|
OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用：99美元
|
|
|
|
空间自适应卷积核滤波红外弱小目标检测
DOI: 10.11846/j.issn.1001_8891.201501008, PP. 39-43
Keywords: 弱小目标检测,空间自适应卷积核滤波,红外图像,PM模型,扩散参数估计
Abstract:
为了减少复杂红外图像中平滑背景边缘的影响，将具有各向异性特性的PM扩散模型应用到红外弱小目标检测，提出了空间自适应卷积核滤波检测算法，并对扩散系数进行了优化。针对模型中扩散参数难以确定的问题，提出了一种利用Sobel边缘检测算子估计扩散参数的方法。滤波后采用信噪比（SNR，SignalNoiseRatio）和接受机工作特性（ROC，ReceiverOperatingCharacteristic）曲线进行性能评价，实验结果表明，与PM扩散模型滤波和中值滤波相比，该算法有效抑制了边缘，大大提高了信噪比，提高了检测概率，降低了虚警概率，具有更好的性能。
| [1] | ？李大伟. 复杂背景红外弱小目标检测[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2013. [2] ？罗倩. 天空背景下红外弱小目标检测算法研究及实现[D]. 成都: 成都理工大学, 2013. [3] ？武斌. 红外弱小目标检测技术研究[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2008. [4] ？Suyog D. Deshpande, M. H. Er, V. Ronda, et al. Max-Mean and Max-Median filters for detection of small targets[C]//SPIE, 1999, 3809(1): 74-83. [5] ？ShirvaikarM V. A Neural Network Filter to Detect Small Targets in High Clutter Backgrounds[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 1995, 6(1): 252-257. [6] ？Wang P, Tian J W, Gao C Q. Infrared Small Target detection Using Directional High pass Filters Based on LS SVM[J]. Electronics Letters, 2009, 45(3): 156-158. [7] ？郭春华, 汪同庆. 基于核各向异性扩散的低信噪比裂纹降噪算法研究[J]. 光学学报, 2009, 29(4): 913-917. [8] ？WANG Yan-hua, LIU Wei-ning. Dim Target Enhancement Algorithm for Low-contrast Image based on Anisotropic Diffusion[J]. Opt-Electronic Engineering, 2008, 35(6): 15-19. [9] ？张强, 蔡敬菊, 张启衡. 各向异性的红外背景预测方法[J]. 强激光与粒子束, 2012, 24(2): 301-306. [10] ？PERONA P, MALIK J. Scale space and edge detection using anisotropic diffusion[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1990, 12(7): 629-639. [11] ？余锦华, 汪源源. 基于各向异性扩散的图像降噪算法综述[J]. 电子测量与仪器学报, 2011, 25(2): 105-116. [12] ？龙云利. 天基红外监视系统目标检测与跟踪技术研究[D]. 长沙: 国防科学技术大学, 2012. [13] ？刘伟宁. 基于小波域扩散滤波的弱小目标检测[J]. 中国光学, 2011,4(5): 503-508. [14] ？李凡. 复杂背景抑制及弱小目标检测算法研究[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2010. [15] ？周霞, 陈钱, 钱惟贤, 等. 对地面弱小目标的检测算法的研究[J]. 红外技术, 2013, 35(6): 334-338.
|
Full-Text
|
|
Contact Us
service@oalib.com QQ:3279437679 
WhatsApp +8615387084133
|
|
