郭少军1,3,沈同圣2, 徐健1,马新星1
GUO Shao-jun1,3, SHEN Tong-sheng2, XU Jian1, MA Xin-xing1
摘要:
将一幅图像按照一个目标的大小进行缩放,然后计算其梯度特征,再对梯度特征进行标准化,二值化能够极大地提高目标候选区域的选择和检测计算效率,减少耗时。由于对海上舰船目标的检测是具有丰富角点的人造目标,对ObjectNess二值化标准梯度特征(binarized normed gradients, BING)方法中的目标候选区域提取算法进行改进,使其能够更加快速地进行候选区域的选择并保持较高的检测率。分析了海上多舰船目标的图像特征,提出了利用角点确定目标的候选基点,再利用ObjectNess BING检测模型训练获得的多目标尺寸进行候选区域的选择,对互联网上下载的多幅多舰船图像进行处理的结果表明,算法能够有效减少候选目标区域的数量并保持较高的检测概率。