基于区域梯度信息的红外小目标检测

发布时间：2017-07-28 14:19

  本文关键词：基于区域梯度信息的红外小目标检测

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【摘要】：红外小目标检测一直是红外图像处理的难点之一,由于多种因素的影响,红外小目标容易被覆盖。分析红外图像特征,采用形态学对图像进行背景噪声抑制,在去除大部分噪声的情况下,首先利用灰度信息确定目标点的位置,然后利用区域梯度信息进而确定目标尺寸大小,对仿真图像进行处理并与K均值聚类法和形态学算法进行比较。实验结果表明:在低噪声情况下,三类算法均能有效地进行小目标检测,但在噪声复杂,信噪比较低的情况下,K均值聚类法未能检测出目标,形态学算法产生了多个虚警,而该算法依然能有效检测出小目标。
【作者单位】： 92941部队;
【关键词】： 小目标 虚警 区域梯度 信噪比
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言作为红外图像处理的难点之一,红外小目标检测一直是一项富有挑战性的工作。红外成像依据其自身特点,在成像制导、跟踪系统中发挥着重要作用[1]。但基于多种因素的影响[2],红外图像通常信噪比低,对比度差,其背景是大面积的缓变区域,在视场中所占比例较大,而目标较小,形状

【参考文献】

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本文编号：584474