基于改进高斯卷积核的复杂场景红外图像目标识别研究

考虑复杂环境因素干扰,提出基于改进高斯卷积核的复杂场景红外图像目标识别方法。计算图像梯度值,利用扩散阈值抑制梯度较大点和加强梯度较小点,保证图像内像素点统一,采用改进高斯卷积核计算复杂场景红外图像像素点度量值,将其与既定值对比划分前景与背景点图像,根据目标在红外图像中表现为恒温的特点,判定待识别目标点灰度值是否符合高斯分布,符合则认定为目标像素点,实现图像目标识别。仿真实验证明,所提方法240 dBm外界噪声输入环境下图像信噪比在52.5 dB～57.9 dB之间变化,识别准确率平均值为96.5%,识别精度高。