【摘 要】
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在传统各向异性扩散滤波算法的基础上,提出了一种自适应梯度阈值各向异性滤波算法,用于有效地抑制红外复杂背景、滤除噪声,同时增强红外弱小目标。该算法根据图像的局部特性,
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61172111)
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在传统各向异性扩散滤波算法的基础上,提出了一种自适应梯度阈值各向异性滤波算法,用于有效地抑制红外复杂背景、滤除噪声,同时增强红外弱小目标。该算法根据图像的局部特性,利用其在不同方向上的梯度特点,判断某点像素是噪声还是图像以及其存在于图像的平滑区域还是边缘区域。文中据此提出了自适应求取边缘函数中的梯度阈值(K值)的方法,解决了原各向异性滤波算法的边缘函数中K值固定单一的问题。实验证明:与原各向异性滤波算法和其他背景抑制算法相比,提出的算法增加了去噪功能,对各种复杂背景抑制效果更好,增强后的图像信噪比提高了近2倍。
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