基于光流估计和自适应背景抑制的弱小目标检测附视频

被引:10
作者
秦剑
陈钱
钱惟贤
机构
[1] 南京理工大学近程高速目标探测技术国防重点学科实验室
关键词
图像处理; 红外技术; 目标检测; 光流估计; 背景抑制;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对复杂云背景下的弱小目标探测,提出了一种基于光流估计和自适应背景抑制相结合的弱小目标检测算法.首先根据红外图像中云的移动规律,对云背景下的红外图像进行光流分析,提取运动云区.在光流场的计算中结合了云运动的特点以及光流方程的两个约束条件,对传统的基于梯度的光流法予以改进.同时发现移动云区对目标探测的影响较大,为了抑制移动云区对弱小目标的干扰,提出了自适应抑制复杂背景的算法,在光流场分析提取的移动云区中,利用代表背景复杂程度的背景因子,自适应调整分割阈值,抑制复杂背景的干扰.这样只在容易引起虚警的移动云区进行背景抑制处理,简化了计算量,降低了云区对弱小目标的干扰,减少了虚警和误判.实验结果表明该算法可以显著减少云区造成的虚警,并且能够探测出弱小目标.
引用
收藏
页码:476 / 482
页数:7
相关论文
共 9 条
[1]   基于对称差分和光流估计的红外弱小目标检测 [J].
罗寰 ;
王芳 ;
陈中起 ;
于雷 .
光学学报, 2010, 30 (06) :1715-1720
[2]   视频序列对称差分法检测与预测人脸技术 [J].
印勇 ;
刘西富 .
重庆大学学报, 2008, (07) :786-791
[3]   自适应背景恢复差减算法 [J].
李平 ;
丁雪枫 .
长春理工大学学报(自然科学版), 2007, (04) :111-112
[4]   一种背景自适应调整的弱点目标探测算法 [J].
管志强 ;
陈钱 ;
钱惟贤 ;
胡永生 .
光学学报, 2007, (12) :2163-2168
[5]   基于光流方程和目标匹配的视频图像目标跟踪方法 [J].
丛杨 ;
唐延东 .
红外与激光工程, 2006, (S4) :312-315
[6]   一种改进的基于光流的运动目标检测方法 [J].
黄士科 ;
陶琳 ;
张天序 .
华中科技大学学报(自然科学版), 2005, (05) :39-41
[7]   基于灰度形态学和邻域熵值的弱小目标检测 [J].
顾静良 ;
张卫 ;
万敏 .
强激光与粒子束, 2004, (12) :1527-1530
[8]   基于并行隔帧差分光流场与灰度分析综合算法的运动目标检测 [J].
屈有山 ;
田维坚 ;
李英才 .
光子学报, 2003, (02) :182-186
[9]  
红外搜索系统中目标探测与识别技术研究[D]. 管志强.南京理工大学. 2009