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局部对比度结合区域显著性红外弱小目标检测

王晓阳 彭真明 张萍 孟晔铭

王晓阳, 彭真明, 张萍, 等. 局部对比度结合区域显著性红外弱小目标检测[J]. 强激光与粒子束, 2015, 27: 091005. doi: 10.11884/HPLPB201527.091005
引用本文: 王晓阳, 彭真明, 张萍, 等. 局部对比度结合区域显著性红外弱小目标检测[J]. 强激光与粒子束, 2015, 27: 091005. doi: 10.11884/HPLPB201527.091005
Wang Xiaoyang, Peng Zhenming, Zhang Ping, et al. Infrared small dim target detection based on local contrast combined with region saliency[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2015, 27: 091005. doi: 10.11884/HPLPB201527.091005
Citation: Wang Xiaoyang, Peng Zhenming, Zhang Ping, et al. Infrared small dim target detection based on local contrast combined with region saliency[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2015, 27: 091005. doi: 10.11884/HPLPB201527.091005

局部对比度结合区域显著性红外弱小目标检测

doi: 10.11884/HPLPB201527.091005
详细信息
    通讯作者:

    王晓阳

Infrared small dim target detection based on local contrast combined with region saliency

  • 摘要: 为了解决局部对比度方法的计算效率低,以及在某些红外场景中易出现虚警的问题,将其与图像区域显著性相结合,提出一种改进的局部对比度算法区域局部对比度算法,仅在图像的显著性区域中进行局部对比度计算,而非遍历整幅图像。首先进行基于图像信息熵和局部相似性的红外图像区域显著性度量,经二值化得到单帧图像显著性区域;接下来在该区域中进行局部对比度数值计算,得到区域局部对比度图像,最后经过自适应阈值分割,得到弱小目标检测结果。实验结果表明,区域局部对比度算法可以极大提高红外弱小目标的信噪比,检测结果准确,虚警率低,与原始的局部对比度算法相比,检测效率有明显提升,可以更好地保持弱小目标的形状。
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-05-04
  • 修回日期:  2015-08-11
  • 刊出日期:  2015-09-14

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