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作者
武狄张国辉张庆
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单位
黑龙江科技大学计算机与信息工程学院
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摘要
针对降质图像中的动态目标特征不明显，易出现检测偏差的问题，提出基于机器视觉特征强化的降质图像动态目标检测方法。采用帧间阈值法确定图像中含有动态目标的区域，通过平滑、动态目标强化和背景抑制处理，引入SE-ResNeXt模块，基于挤压-激励操作后提取动态目标的特征信息，计算动态目标与背景间的速度和光流矢量，在速度平滑性、方向平滑性和颜色分量约束条件下，检测得到动态目标的准确位置。结果表明，所提的方法在准确率、召回率和F1分数的最优参数组合下，PSNR和SSIM平均提高了3.41%和0.16%,提升了降质图像整体质量，实现了对动态目标的精准检测与识别。
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关键词
机器视觉特征强化动态目标检测速度矢量速度平滑性约束颜色分量约束
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基金项目(Foundation)
黑龙江省省属高校基本科研业务费项目(7020000070226)；
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文章目录
0 引 言
1 降质图像动态目标检测
1.1 确定降质图像中动态目标所在区域
1.2 基于机器视觉的降质图像特征
1.2.1 基于L0范数的降质图像平滑处理
1.2.2 降质图像弱特征强化
1.2.3 动态目标特征提取
1.3 动态目标检测
1.3.1 速度平滑性约束
1.3.2 方向平滑性约束
1.3.3 颜色分量约束
2 实 验
2.1 实验步骤
2.2 算法性能检验
2.3 测试结果分析
3 结 论
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引用格式
[1]武狄,张国辉,张庆.基于机器视觉特征强化的降质图像动态目标检测方法[J].黑龙江科技大学学报,2024,34(04):648-654.
黑龙江科技大学学报 
2024年第04期 
