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凌强, 黄树彩, 吴潇, 唐意东. 空间自适应卷积核滤波红外弱小目标检测[J]. 红外技术, 2015, 37(1): 39-43.
引用本文: 凌强, 黄树彩, 吴潇, 唐意东. 空间自适应卷积核滤波红外弱小目标检测[J]. 红外技术, 2015, 37(1): 39-43.
shu
LING Qiang, HUANG Shu-cai, WU Xiao, TANG Yi-dong. Space-adaptive Convolution Kernel Filtering For Infrared Dim Target Detection[J]. Infrared Technology , 2015, 37(1): 39-43.
Citation: LING Qiang, HUANG Shu-cai, WU Xiao, TANG Yi-dong. Space-adaptive Convolution Kernel Filtering For Infrared Dim Target Detection[J]. Infrared Technology , 2015, 37(1): 39-43.
shu

空间自适应卷积核滤波红外弱小目标检测

Space-adaptive Convolution Kernel Filtering For Infrared Dim Target Detection

    摘要
  • 摘要: 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,Signal Noise Ratio)和接受机工作特性(ROC,Receiver Operating Characteristic)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.

     

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