运动目标检测与识别方法研究

被引:11
作者
张聪
张天序
机构
[1] 华中科技大学图像识别与人工智能研究所
[2] 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 湖北武汉
[3] 湖北武汉
关键词
红外图像; 低对比度; 运动小目标检测; 多级滤波; 目标/背景/噪声频谱特性;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
为了解决低对比度红外序列图像中运动小目标的检测问题,提出了一种基于多级滤波的检测方法。首先,对具有一定空间分布范围(≤5×5)的小目标,可根据目标/噪声/背景的灰度分布模型具体分析其频谱特性范围。由Fourier变换定义可知,噪声能量主要集中在高频段,背景能量主要集中在低频段,而目标能量则主要分布在中频段,所以可以根据目标的大小,由门函数的Fourier变换估算出各种尺寸目标所处的频段,然后选择不同级数的滤波器将不同大小的候选目标从复杂背景中分离出来。经过多级滤波处理后,再对得到的包含候选目标的图像进行图像分割等适当的后续处理,就可以检测出真正的目标。
引用
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共 3 条
[1]  
Detection of sea surface small targets in infrared images based on multilevel filter and minimum risk bayes test. Zhang Tianxu,Zuo Zhengrong,Zuo Zhen. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence . 2000
[2]  
An adaptive image segmentation method with visual nonlinearity characteristics. Zhang Tianxu,Peng Jiaxiong,Li Zongjie. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics . 1996
[3]  
A threshold selection method from gray-level histogram. Otsu N. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics . 1979