基于多特征的快速红外弱小目标检测算法

发布时间：2018-05-31 19:20

  本文选题：红外夜视技术 + 目标检测　； 参考：《光子学报》2017年06期

【摘要】：为了从全向红外搜索和跟踪系统采集的海量大视场高分辨率红外图像中快速准确地检测出红外弱小目标,本文提出了一种基于由粗到细的分阶段检测策略和时空域特征融合的红外弱小目标检测算法.首先,通过引入基于频域的快速显著性检测算法预先检测出目标可能存在的候选区域;其次,对候选区域进行角点检测以判定是否存在候选目标;最后,通过结合帧间时空域特征对候选目标进行进一步判定,以提取真实目标、删除虚假目标.多种实际场景的实验结果表明,该目标检测算法不仅运算量小而且探测概率高、虚警率低,是一种工程实用性能很好的红外弱小目标检测算法.
[Abstract]:In order to detect small and weak infrared targets quickly and accurately from massive large field of view and high resolution infrared images collected by omnidirectional infrared search and tracking system, In this paper, an infrared small and weak target detection algorithm based on coarse to fine phase detection strategy and temporal and spatial domain feature fusion is proposed. Firstly, the candidate regions are detected in advance by introducing the fast salience detection algorithm based on frequency domain. Secondly, corner detection is carried out to determine the existence of candidate targets. In order to extract the real target and remove the false target, the candidate target is further determined by combining the temporal and spatial domain features of the frame. The experimental results of many real scenes show that the proposed algorithm not only has small computation but also has high detection probability and low false alarm rate. It is a practical infrared small and weak target detection algorithm with good engineering performance.
【作者单位】： 西安电子科技大学物理与光电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(Nos.61107007,61265006,61401343)资助~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1960989