【摘 要】
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针对不同背景和低信噪比的红外图像,提出一种基于频域显著性与空间域滤波的红外小目标检测算法.该算法首先对原始图像进行频域高斯低通滤波,以抑制噪声、平滑图像,减少噪声和杂波对后续频域处理的影响;然后利用图像背景和目标具有不同频谱振幅的特点,采用频谱残差法得到潜在小目标的显著图;接着在空间域利用Robinson guard滤波对显著图进行背景抑制和小目标增强;最后通过自适应阈值分割来实现红外小目标的检测
【机 构】
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华中科技大学自动化学院,湖北武汉430074
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针对不同背景和低信噪比的红外图像,提出一种基于频域显著性与空间域滤波的红外小目标检测算法.该算法首先对原始图像进行频域高斯低通滤波,以抑制噪声、平滑图像,减少噪声和杂波对后续频域处理的影响;然后利用图像背景和目标具有不同频谱振幅的特点,采用频谱残差法得到潜在小目标的显著图;接着在空间域利用Robinson guard滤波对显著图进行背景抑制和小目标增强;最后通过自适应阈值分割来实现红外小目标的检测.实验结果表明,本文算法能有效地检测出红外小目标,对于不同背景和低信噪比的图像具有良好的适应性.
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