应用多特征的红外弱小目标检测

摘要：

红外弱小点目标的检测是红外搜索与跟踪的关键技术之一.融合小目标在空域和频域中的各种属性,将更有利于目标的检测.红外图像中主要分为背景、边缘以及目标三类信息,目标在空域中局部能量较大.将图像小波变换,获取图像的多方向性分解.研究发现目标在高频中具有方向不敏感性.为了更好地检测目标,计算各点的局部能量比以及方向离散值,将以上特征融合,得到图像的多特征统计值.采用Renyi信息熵分割达到检测目标的目的.利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性以及目标的方差增长性,提出一种加权的方差增长方法过滤目标集,实现候选目标的准确定位.该算法有较好的自适应性,并且对背景变化敏感性较小.通过真实红外图像弱小目标的检测,检验了算法的有效性.

关键词：红外图像、弱小目标、方向离散性、融合、检测

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60572034,60973094;2006年教育部新世纪优秀人才计划项目NCET-06-0487;江苏省自然科学基金BK2006081;江南大学创新团队研究计划项目0702

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：11-14