一种基于PGF、BEMD和局部逆熵的新型红外小目标检测方法

发布时间：2018-10-10 18:48

【摘要】：对比红外小目标检测方法和其它目标检测方法,由于低信噪比、低对比度、小尺寸、缺乏目标的形状和纹理信息等多种因素,尤其是在复杂背景条件下,红外小目标的检测会更加的困难.在实践中,一种基于同组过滤器(Peer Group Fileter,PGF),二维经验模式分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和局部逆熵(Local Inverse Entropy,LIE)的新型红外小目标检测方法被提出来,以解决前面所提到的问题.其中PGF被用来消除噪声和改善初始图像的信噪比;BEMD算法可以有效地估计背景并将背景从原始图像中移除;而LIE的主要作用是分解本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF).实验结果表明,新的方法可以有效且准确地提取小目标.
[Abstract]:Comparing infrared small target detection method with other target detection methods, due to many factors, such as low signal-to-noise ratio, low contrast, small size, lack of shape and texture information, especially in complex background conditions, Infrared detection of small targets will be more difficult. In practice, a new infrared small target detection method based on (Peer Group Fileter,PGF), two-dimensional empirical mode decomposition (Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD) and local inverse entropy (Local Inverse Entropy,LIE) is proposed to solve the problems mentioned above. PGF is used to eliminate noise and improve the signal-to-noise ratio of the initial image; the BEMD algorithm can effectively estimate the background and remove the background from the original image; and the main function of LIE is to decompose the intrinsic mode function (Intrinsic Mode Function,IMF). Experimental results show that the new method can extract small targets effectively and accurately.
【作者单位】： 华中科技大学自动化学院;
【基金】：航天支撑基金(CAST2015)~~
【分类号】：TP391.41;TN219

【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：2262859