空间自适应卷积核滤波红外弱小目标检测

详细信息

Space-adaptive Convolution Kernel Filtering For Infrared Dim Target Detection

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.
- 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

1.	全燕鸣，龙思慧，吴航. 基于图像处理的暖血器缺陷检测方法研究. 半导体光电. 2019(06): 902-908 . 百度学术
2.	黄达，黄树彩，吴建峰. 导弹助推段天基预警探测综述. 激光与红外. 2018(08): 945-950 . 百度学术
3.	桂金瑶，查长军. 海量激光遥感图像边缘的锐化. 科技通报. 2018(01): 115-118 . 百度学术