【摘 要】
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针对复杂的天空背景,提出了一种基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测算法。首先通过频域残差法对原始图像进行初步处理,缩小红外弱小目标的待识别目标区域;接着利用Do G
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划工业攻关项目(No.2012K09-09);2012年度中央高校基本科研业务费专项资金(No.GK201301008)资助
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针对复杂的天空背景,提出了一种基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测算法。首先通过频域残差法对原始图像进行初步处理,缩小红外弱小目标的待识别目标区域;接着利用Do G算子得到预处理后图像的尺度空间并实行特征点检测,获得最佳尺度图像,再对特征图像进行加权融合;最后通过信息熵分割来实现红外弱小目标的检测。仿真结果表明,本文方法跟文献中所提的优秀算法相比,能有效地检测出红外弱小目标,提升了目标图像的信杂比。同时,能很好地适应不同复杂场景,为红外弱小目标的跟踪应用奠定了基础。
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