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基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂的天空背景,提出了一种基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测算法.首先通过频域残差法对原始图像进行初步处理,缩小红外弱小目标的待识别目标区域;接着利用DoG算子得到预处理后图像的尺度空间并实行特征点检测,获得最佳尺度图像,再对特征图像进行加权融合;最后通过信息熵分割来实现红外弱小目标的检测.仿真结果表明,本文方法跟文献中所提的优秀算法相比,能有效地检测出红外弱小目标,提升了目标图像的信杂比.同时,能很好地适应不同复杂场景,为红外弱小目标的跟踪应用奠定了基础. 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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如何在没有先验信息的情况下从复杂噪声背景下快速检测到远距离进入的弱小目标,提高整个装备系统的响应能力,是目前IRST热门研究课题.本文通过引入视觉注意机制,提出了一种结合尺度自适应的局部对比度测量的红外弱小目标检测方法.本文首先采用拉普拉斯金字塔尺度空间理论对所有像素点局部对比度进行分析,获得对应的自适应尺度信息;然后在跳出效应的基础上设计了一种基于改进的局部对比度测量模型,最终生成一个显著图来突出目标特性,该方法能够在增强目标对比度同时,抑制背景杂波.定性定量实验结果表明,本文提出的方法相比于对比算法具有较高的红外小目标检测性能,能够对对比度不低于5%的目标稳定检测,适合防空武器装备工程应用. 相似文献
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一种快速递归红外舰船图像分割新算法 总被引:4,自引:4,他引:4
针对背景复杂、对比度低的红外舰船目标分割问题,提出了一种红外舰船图像分割的新算法.由于二维最大类间方差法不仅反映了图像的像素点灰度分布信息,还反映了邻域空间相关信息,因此有较好的抗噪能力.但是由于其解空间维数的增加,计算量的变化是以指数增长的,而粒子群优化算法可实现高效并行、随机、自适应群体搜索.基于这一特点,提出了基于粒子群优化的二维最大类间方差局部递归分割方法,有利于实现红外图像的实时处理.该方法同样适用于复杂背景下的其他红外目标图像的分割. 相似文献