【摘 要】
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为提高复杂环境下红外小目标的检测率,提出了基于二阶方向导数极大值的红外小目标检测算法。该算法首先对二阶方向导数的性质进行了分析,对极大值进行阈值翻转操作,将背景中
【机 构】
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火箭军工程大学控制工程系,火箭军工程大学士官学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61203189,61374054）资助项目
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为提高复杂环境下红外小目标的检测率,提出了基于二阶方向导数极大值的红外小目标检测算法。该算法首先对二阶方向导数的性质进行了分析,对极大值进行阈值翻转操作,将背景中的平坦成分和边缘成分剔除。接着,根据小面模型对背景进行预测,并以预测误差为权值进一步增强小目标区域。以上2个步骤的计算可通过4个卷积实现,加快了检测速度。最后,对少量候选小目标计算局部对比度,降低了虚警率。实验结果表明：该检测算法在6种复杂背景下平均信杂比增益为78.413 0,平均背景抑制因子为35.079 6,具有较强的鲁棒性和较高的检测率。
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