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《電子技術應用》
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基于視覺顯著性的毫米波隱匿物品檢測算法
2022年電子技術應用第11期
張珂紳,郭文風,王鶴澎,葉學義
杭州電子科技大學 通信工程學院,浙江 杭州310018
摘要: 針對毫米波圖像中隱匿物品與人體灰度差異小、形狀多變的問題,提出了一種基于視覺顯著性的隱匿物品檢測算法。該算法在雙邊濾波后,結合OTSU和形態學運算完成預處理以獲得人體區域,再根據頻域顯著性計算定位前景,經背景抑制后生成顯著圖完成檢測。實驗數據表明,所提算法與典型的主動式毫米波成像檢測算法相比,檢出率分別提高5.87%和9.08%,有更好的檢測性能。
中圖分類號: TN928;TP391.41
文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.212492
中文引用格式: 張珂紳,郭文風,王鶴澎,等. 基于視覺顯著性的毫米波隱匿物品檢測算法[J].電子技術應用,2022,48(11):99-103,109.
英文引用格式: Zhang Keshen,Guo Wenfeng,Wang Hepeng,et al. Millimeter wave hidden object detection algorithm based on visual saliency[J]. Application of Electronic Technique,2022,48(11):99-103,109.
Millimeter wave hidden object detection algorithm based on visual saliency
Zhang Keshen,Guo Wenfeng,Wang Hepeng,Ye Xueyi
School of Communication Engineering,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China
Abstract: In order to solve the problem that the gray level difference between hidden objects and human body in millimeter wave image is small and the shape is changeable, a hidden object detection algorithm based on visual saliency is proposed. After bilateral filtering, combined with OTSU and morphological operation,the algorithm completes the pretreatment to obtain the human body region. And then the foreground is located based on the significance calculation in the frequency domain. After background suppression,the significance map is generated,so the detection is completed. Experimental results show that compared with the typical active millimeter wave imaging detection algorithm, the detection rate of the proposed algorithm increases by 5.87% and 9.08%, respectively, and the proposed algorithm has better detection performance.
Key words : hidden object;visual salience;image signature;threshold segmentation

0 引言

    近年來,機場、車站等公共場所的安全問題日益得到重視,對人體攜帶物品的安全檢查必不可少。目前主流的安檢手段如X射線探測雖然可以清晰成像,但X射線易電離且具有輻射性,不適合于人體安檢[1]。毫米波輻射在電磁頻譜中介于微波和紅外線之間,屬于非電離輻射,可以穿透人體衣物探測到隱匿物品,且對人體無害,有逐步取代傳統安檢手段的趨勢[2]。

    隨著前端成像技術的不斷成熟,后端毫米波圖像的隱匿物品檢測成了目前亟待解決的問題。目前毫米波成像系統輸出的圖像分辨率較差,信噪比低,對目標檢測性能有負面影響,容易造成誤檢和漏檢[3]。這些都給隱匿物品檢測帶來了巨大的挑戰。




本文詳細內容請下載:http://www.losebinne.net/resource/share/2000005013。




作者信息:

張珂紳,郭文風,王鶴澎,葉學義

(杭州電子科技大學 通信工程學院,浙江 杭州310018)




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