基于改进多尺度分形特征的红外图像弱小目标检测

摘要：

为提高红外图像弱小目标检测的准确率和实时性,在分析用于红外图像增强的分形参数K相关的多尺度分形特征(M FFK)基础上,提出了一种基于改进多尺度分形特征(IM FFK)的红外图像弱小目标检测算法.首先,将基于地毯覆盖法的分形维数计算公式代人M FFK计算公式,提出了一种改进多尺度分形特征(IM FFK)用于图像增强.其次,对IM FFK特征计算进行简化,采用自适应阈值分割得到感兴趣目标区域,提出了一种具有较高计算效率的红外图像弱小目标检测算法.最后,通过仿真图像分析了主要参数对图像增强和算法耗时的影响,采用红外真实图像进行了算法检测性能测试,并与当前基于局部对比度测度的目标检测算法进行了对比.实验结果表明,提出的算法虽然在一些检测场景具有较多虚警,但能同时适用于弱小目标和较大目标检测,且无论目标为亮目标或暗目标.提出算法对于低分辨率红外图像(320×240)检测接近30 frame/s.提出算法具有较强的适用性,能够检测出红外图像中具有较高局部对比度的目标.

关键词：红外图像、弱小目标检测、多尺度分形特征、图像增强

所属期刊栏目：28

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目资助;国防基础科研资助项目

在线出版日期：2020-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1375-1386