【摘 要】
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红外热成像遥感日益被广泛地应用于各种军事技术中，其中对红外图像地面运动目标的检测与识别是一个重要的研究课题。为了尽可能早地发现目标，使防御武器有足够的反应时间，要求能检测出远距离的目标。但远距离的目标成像，其通常隐藏在复杂的自然背景中，常规方法较难检测出真实的目标。因此，如何有效地抑制复杂的自然背景对检测性能的影响，是提高目标检测和识别准确性和可靠性的关键。为此，本文提出了一种基于非子采样Cont
【机 构】
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西安电子科技大学技术物理学院,西安,陕西710071 西安电子科技大学技术物理学院,西安,陕西71
【出 处】
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第三届地理信息系统全国博士生学术论坛
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红外热成像遥感日益被广泛地应用于各种军事技术中，其中对红外图像地面运动目标的检测与识别是一个重要的研究课题。为了尽可能早地发现目标，使防御武器有足够的反应时间，要求能检测出远距离的目标。但远距离的目标成像，其通常隐藏在复杂的自然背景中，常规方法较难检测出真实的目标。因此，如何有效地抑制复杂的自然背景对检测性能的影响，是提高目标检测和识别准确性和可靠性的关键。为此，本文提出了一种基于非子采样Contourlet变换(NSCT）的红外图像地面运动点目标背景抑制算法，利用NSCT具有多尺度、多方向性和平移不变性等优点，平滑掉图像中大面积的结构化背景（例如山脊和道路），增强其突变部分，即目标信号。用真实的红外遥感图像序列进行实验，实验结果验证了本算法的良好性能。
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