光電工程
![]() |
期刊名稱: | 光電工程 |
期刊級(jí)別: | 國(guó)家級(jí)期刊 | |
國(guó)內(nèi)統(tǒng)一刊號(hào): | 51-1346/O4 | |
國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)刊號(hào): | 1003-501X | |
期刊周期: | 月刊 | |
主管單位: | 中國(guó)科學(xué)院 | |
主辦單位: | 中國(guó)科學(xué)院光電技術(shù)研究所;中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì) | |
學(xué)術(shù)服務(wù)咨詢 服務(wù)項(xiàng)目咨詢 |
• 期刊信息:《光電工程》(月刊)1974年創(chuàng)刊,本刊刊登內(nèi)容包括工程光學(xué)和光電技術(shù)方面的學(xué)術(shù)論文和技術(shù)報(bào)告,主要有自適應(yīng)光學(xué),應(yīng)用光學(xué),微光學(xué),光電捕獲跟蹤測(cè)量技術(shù),光學(xué)設(shè)計(jì),薄膜光學(xué),自動(dòng)控制,電視技術(shù),激光技術(shù),光刻,精密刻劃和光電傳感技術(shù),光通信,光計(jì)算,以及光學(xué)方面的其它高新技術(shù)。《光電工程》主管單位:中國(guó)科學(xué)院,主辦單位:中國(guó)科學(xué)院光電技術(shù)研究所;中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì),國(guó)內(nèi)統(tǒng)一刊號(hào):51-1346/O4,國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)刊號(hào):1003-501X
• 期刊欄目:自適應(yīng)光學(xué)、空間光學(xué)、目標(biāo)跟蹤與識(shí)別、光電控制和測(cè)量、薄膜光學(xué)、激光技術(shù)、光通信、圖像與信號(hào)處理、先進(jìn)光學(xué)制造技術(shù)等。
• 數(shù)據(jù)庫(kù)收錄情況:國(guó)家新聞出版總署收錄 維普網(wǎng)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)、知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)、化學(xué)文摘(網(wǎng)絡(luò)版)、文摘與引文數(shù)據(jù)庫(kù)、日本科學(xué)技術(shù)振興機(jī)構(gòu)中國(guó)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)收錄
• 讀者對(duì)象:本刊適合相關(guān)領(lǐng)域大專院校師生、研究院所科研人員、工廠工程技術(shù)人員與管理人員等參考。
• 影響因子:截止2014年萬(wàn)方:影響因子:0.767;總被引頻次:1754
截止2014年知網(wǎng):復(fù)合影響因子:1.106;綜合影響因子:0.747
•2015 年第10期《光電工程》雜志收錄論文:
光電工程》征稿簡(jiǎn)則……………………………………
PCA與自適應(yīng)閾值相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)…………………………………王思明 魯永杰
多機(jī)動(dòng)目標(biāo)GM-CBMeMBer跟蹤算法…………………………………陳金廣 王戰(zhàn) 馬麗麗
基于改進(jìn)ORB特征匹配的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)…………………………………劉威 趙文杰 李成 徐忠林 田鎧僑
彈光調(diào)制的頻率自跟蹤技術(shù)…………………………………陳光威 安永泉 王志斌 陳友華 張敏娟 王國(guó)梁 楊曉
EAST托卡馬克等離子體可見光診斷系統(tǒng)光學(xué)設(shè)計(jì)…………………………………楊曉飛
長(zhǎng)出瞳距軍用瞄準(zhǔn)鏡目鏡設(shè)計(jì)…………………………………李玉瑤 張婉怡
投稿論文:基于改進(jìn)ORB特征匹配的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)
引言運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)在軍事制導(dǎo)、航空偵察、視覺導(dǎo)航等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用[1]。航拍視頻中,背景是動(dòng)態(tài)變化的,且相對(duì)背景而言運(yùn)動(dòng)目標(biāo)較小。因此在進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)之前,都需要根據(jù)一定的方法進(jìn)行背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,轉(zhuǎn)化到靜態(tài)場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問題,再通過前后幀的差分圖像分離出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。常見的背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法有塊匹配法[2]、基于變換域的匹配法[3]和特征點(diǎn)匹配法,而特征點(diǎn)匹配法處理影像的旋轉(zhuǎn)、伸縮等變換更具優(yōu)勢(shì)。目前常用的特征點(diǎn)匹配算法主要有:SIFT[4]、SURF[5]和ORB[6]等。其中SIFT算法是David G.Lowe在2004年提出的一種具有里程碑意義的尺度不變特征變換算法,在多尺度空間提取特征點(diǎn);SURF算法由SIFT算法改進(jìn)而來,通過積分圖像和盒式濾波器來替代SIFT中的尺度空間分解,大大減少了計(jì)算量。但在對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用中,這兩種算法依然無法滿足要求。而由Rublee等人在ICCV2011上提出的ORB算法在保證尺度、旋轉(zhuǎn)不變的基礎(chǔ)上,速度較前兩種算法有了很大的提高。