基于多向梯度法的红外弱小目标快速检测方法

被引：17

作者：

王军 ^{[1
,2
]}

姜志 ^{[3
]}

柳红岩 ^{[1
]}

何昕 ^{[2
]}

张新 ^{[2
]}

机构：

[1] 苏州科技大学电子与信息工程学院

[2] 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所

[3] 中国白城兵器试验中心

来源：

光电子·激光 | 2016年 / 27卷 / 09期

关键词：

红外目标检测; 图像背景抑制; LoG算子; 多向梯度目标搜索;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

针对复杂背景下红外弱小目标信噪比(SNR)低、对比度小造成的红外目标检测率低和实时性差的问题,提出一种基于多向梯度法的红外弱小目标快速提取算法。目标提取前,利用多尺度拉普拉斯-高斯(LoG)算子抑制图像背景,凸显背景边缘轮廓与弱小目标;然后引入多向梯度目标搜索算法,选取最佳梯度数,利用最简算法快速搜索目标。实验结果表明,本文算法处理后的红外图像有较高的SNR与对比度,检测率为传统红外目标提取算法的1.5倍,充分保证了检测精度,且计算耗时短,实时性强。

引用

页码：957 / 962

页数：6

共 13 条

[1]

一种分数低阶局部最优目标检测方法 [J].