- 专利标题: 基于贝叶斯显著图计算模型的红外目标检测方法
- 专利标题(英): Infrared target detection method based on Bayesian saliency map computational model
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申请号: CN201810669568.0申请日: 2018-06-26
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公开(公告)号: CN109033969A公开(公告)日: 2018-12-18
- 发明人: 宋勇 , 李旭 , 赵宇飞 , 郭拯坤 , 杨昕
- 申请人: 北京理工大学
- 申请人地址: 北京市海淀区中关村南大街5号
- 专利权人: 北京理工大学
- 当前专利权人: 北京理工大学
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区中关村南大街5号
- 代理机构: 北京理工正阳知识产权代理事务所
- 代理商 鲍文娟
- 主分类号: G06K9/00
- IPC分类号: G06K9/00 ; G06K9/40 ; G06K9/46 ; G06K9/62
摘要:
本发明公开的基于贝叶斯显著图计算模型的红外目标检测方法,具体涉及基于视觉注意机制的红外目标检测方法,属于计算机视觉技术领域。本发明实现方法如下:以贝叶斯定理为基础,通过计算红外图像的先验概率和似然概率,建立基于贝叶斯定理的显著图计算模型;基于meanshift分割算法和侧抑制求解先验概率;基于像素点统计求解似然概率;基于求解的先验概率和似然概率,计算最终显著图,获取红外目标检测结果。本发明基于贝叶斯显著图计算模型实现对红外目标检测,具有如下优点:背景噪声抑制能力强,显著区域轮廓清晰完整。
公开/授权文献
- CN109033969B 基于贝叶斯显著图计算模型的红外目标检测方法 公开/授权日:2022-12-02