Infrared-Image-Based Detection of Dim and Small Targets Using Human Visual Contrast Mechanism
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摘要: 针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,提出一种基于人类视觉系统对比机制的红外弱小目标检测算法.首先,对红外图像进行预处理,通过中值滤波去除红外图像中的孤立噪声点.然后对处理后的图像进行高斯函数差分滤波处理,抑制图像中大面积高亮区域.最后,通过改进的基于局部对比度方法去除高亮边缘区域,消除高疑似目标,最终实现对复杂背景下红外弱小目标的检测.实验表明:相较于传统的LCM算法、Top-hat算法、TDLMS算法和Infrared Patch-Image Model算法等,该算法在虚警率、正确检测率、检测时间等方面更有优势,具有检测率高、虚警率低、鲁棒性好、运行时间短的特点.
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