[发明专利]一种基于FPGA的红外显著物体检测方法有效
| 申请号： | 201710331079.X | 申请日： | 2017-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN107194946B | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 张宝辉;吉莉;于世孔;蒋志芳;李中文;王润宇;杨开峰;张巍伟;吴杰 | 申请（专利权）人： | 昆明物理研究所 |
| 主分类号： | G06T7/187 | 分类号： | G06T7/187;G06T7/13;G06T7/136 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱宝庆 |
| 地址： | 650221 *** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于FPGA的红外显著物体检测方法，包括以下步骤：步骤1，采集图像A1；步骤2，对采集到的图像进行阈值分隔得到图像A2；步骤3，对A2进行边缘检测得到图像A3；步骤4，对A3标记连通域得到图像A4；步骤5，对A4中的连通域，获取以连通域边界为特征的特征矩阵；步骤6，对连通域对应的特征矩阵，通过约束的方式判断是否为显著物体，包括视野约束、灰度约束和占空比约束；步骤7，对通过约束的连通域进行交叉合并得到新的连通域特征矩阵；步骤8，输出经交叉合并后连通域特征值对应边界值内的图像。该方法可以于复杂的场景中检测出显著物体，在确保实时性和稳定性的同时能够提高检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fpga 红外 显著 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于FPGA的红外显著物体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集图像A1；步骤2，对采集到的图像进行阈值分隔得到图像A2；步骤3，对A2进行边缘检测得到图像A3；步骤4，对A3标记连通域得到图像A4；步骤5，对A4中的连通域，获取以连通域边界为特征的特征矩阵；步骤6，对连通域对应的特征矩阵，通过约束的方式判断是否为显著物体；步骤7，对通过约束的连通域进行交叉合并得到新的连通域特征矩阵；步骤8，输出经交叉合并后连通域特征值对应边界值内的图像；步骤6中涉及的约束包括视野约束、灰度约束和占空比约束。
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