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基于Facet模型与方向相对极差的红外小目标检测方法
吴志佳; 陈小林; 王雨青; 李荅群
2019
发表期刊红外
卷号40期号:05页码:10-17
摘要在对Facet模型的方向导数特征进行研究的基础上,针对红外弱小目标提出了一种利用局部方向相对极差计算显著性的方法,以快速有效地提取复杂背景下的红外弱小目标。基于弱小目标单帧检测理论,首先计算原始图像的Facet方向导数特征,然后在Facet方向导数特征图的局部内,沿着导数方向计算相对极差对比度显著图。通过对各个方向上的相对极差对比度显著图进行融合得到最终的显著性图像。最后,采用适当的阈值分割从该图像中提取目标。实验结果表明,本文算法对复杂红外弱小目标图像具有很高的信杂比增益和背景抑制因子。另外,该算法的计算复杂度低且可利用二维卷积加速计算,具有良好的算法实时性,适用于各种处理器平台的工程实现。
关键词红外弱小目标检测 相对极差 局部对比度 方向导数特征 算法加速
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/63675
专题中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
吴志佳,陈小林,王雨青,等. 基于Facet模型与方向相对极差的红外小目标检测方法[J]. 红外,2019,40(05):10-17.
APA 吴志佳,陈小林,王雨青,&李荅群.(2019).基于Facet模型与方向相对极差的红外小目标检测方法.红外,40(05),10-17.
MLA 吴志佳,et al."基于Facet模型与方向相对极差的红外小目标检测方法".红外 40.05(2019):10-17.
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