基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

发布时间：2017-11-14 04:20

  本文关键词：基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

  更多相关文章： 红外图像 弱小目标定位与追踪 复杂融合特征 灰度-纹理直方图 分类Top-Hat变换算子 均值漂移算法

【摘要】：为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。
【作者单位】： 南京航空航天大学自动化学院;南京航空航天大学金城学院;
【基金】：江苏省科技厅应用基础研究基金(BJ98057) 江苏省科技支撑计划项目(BE2012190)资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 和江苏省科技支撑计划项目(BE2012190)资助红外检测技术因其具有较好的隐秘性与较强的穿透能力,且能全天候连续作业,可精确探测与追踪远距离目标,对当前军事与民用领域具有战略地位,如精确打击、早期预警、视频监督等[1]。当前,已有诸多红外目标检测算法来对远距离的目标实施

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本文编号：1183824