共 16 条
基于双树复数小波和SVR的红外小目标检测
被引：15
作者：
吴一全
[1
,2
]
尹丹艳
[1
]
纪守新
[1
]
机构：
[1] 南京航空航天大学信息科学与技术学院
[2] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
来源：
关键词：
红外弱小目标检测;
双树复数小波变换;
支持向量回归(SVR);
Tsallis-Havrda-Charvat熵;
D O I：
10.19650/j.cnki.cjsi.2010.08.025
中图分类号：
TN215 [红外探测、红外探测器];
学科分类号：
摘要：
在分析红外图像弱小目标和背景特征的基础上,提出了基于双树复数小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)和支持向量回归(support vectorr egression,SVR)的检测方法。首先采用双树复数小波变换抑制大部分背景噪声;其次用SVR对去噪后的红外图像进行背景预测,并用去噪后的实际图像减去预测图像得到残差图像,大大提高了图像的信噪比;接着提出了基于模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值选取算法,对残差图像进行阈值分割;最后根据目标的连续性和运动轨迹的一致性检测出真实的小目标。实验结果表明:该方法可显著提高红外目标的检测概率,实现较远距离弱小目标的检测。
引用
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页码：1834 / 1839
页数：6
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