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检测炸药使用合并异常红外成像算法和图像特征

文摘

创新策略的方法用于合并不同的异常图像空间算法决定cell-structured特性在长波红外(LWIR)系统上下文的前瞻性(FL)埋爆炸危害检测沿着一条道路。筛选开始,广泛有助于产生整体的可训练的大小对比过滤器集中在统一横轴墨卡托(UTM)空间。第二,特征从不同的算法挖掘UTM信心地图连同统一横轴墨卡托(UTM)的平均分组转移空间。芯片特性在图像显示异常决定从不同算法提取UTM信心地图基于最大稳定极值区域(MSERs)和高斯混合模型(gmm)。提前扫描在UTM空间投射到视频在多个距离和cell-Structured局部二进制模式(lbp)的梯度直方图(猪)和均值-方差描述符提取。实验用埋挥发物进行不同金属内容和深度在美国军队测试网站。结果是非常令人鼓舞的FL成像和显示明显降低假警报的数量(Fas)。Targests尚未检测到我们的系统还没有检测到一个手动在人类视觉检查

MS.F.FATHIMA

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