fukunaga-Koontz变换来检测红外小目标.Fukunaga-Koontz transform (FKT) is a pattern recognition tool for two-class problems. It can only capture the second-order statistical features of images without considering high-order statistical properties because it stems from the principal component analysis (PCA). So the satisfying detection performance can hardly be achieved. For improving the detection performance, Fukunaga-Koontz transform was firstly extended to the higher-dimensional space in order to capture the higher-order statistics of images in this study. And it is named as kernel Fukunaga-Koontz transform. The kernel Fukunaga- Koontz transform can be used to detect infrared point targets.
关 键 词:Fukunaga-Koontz变换 红外小目标 目标检测 主成分分析
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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