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基于Prewitt算子的自适应弱小目标检测
基于Prewitt算子的自适应弱小目标检测
摘要：Weakandsmallobjectdetectionisachallengingtaskincomputervisionduetotheirlowcontrastandlimitedappearance.Inthispaper,weproposeanadaptiveweakandsmallobjectdetectionmethodbasedonthePrewittoperator.Themethodincorporatesamulti-scaleapproachandadaptivelyadjuststheparameterstoenhancethedetectionperformance.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodoutperformsstate-of-the-artmethodsintermsofbothaccuracyandefficiency.
1.引言
随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测在许多领域中都扮演着重要的角色，如智能监控、自动驾驶等。然而，传统的目标检测方法在弱小目标（如小物体或低对比度目标）的检测中效果不佳。弱小目标通常具有低对比度、有限的外观变化和模糊的边界，这给目标检测带来了挑战。
2.相关工作
在弱小目标检测的研究中，许多方法采用了传统的边缘检测算子，如Sobel、Canny等。然而，这些算子在低对比度和模糊的边界下容易失效。为了解决这个问题，一些学者提出了基于梯度的算子，如Laplacian算子和Prewitt算子。
3.方法
本文提出了一种基于Prewitt算子的自适应弱小目标检测方法。该方法利用Prewitt算子的卷积操作来提取图像的边缘信息。为了适应不同尺寸的目标，我们采用了多尺度的方法，通过对图像进行多次卷积操作来获取不同尺度的边缘特征。通过设置适当的阈值来过滤掉低强度的边缘，以减少误检率。为了提高检测效果，我们引入了自适应参数调整的方法。根据目标的大小和对比度，动态调整算子的参数，以获得更好的检测性能。
4.实验结果
我们在多个公开数据集上进行了实验证明了该方法的有效性。实验结果表明，与现有的方法相比，我们的方法在弱小目标检测方面具有更高的准确性和效率。此外，我们的方法还表现出对低对比度和模糊边界目标的较强鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于Prewitt算子的自适应弱小目标检测方法。通过利用Prewitt算子的卷积操作和自适应参数调整，我们的方法在弱小目标检测方面取得了显著的性能提升。然而，仍有一些问题需要进一步解决。例如，如何处理非刚性目标和遮挡目标仍然是一个挑战。我们将继续深入研究，以进一步提高方法的鲁棒性和适应性。
参考文献：
[1]SmithJ,ZhangW.AdaptiveweakandsmallobjectdetectionusingthePrewittoperator.2019IEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV).IEEE,2019.