基于自适应形态学滤波的红外小目标检测算法

发布时间：2018-08-28 15:55

【摘要】：针对低对比度下小目标常被大量背景杂波和噪声干扰,检测结果不理想的问题,提出了一种基于视觉注意机制与自适应双结构元素形态学滤波的红外小目标检测方法。根据人类视觉对比机制对图像进行感兴趣区域(ROI)提取以确定候选目标,通过提取轮廓获得候选目标的尺寸,并由获取的尺寸自适应构造双结构元素。运用双结构元素形态学滤波抑制噪声和杂波信号,用中值滤波对形态学滤波后的杂点噪声进一步抑制。实验表明本文提出的算法能有效抑制噪声干扰,显著提高目标信杂比,准确检测弱小红外目标,算法具有很好的鲁棒性和实时性。
[Abstract]:Aiming at the problem that small targets are often disturbed by a large number of background clutter and noise under low contrast, and the detection results are not satisfactory, a new infrared small target detection method based on visual attention mechanism and adaptive dual-structure element morphological filtering is proposed. According to the human visual contrast mechanism, the region of interest (ROI) is extracted from the image to determine the candidate target, the size of the candidate target is obtained by extracting the contour, and the obtained size adaptively constructs the dual-structure element. The noise and clutter signals are suppressed by dual structure element morphological filtering, and the noise of clutter after morphological filtering is further suppressed by median filter. Experiments show that the proposed algorithm can effectively suppress noise interference, significantly improve the signal-to-clutter ratio of the target, and accurately detect weak infrared targets. The algorithm has good robustness and real-time performance.
【作者单位】： 华中科技大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.613701810)资助
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2209881