小波包和高阶统计量相结合的红外弱小目标检测(英文)

被引:4
作者
王鑫
唐振民
机构
[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院
关键词
弱小目标检测; 红外图像; 小波包变换; 高阶统计量;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对单帧红外图像中的弱小目标检测问题,提出了一种结合小波包和高阶统计量的新方法。首先,利用小波包变换对图像进行频域上的分解。然后,针对小波包树上的节点,由低到高采用基于四阶累计量的高斯判别准则合并相邻四个全高斯性小波包系数,得到图像的最优划分。接下来,将最低频带上的小波包系数和高斯性小波包系数置零来分别抑制背景杂波和噪声。最后,采用这些新的系数即可重建检测结果。实验结果表明:该方法能够稳健、有效地检测红外弱小目标。
引用
收藏
页码:915 / 920
页数:6
相关论文
共 3 条
[1]   基于高阶统计判据的红外弱小运动目标检测 [J].
胡文江 ;
应陈克 ;
赵亦工 .
红外与激光工程, 2007, (03) :417-420
[2]   基于小波变换的双色红外图像融合检测方法 [J].
孙玉秋 ;
田金文 ;
柳健 .
红外与激光工程, 2007, (02) :240-243
[3]   Wavelet packets and de-noising based on higher-order-statistics for transient detection [J].
Ravier, P ;
Amblard, PO .
SIGNAL PROCESSING, 2001, 81 (09) :1909-1926