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多特征差异决策耦合Top-Hat变换的红外目标检测
被引量：
5
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作者
肖宁
李爱军
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期110-118,共9页
为了提高红外图像弱小目标在复杂背景干扰下的检测精度,本文提出了基于多特征相似度差异决策与改进的Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法。该算法通过经典的Top-Hat的单一结构元素进行分割,形成多尺度结构元素,并依据弱小目标与其周围...
为了提高红外图像弱小目标在复杂背景干扰下的检测精度,本文提出了基于多特征相似度差异决策与改进的Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法。该算法通过经典的Top-Hat的单一结构元素进行分割,形成多尺度结构元素,并依据弱小目标与其周围背景之间的灰度差异,定义了灰度变化映射,通过计算其均值与方差,构建目标决策因子,并将其与多尺度结构元素嵌入到Top-Hat变换中,形成了新的Top-Hat变换;随后,联合灰度强度、对比度以及结构信息,建立多特征紧密度差异模型,提取包含真实弱小目标与可疑目标的候选区域;最后,基于弱小目标运动的连续性,引入管道滤波模式,将候选区域中的可疑目标剔除,保留真实弱小目标。实验数据表明:与当前红外弱小目标检测算法相比,在复杂背景干扰下,所提算法的检测精度更高,能够将弱小目标完整地检测出来,具有更好的ROC特性曲线。
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关键词
红外弱小目标检测
多特征紧密度差异
TOP-HAT变换
灰
度
变化映射
管道滤波模式
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职称材料
题名
多特征差异决策耦合Top-Hat变换的红外目标检测
被引量：
5
1
作者
肖宁
李爱军
机构
山西财经大学信息管理学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期110-118,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(60873100)
山西省自然科学基金资助项目(2012011017-6)
文摘
为了提高红外图像弱小目标在复杂背景干扰下的检测精度,本文提出了基于多特征相似度差异决策与改进的Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法。该算法通过经典的Top-Hat的单一结构元素进行分割,形成多尺度结构元素,并依据弱小目标与其周围背景之间的灰度差异,定义了灰度变化映射,通过计算其均值与方差,构建目标决策因子,并将其与多尺度结构元素嵌入到Top-Hat变换中,形成了新的Top-Hat变换;随后,联合灰度强度、对比度以及结构信息,建立多特征紧密度差异模型,提取包含真实弱小目标与可疑目标的候选区域;最后,基于弱小目标运动的连续性,引入管道滤波模式,将候选区域中的可疑目标剔除,保留真实弱小目标。实验数据表明:与当前红外弱小目标检测算法相比,在复杂背景干扰下,所提算法的检测精度更高,能够将弱小目标完整地检测出来,具有更好的ROC特性曲线。
关键词
红外弱小目标检测
多特征紧密度差异
TOP-HAT变换
灰
度
变化映射
管道滤波模式
Keywords
infrared dim small target detection
multi-feature tightness difference
Top-Hat transform
gray change mapping
pipeline filtering mode
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多特征差异决策耦合Top-Hat变换的红外目标检测
肖宁
李爱军
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016
5
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参考文献
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