基于双树复数小波和SVR的红外小目标检测

作者：吴一全; 尹丹艳; 纪守新

来源：仪器仪表学报, 2010, (08): 1834-1839.

DOI：10.19650/j.cnki.cjsi.2010.08.025

• 红外弱小目标检测
• 双树复数小波变换
• 支持向量回归(SVR)
• Tsallis-Havrda-Charvat熵 detection of small infrared target
• dual-tree complex wavelet transform
• support vector regression (SVR)
• Tsallis-Havrda-Charvat entropy

在分析红外图像弱小目标和背景特征的基础上,提出了基于双树复数小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)和支持向量回归(support vectorr egression,SVR)的检测方法。首先采用双树复数小波变换抑制大部分背景噪声;其次用SVR对去噪后的红外图像进行背景预测,并用去噪后的实际图像减去预测图像得到残差图像,大大提高了图像的信噪比;接着提出了基于模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值选取算法,对残差图像进行阈值分割;最后根据目标的连续性和运动轨迹的一致性检测出真实的小目标。实验结果表明:该方法可显著提高红外目...

• 单位
  南京大学; 计算机软件新技术国家重点实验室; 南京航空航天大学