【摘 要】
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红外弱小目标的自动检测是光电火控系统、红外导弓I头等武器装备中的关键技术之一。本文针对复杂海杂波背景下低信噪比目标检测问题，结合SURF特征描述符，提出了一种基于自动聚
【机 构】
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郑州澍青医学高等专科学校信息管理中心,河南工业职业技术学院电子信息工程系,郑州大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61379079);河南省国际科技合作基金项目(144300510007);河南省高等学校重点科研项目计划(15B520008)
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红外弱小目标的自动检测是光电火控系统、红外导弓I头等武器装备中的关键技术之一。本文针对复杂海杂波背景下低信噪比目标检测问题，结合SURF特征描述符，提出了一种基于自动聚类分割的弱小目标检测算法。该方法首先利用SURF算法计算出红外图像中的兴趣点，并将多帧的兴趣点投影到一帧中形成累积图。由于目标在红外序列中的连续性，目标点会在累积图中进行聚集；然后使用改进的快速聚类分割算法自适应的检测出疑似目标；最后根据目标类具有的大小约束与线性约束先验信息，从海杂波中区分出所需的弱小目标。大量仿真实验及实物验证表明，相比
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