基于图像滤波与Hough变换的红外弱小目标检测

发布时间：2024-04-18 22:34

　　针对红外传感器成像信噪比低且易受噪声、背景杂波干扰的问题,本文提出了一种基于最大中值滤波与Hough变换的红外弱小目标检测方法。该方法首先对序列图像中的每一帧进行最大中值滤波,滤波输出与原始图像相减用以预测目标可能出现的区域。对于目标可能出现的区域使用均值滤波,反之则使用最小值滤波来抑制背景结构。然后将滤波后的序列图像直接叠加得到合成图像,采用有灰度权重的Hough变换实现弱小目标的轨迹检测。实验结果表明该方法可以实现对信噪比接近1的弱小目标的检测。同时,背景的运动对该方法的检测效果没有显著影响。

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【部分图文】：

图2单帧图像背景抑制的效果示意图(a)为原始单帧图像(e)

edian(x(m,n－N),…,x(m,n),…,x(m,n＋N));z2＝median(x(m－N,n),…,x(m,n),…,x(m＋N,n));z3＝median(x(m＋N,n－N),…,x(m,n),…,x(m－N,n＋N));z4＝median(x(m－N,n－N)....

图4序列图像1检测效果图(e)Superposedimagealongtargettrajectory(f)Detectionresult

第42卷第7期红外技术Vol.42No.72020年7月InfraredTechnologyJuly2020686(a)Thefirstimageframe(b)ResultofMax-Medianfiltering(c)Superposedimage(d)FFToftarget....

图5序列图像2检测效果图(e)Superposedimagealongtargettrajectory(f)Detectionresult

7期红外技术Vol.42No.72020年7月InfraredTechnologyJuly2020686(a)Thefirstimageframe(b)ResultofMax-Medianfiltering(c)Superposedimage(d)FFToftargettraje....

图5序列图像2检测效果图(e)Superposedimagealongtargettrajectory(f)Detectionresult

7期红外技术Vol.42No.72020年7月InfraredTechnologyJuly2020686(a)Thefirstimageframe(b)ResultofMax-Medianfiltering(c)Superposedimage(d)FFToftargettraje....

本文编号：3957832