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红外小目标时域检测算法研究

聂洪山,  赵新昱,  陈晓飞,  赵军锁

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文章导航 > 红外技术  > 2007 >  29(7): 398-403
聂洪山, 赵新昱, 陈晓飞, 赵军锁. 红外小目标时域检测算法研究[J]. 红外技术, 2007, 29(7): 398-403. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2007.07.007
引用本文: 聂洪山, 赵新昱, 陈晓飞, 赵军锁. 红外小目标时域检测算法研究[J]. 红外技术, 2007, 29(7): 398-403. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2007.07.007
shu
NIE Hong-shan, ZHAO Xin-yu, CHEN Xiao-fei, ZHAO Jun-suo. Temporal Algorithm for IR Small Targets Detection[J]. Infrared Technology , 2007, 29(7): 398-403. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2007.07.007
Citation: NIE Hong-shan, ZHAO Xin-yu, CHEN Xiao-fei, ZHAO Jun-suo. Temporal Algorithm for IR Small Targets Detection[J]. Infrared Technology , 2007, 29(7): 398-403. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2007.07.007
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红外小目标时域检测算法研究

doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2007.07.007

  • 国防科技大学四院ASIC研发中心,湖南,长沙,410073;中国科学院软件研究所综合信息系统技术实验室,北京,100080

  • 哈尔滨工业大学计算机学院,黑龙江,哈尔滨,150000

  • 北京图形研究所,北京,100000

  • 中国科学院软件研究所综合信息系统技术实验室,北京,100080

  • 国防科学技术大学

  • 哈尔滨工业大学

  • 北京图形研究所

  • 中国科学院软件研究所

详细信息

  • 中图分类号: TP391

Temporal Algorithm for IR Small Targets Detection

    摘要
  • 摘要: 为了解决红外小目标检测问题,提出了时域红外小目标检测方法.在图像序列中背景像素、目标像素以及杂波像素的时域差分模型基础上提出了红外小目标时域检测算法,算法共分为两步:相关检测和广义似然比检测.经过相关检测后,图像序列中的噪声几乎完全被门限所抑制,只有极少数噪声像素、全部目标像素和一小部分杂波像素可以通过相关检测门限.为了进一步从通过相关检测门限的像素中检测出目标,又提出了一种新的广义似然比检测方法.这种经过改进的广义似然比检测能够进一步抑制噪声和杂波,提高检测的性能.分析表明,时域目标检测算法能够以很高的检测概率和很低的虚警概率完成目标的检测,实验方法也证实红外小目标时域检测算法具有很好的性能.
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