共 5 条
基于OTSU分割的云层背景下弱目标检测算法研究
被引：6
作者：
孙红光
[1
,2
]
卜倩
[1
]
李欢利
[3
]
张瑾
[1
]
张慧杰
[1
]
机构：
[1] 东北师范大学计算机学院
[2] 长春理工大学机电工程学院
[3] 中国科学院长春光学机械与物理研究所
关键词：
自适应门限;
Log滤波;
最大类间方差分割;
D O I：
10.16163/j.cnki.22-1123/n.2009.02.035
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
在各种背景的弱目标检测算法研究中,采用了最大类间方差(OTSU)分割的检测算法,对于不同大小的目标提出了两种不同的处理方法.在背景简单的小目标的预处理中利用中值滤波和OTSU相结合的方法;对于背景相对复杂的大目标的检测采用自适应门限、拉普拉斯(Log)滤波和OTSU分割的检测算法,把目标提取出来.自适应门限用于增强图像,使图像的背景灰度变得均匀;Log高通滤波器可以有效地去除背景;OTSU是经典的非参数,无监督自适应阈值选取方法,对图像经过阈值分割后,图像将变成包含少量可能目标点的二值图像.仿真实验表明:该算法能够有效地去除背景天空的强浮云,具有计算量小等优点,能够很好地检测出目标.
引用
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