【摘 要】
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为了解决局部对比度方法的计算效率低,以及在某些红外场景中易出现虚警的问题,将其与图像区域显著性相结合,提出一种改进的局部对比度算法——区域局部对比度算法,仅在图像的
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61571096);国家自然科学基金青年项目(61308102);中国科学院光束控制重点实验室基金项目(2014LBC002)
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为了解决局部对比度方法的计算效率低,以及在某些红外场景中易出现虚警的问题,将其与图像区域显著性相结合,提出一种改进的局部对比度算法——区域局部对比度算法,仅在图像的显著性区域中进行局部对比度计算,而非遍历整幅图像。首先进行基于图像信息熵和局部相似性的红外图像区域显著性度量,经二值化得到单帧图像显著性区域;接下来在该区域中进行局部对比度数值计算,得到区域局部对比度图像,最后经过自适应阈值分割,得到弱小目标检测结果。实验结果表明,区域局部对比度算法可以极大提高红外弱小目标的信噪比,检测结果准确,虚警率低,与原始的局部对比度算法相比,检测效率有明显提升,可以更好地保持弱小目标的形状。
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