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天空背景下红外弱小目标检测算法研究
被引量:
1
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作者
丁云
张国华
张生伟
《现代电子技术》
北大核心
2015年第2期27-31,共5页
针对天空背景下红外弱小目标检测困难的情况,首先通过改进的形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制与噪声去除,而后采用恒虚警检测方法(CFAR)对滤波后图像进行分割,获得候选点目标,然后采用行程目标标记的方法得到候选目标的位置信...
针对天空背景下红外弱小目标检测困难的情况,首先通过改进的形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制与噪声去除,而后采用恒虚警检测方法(CFAR)对滤波后图像进行分割,获得候选点目标,然后采用行程目标标记的方法得到候选目标的位置信息、面积信息等,单帧图像检测之后,复杂的天空背景仍然会存在虚警。为了提高检测概率、降低虚警率,结合目标运动特性(包括运动轨迹、速度、加速度等)、灰度变化、面积变化等帧间相关性采用移动式管道滤波方法对序列图像候选目标做进一步判断。实验结果表明,该方法能有效地从复杂背景中检测出真实目标。
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关键词
红外弱小
目标
形态学滤波
恒虚警检测
行程目标标记
管道滤波
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职称材料
题名
天空背景下红外弱小目标检测算法研究
被引量:
1
1
作者
丁云
张国华
张生伟
机构
光电控制技术重点实验室
出处
《现代电子技术》
北大核心
2015年第2期27-31,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61273075)
中国航空科学基金项目(2012ZC13002)
文摘
针对天空背景下红外弱小目标检测困难的情况,首先通过改进的形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制与噪声去除,而后采用恒虚警检测方法(CFAR)对滤波后图像进行分割,获得候选点目标,然后采用行程目标标记的方法得到候选目标的位置信息、面积信息等,单帧图像检测之后,复杂的天空背景仍然会存在虚警。为了提高检测概率、降低虚警率,结合目标运动特性(包括运动轨迹、速度、加速度等)、灰度变化、面积变化等帧间相关性采用移动式管道滤波方法对序列图像候选目标做进一步判断。实验结果表明,该方法能有效地从复杂背景中检测出真实目标。
关键词
红外弱小
目标
形态学滤波
恒虚警检测
行程目标标记
管道滤波
Keywords
dim small infrared target
morphological filtering
constant false alarm detection
run-length target labeling
pipeline filtering
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
天空背景下红外弱小目标检测算法研究
丁云
张国华
张生伟
《现代电子技术》
北大核心
2015
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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