基于局部对比度测量的红外弱小目标恒虚警检测

基金项目: 民航联合研究基金(U13331017)%浙江省科技厅基础研究项目(016C21045)%高等学校访问学者专业发展项目(FX2012121)

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Robust Small Dim Object CFA Detection Algorithm Based on Local Contrast Measure in Aerial Complex Background

摘要: 鲁棒有效的弱小目标检测算法是光电跟踪系统成功的关键.本文针对空中远距离红外弱小目标检测的实际问题,在人类视觉对比机制基础上提出了一种检测率高、误报率低、处理时间短的红外小目标检测方法.首先,利用基于恒虚警率的Top-hat滤波和自适应阈值操作对原始图像进行预处理,得到疑似目标区域,该步骤可大大减少计算时间,同时保持恒定的虚警概率和可预测的检测概率;然后,定义了一种新颖有效的局部对比度测量算子,并引入图像局部的自相似性计算局部显著图,该过程不仅可以增强图像目标的视觉显著性,同时还可以抑制噪声,提高区域目标的信噪比;最后,在显著图基础上,利用简单的阈值操作就可以获得真实目标.定性定量实验结果表明,本文提出的方法与4种现有检测算法相比,具有更高的检测率、更低的虚警率和更少的检测时间,是复杂背景下红外弱小目标检测的有效方法.
- 目标检测 /
- 弱小目标 /
- 恒虚警率 /
- 自适应阈值 /
- 局部对比度增强 /
- 视觉显著图

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