结合分层阈值和形态学滤波的小目标检测方法

被引：5

作者：

蔡诚 ^{[1
]}

王敏 ^{[1
]}

机构：

[1] 华中科技大学自动化学院

来源：

华中科技大学学报(自然科学版) | 2013年 / S1期

关键词：

图像处理; 小目标检测; 检测方法; 多级滤波; 边缘梯度; 管道滤波;

D O I：

10.13245/j.hust.2013.s1.045

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

复杂背景下小目标的检测与跟踪中,小目标从背景和噪声中分离的效果直接影响后续多帧跟踪的复杂度和准确度.为了解决这个问题,根据复杂背景中小目标的灰度特征,结合形态学Tophat滤波与中值滤波,构建多级滤波;同时针对小目标被背景淹没时,其边缘梯度特征仍存在,结合改进的分层阈值,有效地避免了目标丢失.在多帧跟踪检测中,结合管道滤波和轨迹累计,去除晃动和静止的伪目标,达到了较好的检测效果.

引用

页码：157 / 159

页数：3

共 7 条

[1]

基于运动方向估计的管道滤波算法[J]. 董维科,张建奇,刘德连,王晓蕊.光子学报. 2013(04)

[2] 基于分层阈值化的红外弱小目标检测算法 [J].