基于级联分类器的红外弱小目标快速检测

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为克服弱小目标检测在大尺寸图像上存在时间开销大的问题,提出了一种多级处理的检测算法。首先在整幅图像上搜索局部灰度极值作为候选目标位置,随后对候选目标位置的邻域进行特征提取,最后在特征空间中进行分类。针对小目标特性,提出了一种灰度分布特征,以此特征对候选目标位置进行特征提取,进而提出了一种加权逻辑斯蒂回归算法,用其在特征空间建立分类器,将检测问题转化为二分类问题。实验结果表明,该算法对低信噪比图像可以达到较高的检测率和较低的虚警率,并具有较好的实时性。
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