【摘 要】
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针对复杂云背景下的弱小目标探测,提出了一种基于光流估计和自适应背景抑制相结合的弱小目标检测算法.首先根据红外图像中云的移动规律,对云背景下的红外图像进行光流分析,提
【机 构】
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南京理工大学近程高速目标探测技术国防重点学科实验室
【基金项目】
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南京理工大学研究基金(No.2010ZDJH12)资助
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针对复杂云背景下的弱小目标探测,提出了一种基于光流估计和自适应背景抑制相结合的弱小目标检测算法.首先根据红外图像中云的移动规律,对云背景下的红外图像进行光流分析,提取运动云区.在光流场的计算中结合了云运动的特点以及光流方程的两个约束条件,对传统的基于梯度的光流法予以改进.同时发现移动云区对目标探测的影响较大,为了抑制移动云区对弱小目标的干扰,提出了自适应抑制复杂背景的算法,在光流场分析提取的移动云区中,利用代表背景复杂程度的背景因子,自适应调整分割阈值,抑制复杂背景的干扰.这样只在容易引起虚警的移动云区进行背景抑制处理,简化了计算量,降低了云区对弱小目标的干扰,减少了虚警和误判.实验结果表明该算法可以显著减少云区造成的虚警,并且能够探测出弱小目标.
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