基于区域模糊阈值的前视红外目标识别

针对用前视红外(FLIR)目标法识别复杂地面时,存在无直接可用基准图、背景干扰严重、目标与背景灰度差异小等问题,提出了一种基于区域模糊阈值的目标识别方法。首先,在建立多尺度空间的基础上,设计多阈值算法,生成显著图;其次,引入基于图像模糊率的区域模糊阈值方法,改进Itti模型,构建候选目标筛选模型;最后,对检测结果运用积分归一化积相关(Nprod)算法进行精匹配,确定识别目标。实验结果表明,与Hausdorff距离算法相比,该识别算法匹配率提高了近20%,花费时间缩短了3/4;与积分Nprod算法相比,提出的算法匹配率提高了近40%,时间缩短了1/2。结果显示,对于复杂背景的前视红外目标,该方法具有匹配率高、速度快、精度高等优点。