【摘 要】
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为了提高单帧红外图像的检测概率,稳定检测到图像序列中的弱小目标,针对复杂天空背景,提出了一种基于改进的双边滤波与多项式拟合预测的红外弱小目标检测算法。通过在传统双
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为了提高单帧红外图像的检测概率,稳定检测到图像序列中的弱小目标,针对复杂天空背景,提出了一种基于改进的双边滤波与多项式拟合预测的红外弱小目标检测算法。通过在传统双边滤波算法的权值系数中引入背景相关度因子,有效降低了目标点在背景抑制时的影响,提高了目标区域的信噪比以及单帧图像的检测率。为了进一步剔除虚假目标,在融合目标运动特征的基础上,对目标点进行多帧确认。针对序列检测中由于目标闪烁造成的目标漏检,引入多项式拟合算法对下一帧目标位置进行预测,有效避免了目标轨迹截断的问题。实验表明,在信噪比小于2的情况下,该算法能够稳定检测到复杂天空背景下的弱小目标轨迹。
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