一种适用于多场景的红外弱小目标检测跟踪算法

论文摘要

红外弱小目标检测一直是军事领域研究的热门问题。本文提出了一种基于图像复杂度和显著性帧间差分的更为精确且高效的红外弱小目标检测跟踪算法。该算法整体框架包含预处理模块、检测模块、跟踪模块三部分。通过预处理对红外图像中的无效像元进行补偿;对不同红外场景进行判断,选用N-P准则直接检测或基于显著性帧间差分法检测目标;实时探测成像范围内背景的移动量、对已检出的目标运动轨迹做出连续性判断,能补偿检测所无法消除的虚警及漏警。选用四组不同场景的数据集进行测试,在目标形心真值3×3范围内的检测率为98.2%,检测失败率（检测出目标形心在其值9×9外）为0.01%,表明该算法能快速实现对各类背景下的目标跟踪检测,并有较高的适应性、准确率。

论文目录

0 引言

1 算法总体框图

2 理论模型

2.1 基于中值滤波的红外图像无效像元补偿模型

2.2 基于图像复杂度的目标检测模型

2.2.1 基于图像熵的图像复杂度的判断

2.2.2 基于Neyman-Pearson准则的阈值分割

2.2.3 基于显著性帧间差分的复杂背景目标检测

2.3 改进的预测波门跟踪模型

3 具体模块实现

3.1 预处理模块

（1）获取图像序列的累加平均图

（2）利用中值滤波对无效像元位置进行筛选

（3）对无效像元位置处灰度进行补偿

3.2 检测模块

（1）依据图像熵进行图像复杂度判断

（2）根据图像复杂度进行二值分割

（3）提取检测出的连通域的形心

3.3 跟踪模块

4 实验分析

5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 施天俊,鲍广震,王福海,兰超飞,巩晋南

关键词: 红外弱小目标,显著性,准则,帧间差分,波门跟踪

来源: 航空兵器 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 无线电电子学,计算机软件及计算机应用

单位: 哈尔滨工业大学空间光学工程研究中心

分类号: TP391.41;TN219

页码: 35-42

总页数: 8

文件大小: 2433K

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一种适用于多场景的红外弱小目标检测跟踪算法

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