高级检索
ENGLISH

一种新颖的强海杂波背景下弱小目标鲁棒检测算法

袁耀东, 许红艳, 陶琳

袁耀东, 许红艳, 陶琳. 一种新颖的强海杂波背景下弱小目标鲁棒检测算法[J]. 红外技术, 2017, 39(11): 1054-1059.
引用本文: 袁耀东, 许红艳, 陶琳. 一种新颖的强海杂波背景下弱小目标鲁棒检测算法[J]. 红外技术, 2017, 39(11): 1054-1059.
shu
YUAN Yaodong, XU Hongyan, TAO Lin. A Novel Infrared Small-dim Object Detection under Complex Sea-clutter Background[J]. Infrared Technology , 2017, 39(11): 1054-1059.
Citation: YUAN Yaodong, XU Hongyan, TAO Lin. A Novel Infrared Small-dim Object Detection under Complex Sea-clutter Background[J]. Infrared Technology , 2017, 39(11): 1054-1059.
shu

一种新颖的强海杂波背景下弱小目标鲁棒检测算法

  • 郑州澍青医学高等专科学校 信息管理中心,河南 郑州,450008

  • 河南工业职业技术学院 电子信息工程系,河南 南阳 473000;郑州大学 信息工程学院,河南 郑州 450002

基金项目: 国家自然科学基金项目(61379079)%河南省国际科技合作基金项目(144300510007)%河南省高等学校重点科研项目计划(15B520008)
详细信息

  • 中图分类号: TP391.41

A Novel Infrared Small-dim Object Detection under Complex Sea-clutter Background

摘要

    摘要
  • 摘要: 红外弱小目标的自动检测是光电火控系统、红外导引头等武器装备中的关键技术之一.本文针对复杂海杂波背景下低信噪比目标检测问题,结合SURF特征描述符,提出了一种基于自动聚类分割的弱小目标检测算法.该方法首先利用SURF算法计算出红外图像中的兴趣点,并将多帧的兴趣点投影到一帧中形成累积图.由于目标在红外序列中的连续性,目标点会在累积图中进行聚集;然后使用改进的快速聚类分割算法自适应的检测出疑似目标;最后根据目标类具有的大小约束与线性约束先验信息,从海杂波中区分出所需的弱小目标.大量仿真实验及实物验证表明,相比于其他现有算法,本文提出方法在处理具有较低信噪比/杂波比的视频下的弱小目标时可以获得较好的检测性能,同时该方法的实时性强,可在多项式时间复杂度下得到最优检测目标,适合工程应用.
    • HTML全文
    • 参考文献(0)
    • 相关文章
    • 施引文献
    • 资源附件(0)
计量
  • 文章访问数:  93
  • HTML全文浏览量:  16
  • PDF下载量:  12
  • 被引次数: 0
出版历程

目录

摘要
HTML全文
    参考文献(0)
    相关文章
    施引文献
    资源附件(0)

    /

    返回文章
    返回

    版权所有 © 《红外技术》编辑部京ICP备000000000号-1

    本系统由 北京仁和汇智信息技术有限公司 开发  百度统计

    x 关闭 永久关闭

    尊敬的专家、作者、读者：

    端午节期间因系统维护，《红外技术》网站（hwjs.nvir.cn）将于2024年6月7日20:00-6月10日关闭。关闭期间，您将暂时无法访问《红外技术》网站和登录投审稿系统，给您带来不便敬请谅解！

    预计6月11日正常恢复《红外技术》网站及投审稿系统的服务。您如有任何问题，可发送邮件至编辑部邮箱（irtek@china.com）与我们联系。

    感谢您对本刊的支持！

    《红外技术》编辑部

    2024年6月6日