【摘 要】
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对红外图像小目标与背景的特性进行了分析,提出一种基于图像块邻域对比特性的红外弱小目标检测算法用于有效检测低信噪比条件下的红外弱小目标。该方法利用大尺度图像块邻域
【机 构】
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军械工程学院精确制导技术研究所,北京跟踪与通信技术研究所,北京理工大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.51177174);武器装备预研重点基金资助项目(No.9140A05040114JB34015);武器装备预研基金资助项目(No.9140A0505313JB34001)
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对红外图像小目标与背景的特性进行了分析,提出一种基于图像块邻域对比特性的红外弱小目标检测算法用于有效检测低信噪比条件下的红外弱小目标。该方法利用大尺度图像块邻域最大对比特性(IPMCM)获得图像显著图并自适应分割感兴趣区域;然后计算多尺度图像块邻域最小对比度并进行最大值合并操作;最后以自适应阈值精确检测目标位置。文中从理论上分析了红外目标图像测试算法的有效性,使用该检测算法检测了弱小目标的性能,并与其它检测方法进行了对比。实验结果显示,提出的方法能够在低信噪比条件下有效地检测出红外弱小目标,在参与实验的8幅图片中均见实效。与局部概率分析、中值滤波和Top-Hat等方法相比,本文方法在目标检测性能对比试验中的检测率最高,虚警率最低。
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