采用监督特征学习的红外小目标检测

被引：5

作者：

许庆晗

金立左

费树岷

机构：

[1] 东南大学自动化学院

来源：

东南大学学报(自然科学版) | 2011年 / 41卷 / 05期

关键词：

小目标检测; 灰度分布特征; 相关向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP274.52 [];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ; 0835 ;

摘要：

为了改善大尺寸图像下红外小目标检测的检测率与速度,提出一种采用监督特征学习的检测算法.通过分析小目标邻域图像的分布特点,定义一种基于灰度分布的统计特征,用以描述目标与非目标的邻域的灰度分布差异.以局部灰度极大值区域为训练样本,通过有监督学习提取对目标区分能力最强的特征.随后,在特征空间设计级联结构的多分类器,采用逻辑斯蒂回归和相关向量机分类器,通过"目标-非目标"分类,实现对目标的检测.实验结果表明在相同虚警率下,检测率较局部滤波法有一定提升,且检测速度大幅提高,满足了大尺寸图像下的实时性要求.

引用

页码：1008 / 1012

页数：5

共 8 条

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