一种智能化的红外弱小目标检测方法

摘要：

针对复杂背景下的远距离红外弱小目标检测问题，提出了一种基于自适应结构元素形态学和BP神经网络的智能化检测方法。该方法首先将图像按一定大小分成子图像，通过统计子图像的特征确定候选目标区域，然后基于自适应结构元素的灰度形态学顶帽变换，实现红外空中复杂背景的抑制并突出待检测的小目标。接下来，以像素的灰度、水平、垂直和对角梯度、邻域均值和方差6个特征为输入量，构造三层BP神经网络，最终实现红外复杂背景下的弱小目标检测。仿真实验结果表明，该方法可以实现对红外复杂背景的有效抑制，稳定准确地检测出信噪比大于2的红外弱小目标。

关键词：红外小目标、背景抑制、自适应结构元素、顶帽变换、BP神经网络

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：航空科学基金20130142004；河南科技大学博士科研启动基金0p001631；河南科技大学青年基金资助项目13000945

在线出版日期：2015-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：147-151