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针对复杂云背景成像弱小目标实时检测的需要,提出一种检测能力强、易实现的自适应时-空级联滤波目标检测算法,其中时域滤波采用改进的可递归实现的方差滤波器预检测出包含目标和少量杂波点在内的可疑目标点集,而后通过一种自适应像素空域边缘强度滤波器剔除剩余杂波点。算法两级滤波器的参数均实时更新,因此算法对场景变化适应能力强。对五组实际红外图像序列目标检测的实验结果表明,算法能稳定检测出多类天空背景中的目标。 相似文献
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基于二维正态云模型算法的红外图像弱小目标检测 总被引:1,自引:1,他引:0
针对红外图像弱小目标检测的特点,采用二维正态云模型算法。首先利用一维云的特性建立二维云模型,由两个相互独立的一维云模型函数组成,目标像素的分布点为一个云滴,整个像素分布区域形成的云团反映了图像中目标的特性;接着依据目标判别条件函数来通过函数发生器产生正态云模型;最后在红外图像弱小目标检测误差函数下构造各云层的目标函数。实验仿真显示本文算法对红外图像弱小目标检测效果最好,能检测率高,虚警率低,耗时少。 相似文献
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弱小目标检测预处理算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
龙沂 《光电对抗与无源干扰》2003,(2):1-4
针对光电探测系统、告警系统,讨论了复杂背景下图像中的弱小目标检测预处理算法,并针对特定的图像给出了算法的处理结果。 相似文献
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红外弱小目标的自动检测是光电火控系统、红外导引头等武器装备中的关键技术之一.本文针对复杂海杂波背景下低信噪比目标检测问题,结合SURF特征描述符,提出了一种基于自动聚类分割的弱小目标检测算法.该方法首先利用SURF算法计算出红外图像中的兴趣点,并将多帧的兴趣点投影到一帧中形成累积图.由于目标在红外序列中的连续性,目标点会在累积图中进行聚集;然后使用改进的快速聚类分割算法自适应的检测出疑似目标;最后根据目标类具有的大小约束与线性约束先验信息,从海杂波中区分出所需的弱小目标.大量仿真实验及实物验证表明,相比于其他现有算法,本文提出方法在处理具有较低信噪比/杂波比的视频下的弱小目标时可以获得较好的检测性能,同时该方法的实时性强,可在多项式时间复杂度下得到最优检测目标,适合工程应用. 相似文献
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红外序列图像中运动小目标的检测 总被引:1,自引:1,他引:0
文中介绍了红外图像背景以及运动小目标的特性,将检测算法分为两大类,概述了红外图像中运动小目标检测的一般方法和流程,并具体介绍了几种典型的检测算法,分析了它们各自的特点。 相似文献
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在红外成像探测系统中,对红外图像背景进行有效的抑制是准确检测出弱小目标的前提条件.基于目标在空域局部灰度稳定和时域运动连续的约束,提出了一种基于时空域滤波的红外弱小目标背景抑制新方法.首先,利用引导滤波保存图像细节和时域偏微分方程提取图像中突变区域的优势,实现对图像空域与时域中平稳和强起伏不同特征复杂背景进行抑制处理;然后,将时空域背景抑制结果利用相与操作算子处理完成对高度类似弱小目标信号的剔除;最后,为恢复前期抑制结果中丢失的目标信息,利用时空域融合结果作为引导图像进行进一步优化处理,得到最终背景抑制结果.仿真实验采用两组低信杂比运动弱小目标红外图像序列进行方法验证,并将该方法与几种背景抑制方法进行了比较,实验结果表明:该方法无论从主观视觉还是客观评价指标上均优于其他几种方法. 相似文献