1) cloud cluster image
云层背景图像
1.
A new method is proposed to detect infrared small and dim targets in cloud cluster image based on fuzzy classification.
实验结果表明,该方法能够对红外弱小目标图像中不同类型的区域进行准确的分类,从而较好的实现了对低信杂比的复杂云层背景图像中的弱小目标检测。
2) cloud background
云层背景
1.
According to the theoretical analysis and experimental resultsal,the new algorithm can effectively detect the point target in different cloud backgrounds.
分析了云层背景下目标和云层在探测器上的时间响应特性,建立了四种类型的像素点时域模型。
2.
For the infrared dim small target detection in complex cloud background of IRST,a robust algorithm of low false alarm is proposed.
针对红外搜索跟踪系统对复杂云层背景条件下红外弱小目标检测问题,提出了一种低虚警率的弱小目标稳健检测算法。
3.
Detection algorithm of weak infrared point targets under cloud background
仿真试验表明本文算法能从复杂云层背景中快速有效地检测出目标。
5) Background image
背景图像
1.
First,background image is constructed by the feature of color, shape and intensity,then the moving objects are separated from the image by the background and previous frame.
就如何从视频序列中分割出具有语义意义的运动对象 ,本文提出了一种自动的基于背景的运动对象分割算法 ,利用颜色、形状和灰度等特征对第一帧图像进行初步分割 ,然后根据帧间运动信息构造背景图像 ,最后以背景图像和帧差图像作为参考图像 ,对同一场景中的所有视频帧进行快速可靠的分割 。
2.
First,non-parametric motion estimation was conducted between the video frame containing foreground and a similar training background image.
通过对视频帧和接近的训练背景图像进行非参数化运动估计,动态地构造出一幅和视频帧的视角完全相同的背景图像,再通过背景减除提取前景。
6) Layer From Background
背景图层
补充资料：云层
1.成层的云。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条