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采用尺度空间理论的红外弱小目标检测方法

龚俊亮 何昕 魏仲慧 朱弘 郭立俊

龚俊亮, 何昕, 魏仲慧, 朱弘, 郭立俊. 采用尺度空间理论的红外弱小目标检测方法[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2566-2573.
引用本文: 龚俊亮, 何昕, 魏仲慧, 朱弘, 郭立俊. 采用尺度空间理论的红外弱小目标检测方法[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2566-2573.
Gong Junliang, He Xin, Wei Zhonghui, Zhu Hong, Guo Lijun. Infrared dim and small target detection method using scale-space theory[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(9): 2566-2573.
Citation: Gong Junliang, He Xin, Wei Zhonghui, Zhu Hong, Guo Lijun. Infrared dim and small target detection method using scale-space theory[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(9): 2566-2573.

采用尺度空间理论的红外弱小目标检测方法

基金项目: 

国家自然科学基金(60902067)

详细信息
    作者简介:

    龚俊亮(1988-),男,博士生,主要从事数字图像处理方面的研究。Email:gongjunliang198802@sina.com;何昕(1966-),男,研究员,博士生导师,主要从事光电测量等方面的研究。Email:hexin6627@sohu.com

    龚俊亮(1988-),男,博士生,主要从事数字图像处理方面的研究。Email:gongjunliang198802@sina.com;何昕(1966-),男,研究员,博士生导师,主要从事光电测量等方面的研究。Email:hexin6627@sohu.com

  • 中图分类号: TP391.4

Infrared dim and small target detection method using scale-space theory

  • 摘要: 为了检测红外场景中尺寸大小变化的弱小目标,针对传统滤波方法中固定大小滤波核对此类特性目标检测表现出的不足,提出一种基于尺度空间理论的红外弱小目标检测方法。首先对弱小目标特性进行分析,提出采用点扩散函数形式的目标模型来描述弱小目标;采用固定自适应邻域的方法对原始红外图像进行预处理,抑制背景杂波,增强目标能量;依据尺度规范化后的拉普拉斯尺度空间对图像不同元素滤波响应的不同,获取图像中的可疑目标,利用可疑目标点与其周围像素的梯度关系得到可疑目标点的中心坐标,并据此得到其在图中的尺寸大小;对每个可疑目标划分一个自适应大小窗口,获取分割阈值,分割出真实目标。实验结果表明,该方法能较好地检测出弱小目标,且具有较低的虚警率。
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-01-15
  • 修回日期:  2013-02-20
  • 刊出日期:  2013-09-25

采用尺度空间理论的红外弱小目标检测方法

    作者简介:

    龚俊亮(1988-),男,博士生,主要从事数字图像处理方面的研究。Email:gongjunliang198802@sina.com;何昕(1966-),男,研究员,博士生导师,主要从事光电测量等方面的研究。Email:hexin6627@sohu.com

    龚俊亮(1988-),男,博士生,主要从事数字图像处理方面的研究。Email:gongjunliang198802@sina.com;何昕(1966-),男,研究员,博士生导师,主要从事光电测量等方面的研究。Email:hexin6627@sohu.com

基金项目:

国家自然科学基金(60902067)

  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 为了检测红外场景中尺寸大小变化的弱小目标,针对传统滤波方法中固定大小滤波核对此类特性目标检测表现出的不足,提出一种基于尺度空间理论的红外弱小目标检测方法。首先对弱小目标特性进行分析,提出采用点扩散函数形式的目标模型来描述弱小目标;采用固定自适应邻域的方法对原始红外图像进行预处理,抑制背景杂波,增强目标能量;依据尺度规范化后的拉普拉斯尺度空间对图像不同元素滤波响应的不同,获取图像中的可疑目标,利用可疑目标点与其周围像素的梯度关系得到可疑目标点的中心坐标,并据此得到其在图中的尺寸大小;对每个可疑目标划分一个自适应大小窗口,获取分割阈值,分割出真实目标。实验结果表明,该方法能较好地检测出弱小目标,且具有较低的虚警率。

English Abstract

参考文献 (21)

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