發(fā)布時間：2017-07-28 14:19

  本文關(guān)鍵詞：基于區(qū)域梯度信息的紅外小目標(biāo)檢測

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【摘要】：紅外小目標(biāo)檢測一直是紅外圖像處理的難點之一,由于多種因素的影響,紅外小目標(biāo)容易被覆蓋。分析紅外圖像特征,采用形態(tài)學(xué)對圖像進行背景噪聲抑制,在去除大部分噪聲的情況下,首先利用灰度信息確定目標(biāo)點的位置,然后利用區(qū)域梯度信息進而確定目標(biāo)尺寸大小,對仿真圖像進行處理并與K均值聚類法和形態(tài)學(xué)算法進行比較。實驗結(jié)果表明:在低噪聲情況下,三類算法均能有效地進行小目標(biāo)檢測,但在噪聲復(fù)雜,信噪比較低的情況下,K均值聚類法未能檢測出目標(biāo),形態(tài)學(xué)算法產(chǎn)生了多個虛警,而該算法依然能有效檢測出小目標(biāo)。
【作者單位】： 92941部隊;
【關(guān)鍵詞】： 小目標(biāo) 虛警 區(qū)域梯度 信噪比
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言作為紅外圖像處理的難點之一,紅外小目標(biāo)檢測一直是一項富有挑戰(zhàn)性的工作。紅外成像依據(jù)其自身特點,在成像制導(dǎo)、跟蹤系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用[1]。但基于多種因素的影響[2],紅外圖像通常信噪比低,對比度差,其背景是大面積的緩變區(qū)域,在視場中所占比例較大,而目標(biāo)較小,形狀

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：584474