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作者：柏晓飞西安理工大学

学位级别：硕士

随着计算机视觉和红外成像技术的发展,红外弱小目标检测作为红外搜索与跟踪系统最重要的技术之一,广泛应用于预警、制导和交通安全等各个领域。然而,由于目标成像距离远和红外辐射在大气中衰减严重等因素影响,造成图像中目标占用的像素... 详细信息

随着计算机视觉和红外成像技术的发展,红外弱小目标检测作为红外搜索与跟踪系统最重要的技术之一,广泛应用于预警、制导和交通安全等各个领域。然而,由于目标成像距离远和红外辐射在大气中衰减严重等因素影响,造成图像中目标占用的像素极少,缺乏明显的形状、纹理和颜色信息,图像信噪比低。并且,在复杂的检测场景中还存在严重的干扰,如明亮的背景、类似目标的干扰和单个像素的高亮噪声等。从而导致红外弱小目标检测算法易出现目标误检、漏检等问题。因此,在复杂检测场景下能够实现对目标的准确检测是红外弱小目标检测方法的难点之一。本文的主要工作如下:(1)针对复杂背景下红外弱小目标检测算法易出现低准确率和高虚警率问题,提出了一种基于改进加权增强局部对比度测量的红外弱小目标检测方法。该方法基于局部对比度测量算法提出的嵌套窗口,首先,将目标与周围背景之间的局部对比度机制与信杂比的计算公式相结合,提出一个增强的局部对比度测量方法,增强图像中疑似红外弱小目标区域的同时也提高图像的信杂比。其次,利用红外图像中弱小目标的特性以及目标与周围背景的统计差异,提出一个改进的加权函数去进一步增强目标和抑制背景。然后,将增强局部对比度测量方法的计算结果与改进加权函数的计算结果进行点乘操作,得到算法处理的显著性映射结果。最后,采用一个自适应阈值分割的方法去检测红外弱小目标。在不同场景数据集上的实验结果表明,提出方法在复杂背景下能够实现高准确率和低虚警率。(2)针对红外弱小目标检测算法存在准确率与实时性相冲突的问题,提出了一种基于新型窗口加权双局部对比度测量的红外弱小目标检测方法。该方法利用红外图像中弱小目标具有紧凑的二维高斯形状特性,设计了一个新型的嵌套窗口去替代基于局部对比度测量算法所提出的嵌套窗口。其次,将目标区域与背景区域之间的局部对比度和目标区域内的局部对比度相结合,提出了一个双局部对比度测量因子去增强红外图像中弱小目标的区域。然后,利用目标的方差、背景的标准差以及目标与背景之间的差分方差,提出一个加权函数对双局部对比度测量因子进行加权,进一步增强目标和抑制背景。最后,得到最终的显著性映射后,采用自适应阈值分割去提取原始红外图像中的真实目标。实验结果表明,提出的方法具有高准确率、低虚警率、实时性好的特点。本文的工作验证了对局部对比度算子进行加权去增强目标的显著性映射,可以准确检测到图像中的红外弱小目标。同时也验证了使用新型嵌套窗口去替代传统的嵌套窗口,能够在保证算法检测效果的前提下,有效提高检测的实时性。

关键词：弱小目标检测局部对比度测量新型嵌套窗口加权函数红外图像

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基于HVS的空中红外小目标快速检测算法

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计算机工程 2019年第5期45卷 210-215,221页

作者：吴强刘华凯稂时楠北京工业大学信息学部北京100124

针对传统目标检测算法实时性较差且在面对复杂云层干扰时虚警率高的问题,提出一种基于人类视觉系统的小目标快速检测算法。利用局部对比度测量方法计算候选目标,根据拉普拉斯高斯尺度空间理论,计算候选目标处的多尺度滤波响应,进而通过... 详细信息

针对传统目标检测算法实时性较差且在面对复杂云层干扰时虚警率高的问题,提出一种基于人类视觉系统的小目标快速检测算法。利用局部对比度测量方法计算候选目标,根据拉普拉斯高斯尺度空间理论,计算候选目标处的多尺度滤波响应,进而通过自适应阈值分割获取真实目标。实验结果表明,该算法的检测率高达97%,虚警率低于3%,且能够在5 ms内完成目标位置计算。

关键词：人类视觉系统局部对比度测量尺度空间多尺度响应自适应阈值红外小目标

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