基于多滤波算法融合的红外小目标检测

针对海天背景下红外视频图像序列中小目标检测的精度问题,提出一种基于多滤波融合的算法。通过分析红外小目标及背景噪声的成像特征与时空特性,将Tophat算法与改进的Robinson guard滤波器相结合,有效抑制背景、突显目标;采用自适应阈值分割提取候选目标,并使用Unger平滑滤波以及多目标关联滤波剔除噪声和伪目标。多组红外小目标图像序列的检测实验结果表明,提出的算法平均检测率高达99%,在不同场景下均有较高的检测精度。

红外弱小目标检测背景抑制算法研究

复杂背景下红外小目标识别一直是红外图像处理的关键技术之一,针对复杂云背景下红外弱小目标的时域和空域特征,考虑到易于硬件实现和实时性要求,提出基于快速统计排序滤波和Robinson Guard滤波并行快速处理算法,对复杂背景进行高信噪比抑制。实验证明,该方法能够有效地提高红外弱小目标图像信噪比和复杂背景下的小目标的检测概率。