本文選題：紅外夜視技術(shù) + 目標(biāo)檢測(cè)��； 參考：《光子學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：為了從全向紅外搜索和跟蹤系統(tǒng)采集的海量大視場(chǎng)高分辨率紅外圖像中快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出紅外弱小目標(biāo),本文提出了一種基于由粗到細(xì)的分階段檢測(cè)策略和時(shí)空域特征融合的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法.首先,通過(guò)引入基于頻域的快速顯著性檢測(cè)算法預(yù)先檢測(cè)出目標(biāo)可能存在的候選區(qū)域;其次,對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)以判定是否存在候選目標(biāo);最后,通過(guò)結(jié)合幀間時(shí)空域特征對(duì)候選目標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步判定,以提取真實(shí)目標(biāo)、刪除虛假目標(biāo).多種實(shí)際場(chǎng)景的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該目標(biāo)檢測(cè)算法不僅運(yùn)算量小而且探測(cè)概率高、虛警率低,是一種工程實(shí)用性能很好的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)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.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)物理與光電工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(Nos.61107007,61265006,61401343)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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6 孔祥楠;基于邊緣輪廓角點(diǎn)檢測(cè)算法的研究[D];西安工程大學(xué);2016年

7 徐偉;鋼絲繩激光非接觸測(cè)長(zhǎng)方法研究[D];貴州師范大學(xué);2016年

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