基于小波和SVR的红外弱小目标检测方法

被引：10

作者：

荣健 ^{[1
]}

申金娥 ^{[1
]}

钟晓春 ^{[2
]}

机构：

[1] 电子科技大学物理电子学院

[2] 西南交通大学理学院

来源：

西南交通大学学报 | 2008年 / 05期

关键词：

自适应滤波; 图像序列处理; 红外弱小目标; 支持向量回归(SVR); 小波变换;

D O I：

暂无

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特征和背景特征的基础上,提出了基于小波变换和支持向量回归(SVR)的自适应滤波的检测方法.该方法首先采用小波变换抑制大部分背景杂波;然后用基于SVR的自适应滤波器(SVRBAF)对高频小波系数进行处理,大大提高了图像的信噪比;最后,基于目标的连续性和运动轨迹的一致性,采用流水线结构的序列处理方法进一步提高检测性能.仿真结果表明: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

页码：555 / 560

页数：6

共 6 条

[1] 一种基于小波变换的红外小目标去噪算法附视频
邓义君
严高师
[J]. 强激光与粒子束, 2007, (03) : 399 - 402
[2] 基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测
吕雁
史林
苏新主
[J]. 红外技术, 2006, (12) : 713 - 716
[3] 红外小目标检测与跟踪方法研究
夏爱利
马彩文
张砺佳
[J]. 科学技术与工程, 2006, (20) : 3329 - 3333+3345
[4] 基于小波变换的小目标检测
李利荣
张桂林
[J]. 兵工自动化, 2004, (06) : 67 - 69
[5] 红外点目标检测的小波变换方法研究
过润秋
李大鹏
林晓春
[J]. 光子学报, 2004, (04) : 464 - 468
[6] Automatic extraction of infrared small target based on support vector regression and adaptive region growing algorithm. Liu R,Yang L,Liu E,Yang J,Li M,and Wang F. Optical Engineering . 2007

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