【摘 要】
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为了改善大尺寸图像下红外小目标检测的检测率与速度,提出一种采用监督特征学习的检测算法.通过分析小目标邻域图像的分布特点,定义一种基于灰度分布的统计特征,用以描述目标
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为了改善大尺寸图像下红外小目标检测的检测率与速度,提出一种采用监督特征学习的检测算法.通过分析小目标邻域图像的分布特点,定义一种基于灰度分布的统计特征,用以描述目标与非目标的邻域的灰度分布差异.以局部灰度极大值区域为训练样本,通过有监督学习提取对目标区分能力最强的特征.随后,在特征空间设计级联结构的多分类器,采用逻辑斯蒂回归和相关向量机分类器,通过＂目标-非目标＂分类,实现对目标的检测.实验结果表明在相同虚警率下,检测率较局部滤波法有一定提升,且检测速度大幅提高,满足了大尺寸图像下的实时性要求.
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