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摘要
在单帧红外小目标检测中,针对图像背景复杂和目标形态多样等问题提出一种先对图像进行背景抑制,再阈值分割提取候选点,最后经过能量集中度去除残余噪点的算法。在预处理部分,考虑小目标的扩散和像平面的动态分布特征,对形态学进行改进,结合多方向滤波模板,对背景进行抑制。在阈值分割部分,提出多方向梯度阈值分割方法,计算8个方向不同步长的梯度值,统计超过阈值的梯度数量筛选目标点。实验证明,提出的检测方法能够有效解决弱小目标的弥散和多形态特征等问题。
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在单帧红外小目标检测中,针对图像背景复杂和目标形态多样等问题提出一种先对图像进行背景抑制,再阈值分割提取候选点,最后经过能量集中度去除残余噪点的算法。在预处理部分,考虑小目标的扩散和像平面的动态分布特征,对形态学进行改进,结合多方向滤波模板,对背景进行抑制。在阈值分割部分,提出多方向梯度阈值分割方法,计算8个方向不同步长的梯度值,统计超过阈值的梯度数量筛选目标点。实验证明,提出的检测方法能够有效解决弱小目标的弥散和多形态特征等问题。
