一种基于目标梯度特征和轨迹预测的复杂云背景目标检测算法
对于复杂云层背景下的红外弱小目标检测跟踪一直是图像处理的研究热点.受复杂云层和强光等因素的干扰,目标很容易淹没在背景中.针对传统方法无法兼顾较高的目标检测概率和较低的目标检测虚警率的问题,提出了一种目标检测跟踪方法.通过梯度预滤波的方法获取初始目标,二次比对的方法获取真实目标;通过目标航迹建立与删除的方法降低虚警率;通过抗云层遮挡卡尔曼滤波跟踪的方法提升目标检测能力.实验结果表明,该技术不仅很好地抑制了复杂云层背景和强光干扰背景,而且通过目标建航和抗遮挡跟踪等方法极大提升了目标检测概率,降低了虚警率.
云层背景、红外弱小目标、抗遮挡跟踪、检测概率、检测虚警率、卡尔曼滤波、目标航迹
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TN911.73
海装十二五预研401010302资助项目
2016-11-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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