吉林大学学报(工学版)

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红外电视制导目标搜索中ROI提取和编码算法

白旭,张中兆,高玉龙,马琳   

  1. 哈尔滨工业大学 通信技术研究所, 哈尔滨 150080
  • 收稿日期:2007-06-15 修回日期:1900-01-01 出版日期:2008-03-01 发布日期:2008-03-01
  • 通讯作者: 张中兆

Algorithm ROI extraction and encoding in infrared
videoguided missile searching target

Bai Xu,Zhang Zhong-zhao,Gao Yu-long,Ma Lin   

  1. Communication Research Center, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China
  • Received:2007-06-15 Revised:1900-01-01 Online:2008-03-01 Published:2008-03-01
  • Contact: Zhang Zhong-zhao

摘要: 针对红外电视制导系统提出了一种基于灰度自动检测的ROI算法,并对优化截取内嵌块编码(ECBOT)中的隐式ROI编码算法进行了改进。减小了ROI编码块中背景区域的优先级,提高了ROI区域的图像质量,在低信道速率下对疑似目标可进行高质量显示,使操作人员能够快速完成精确人工导引,并对EBCOT、隐式ROI方法和改进的隐式ROI方法进行了比较。结果表明,改进算法具有压缩效率高,复杂度低且在低信道速率下重建的ROI图像质量好的优点,提高了在大背景下搜索小目标的效率。

关键词: 信息处理技术, 电视制导, 隐式ROI, 优化截取内嵌块编码, ROI掩模提取

Abstract: A target searching scheme called ROI algorithm on the basis of automatic luminance value detection for video-guided missile was proposed. An implicit ROI coding algorithm in EBCOT was improved for better searching performance. The priority of background coefficient in ROI code block can be largely reduced when the improved algorithm was used. Therefore, the interest region can be encoded at a higher quality level which makes high quality images display at low channel rate possible and facilitates fast and accurate manual guide. And comparison of three coding schemes, EBCOT, implicit ROI, and the improved ROI method was conducted, which demonstrates that the proposed algorithm possesses higher compression efficiency, lower complexity as well as good reconstructed ROI images quality in lower channel capacity for videoguided missile in small target searching in wide background environment.

Key words: information processing, videoguided missile, implicit ROI, EBCOT, ROI extraction

中图分类号: 

  • TN 919.81
[1] 苏寒松,代志涛,刘高华,张倩芳. 结合吸收Markov链和流行排序的显著性区域检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1887-1894.
[2] 徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903.
[3] 黄勇,杨德运,乔赛,慕振国. 高分辨合成孔径雷达图像的耦合传统恒虚警目标检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1904-1909.
[4] 李居朋,张祖成,李墨羽,缪德芳. 基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1910-1916.
[5] 应欢,刘松华,唐博文,韩丽芳,周亮. 基于自适应释放策略的低开销确定性重放方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1917-1924.
[6] 陆智俊,钟超,吴敬玉. 星载合成孔径雷达图像小特征的准确分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1925-1930.
[7] 刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937.
[8] 单泽彪,刘小松,史红伟,王春阳,石要武. 动态压缩感知波达方向跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1938-1944.
[9] 姚海洋, 王海燕, 张之琛, 申晓红. 双Duffing振子逆向联合信号检测模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1282-1290.
[10] 全薇, 郝晓明, 孙雅东, 柏葆华, 王禹亭. 基于实际眼结构的个性化投影式头盔物镜研制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1291-1297.
[11] 陈绵书, 苏越, 桑爱军, 李培鹏. 基于空间矢量模型的图像分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 943-951.
[12] 陈涛, 崔岳寒, 郭立民. 适用于单快拍的多重信号分类改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 952-956.
[13] 孟广伟, 李荣佳, 王欣, 周立明, 顾帅. 压电双材料界面裂纹的强度因子分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 500-506.
[14] 林金花, 王延杰, 孙宏海. 改进的自适应特征细分方法及其对Catmull-Clark曲面的实时绘制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 625-632.
[15] 王柯, 刘富, 康冰, 霍彤彤, 周求湛. 基于沙蝎定位猎物的仿生震源定位方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 633-639.
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