基于Prewitt 算子的自适应弱小目标检测

许四祥, 李天甲, 翟健健, 李晨晨, 王洋

许四祥, 李天甲, 翟健健, 李晨晨, 王洋. 基于Prewitt 算子的自适应弱小目标检测[J]. 红外技术, 2019, 41(2): 189-193.
引用本文: 许四祥, 李天甲, 翟健健, 李晨晨, 王洋. 基于Prewitt 算子的自适应弱小目标检测[J]. 红外技术, 2019, 41(2): 189-193.
XU Sixiang, LI Tianjia, ZHAI Jianjian, LI Chenchen, WANG Yang. Adaptive Dim Small Target Detection Based on Prewitt Operator[J]. Infrared Technology , 2019, 41(2): 189-193.
Citation: XU Sixiang, LI Tianjia, ZHAI Jianjian, LI Chenchen, WANG Yang. Adaptive Dim Small Target Detection Based on Prewitt Operator[J]. Infrared Technology , 2019, 41(2): 189-193.

基于Prewitt 算子的自适应弱小目标检测

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(51374007)%国家级大学生创新训练项目(201510360033)%研究生创新基金资助项目(2016063)
详细信息
  • 中图分类号: TP391

Adaptive Dim Small Target Detection Based on Prewitt Operator

  • 摘要: 针对工业现场中复杂背景下镁熔液弱小目标实时检测的难题,从图像识别的角度提出了基于Prewitt 算子的自适应背景预测算法.该算法首先使用Prewitt 算子对原始图像进行处理从而计算出图像最大灰度差,其次根据最大灰度差与每个像素点的灰度差的差异选择背景预测模型进行处理得到背景预测图像,然后用原始图像减去背景预测图像得到残差图像,接着对残差图像作帧差运算以及阈值分割运算得到二值图像,最后使用形态学运算获取最终的目标,并将该算法与最小一乘法的检测性能进行对比.Matlab 仿真结果表明,该算法不仅可检测到弱小目标,并且检测到的目标点面积增大了60%,检测时间减少了96.92%,为图像处理技术应用于工业现场实时检测镁熔液中弱小目标奠定了基础.
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