基于邻域特征的红外低慢小目标检测
红外搜索系统具有不发射电磁波、抗电磁干扰能力强、目标指示精度高等优势,在低慢小目标探测领域有很好的应用前景.目前国内外基于红外搜索系统的目标检测算法通常利用当前图像与背景图像配准、差分的手段提取疑似目标,往往需要较大的存储空间保存周视背景图像,高精度实时图像配准算法的工程化应用也有较大难度.针对以上问题,设计了一种基于邻域特征的红外低慢小目标检测方法.通过高通滤波、边缘检测法提取疑似目标、目标邻域特征值统计法剔除背景干扰、多帧图像目标信息相关等处理过程,可在有效排除地物、云层及飞鸟等多种干扰的同时,准确地检测图像中的无人机目标.试验结果表明,该方法相比传统LCM算法目标检测概率更高、虚警率更低,且不涉及图像差分,具有对硬件资源要求低、实时性好等优点,有较高的工程应用价值.
图像处理、目标检测、红外搜索系统、低慢小目标
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TP391(计算技术、计算机技术)
2019-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
174-180
