受昆虫视觉启发的多光谱遥感影像小目标检测

被引:7
作者
黄凤辰 [1 ,2 ]
李敏 [1 ]
石爱业 [1 ,2 ]
汤敏 [1 ,2 ]
徐立中 [1 ,2 ]
机构
[1] 河海大学计算机与信息学院
[2] 河海大学通信与信息系统工程研究所
基金
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词
多光谱遥感影像; 目标检测; 小目标检测神经元模型; 虚警率;
D O I
暂无
中图分类号
TP751 [图像处理方法];
学科分类号
摘要
现有多光谱遥感影像目标检测算法大多依赖于结构化背景模型和先验信息,背景复杂化和先验信息匮乏将导致高虚警率的检测结果。受昆虫视觉系统中小目标检测神经元的启发,跳出传统研究思路,提出多光谱遥感影像小目标仿生检测模型及相应的目标检测方法。该方法利用神经元非线性滤波特性对突变信号的敏感性,在局部区域内通过背景纹理抑制和目标边缘增强实现目标检测。实验结果表明该方法在高复杂度背景条件下获得较为稳定的低虚警率检测效果。同时该算法可以较好地平衡背景复杂度和空间分辨率之间的矛盾关系,相比现有检测算法还具有原理简单、易于实现等特点。
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