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基于LWT和递归最小类内绝对差的红外小目标检测
被引量:
1
1
作者
纪守新
吴一全
《信号处理》
CSCD
北大核心
2010年第10期1484-1488,共5页
针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于提升小波变换(LWT)和递归最小类内绝对差的检测方法。一方面先利用提升小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;另一方面先利用Top-hat算子抑制原始图像的...
针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于提升小波变换(LWT)和递归最小类内绝对差的检测方法。一方面先利用提升小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;另一方面先利用Top-hat算子抑制原始图像的背景,经提升小波去噪后,再进一步使用Top-hat算子;上述两方面得到的图像求和即为预处理图像。然后采用递归最小类内绝对差阈值选取方法分割预处理图像。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于形态滤波及基于小波和形态学的红外小目标检测方法进行了比较。结果表明本文方法提高了信噪比,检测率分别提高15%和10%。
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关键词
红外弱小目标检测
提升小波变换
TOP-HAT算子
递归最小类内绝对差
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职称材料
题名
基于LWT和递归最小类内绝对差的红外小目标检测
被引量:
1
1
作者
纪守新
吴一全
机构
南京航空航天大学信息科学与技术学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2010年第10期1484-1488,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60872065)
文摘
针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于提升小波变换(LWT)和递归最小类内绝对差的检测方法。一方面先利用提升小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;另一方面先利用Top-hat算子抑制原始图像的背景,经提升小波去噪后,再进一步使用Top-hat算子;上述两方面得到的图像求和即为预处理图像。然后采用递归最小类内绝对差阈值选取方法分割预处理图像。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于形态滤波及基于小波和形态学的红外小目标检测方法进行了比较。结果表明本文方法提高了信噪比,检测率分别提高15%和10%。
关键词
红外弱小目标检测
提升小波变换
TOP-HAT算子
递归最小类内绝对差
Keywords
infrared dim target detection
lifting wavelet transform
Top-hat operator
recursive minimum within-cluster absolute difference
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LWT和递归最小类内绝对差的红外小目标检测
纪守新
吴一全
《信号处理》
CSCD
北大核心
2010
1
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