一种新颖的强海杂波背景下弱小目标鲁棒检测算法

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)

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

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.
- 红外弱小目标 /
- 海杂波 /
- SURF特征描 /
- 累积图 /
- 聚类分割算法 /
- 目标检测

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