【摘 要】
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复杂背景条件下红外小目标检测是红外自动寻的、红外预警系统的关键技术和研究热点之一。为了能有效地检测出小目标,对红外图像中的小目标与背景特性进行了分析,在充分利用小
【机 构】
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北京航空航天大学电子信息工程学院;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(YWF-12-LZGF-054)
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复杂背景条件下红外小目标检测是红外自动寻的、红外预警系统的关键技术和研究热点之一。为了能有效地检测出小目标,对红外图像中的小目标与背景特性进行了分析,在充分利用小目标与其局部背景差异的基础上,提出一种基于局部灰度均值确定红外小目标尺寸和位置信息的算法。首先,给出判断像元属于小目标的必要条件,该条件判定图像中哪些像元可能属于红外小目标;其次,基于可能属于小目标的像元给出小目标可能的尺寸值;再次,对所得结果进行优化,排除虚警;最后,根据前三阶段所得结果确定小目标的尺寸和位置。Matlab仿真结果表明,对复杂云层背景的红外图像,Top-Hat检测算法虽然检测速度快,但当虚警和目标的灰度值相等时不能很好地对目标进行检测;新算法在选择合适参数的基础上能准确给出目标的位置信息,并能较好地估算小目标尺寸,然而新算法在检测速度上仍有待进一步提高。
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