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基于多尺度局部對比度的前視紅外艦船目標增強

發(fā)布時間:2021-09-06 15:00
  前視紅外海天場景圖像中的艦船目標可能面臨著信噪比低、尺寸差異大等問題,為了更好地突出目標、抑制背景,提出了一種基于多尺度局部對比度的前視紅外艦船目標增強方法。首先分析了前視紅外海天圖像中的場景內(nèi)容,然后定義了一種新的局部對比度度量——相對區(qū)域?qū)Ρ榷榷攘浚≧RCM),通過改變網(wǎng)格窗口的尺寸構(gòu)建了多尺度局部對比度度量(MRRCM),最終得到了尺度不變局部對比度圖像。實驗結(jié)果表明,所提方法可以適應(yīng)前視紅外圖像中多類型多尺寸的艦船目標,顯著提高目標信號的信噪比(SNR)和信背比(SBR),與其他方法相比,所提方法的艦船目標增強效果更好,尤其是對于暗弱目標區(qū)域;另外,所提方法運算速度快,并且可以借助并行處理和積分圖像進一步加速運行。 

【文章來源】:電光與控制. 2020,27(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

基于多尺度局部對比度的前視紅外艦船目標增強


典型的海天場景下的前視紅外圖像

網(wǎng)格圖,網(wǎng)格,目標區(qū)域,對比度


圖2所示為本文計算局部對比度的網(wǎng)格窗口,網(wǎng)格窗口由9個相同尺寸的子區(qū)域構(gòu)成。圖2中,中心區(qū)域T為潛在目標區(qū)域,假設(shè)中心區(qū)域T的尺寸在某個固定尺度下和目標區(qū)域的尺寸近似,區(qū)域Rk(k=1,2,…,8)為中心區(qū)域T周圍8個方向上的第i個鄰近背景區(qū)域,通過將滑動窗口從上到下、從左到右逐像素移動遍歷整幅紅外圖像可以計算出圖像中每個像素位置處的局部對比度,得到一幅顯著圖像。

因子,比例,灰度


圖3所示為增益因子αk隨比例因子βk變化的關(guān)系。假設(shè)gT/mk=βk,比例因子βk的大小直接反映中心區(qū)域T中灰度最大值與第k個鄰近背景區(qū)域Rk內(nèi)像素灰度均值之間的差異,進而影響增益因子αk,表明增益因子αk取決于中心區(qū)域T中灰度最大值和第k個鄰近背景區(qū)域Rk內(nèi)像素灰度均值之間的差異,具體關(guān)系主要有3種:1)gT<mk,βk<1,αk<1,此時,對T產(chǎn)生的是抑制效果;2)gT≈mk,βk≈1,αk≈1,此時,對T的影響不大;3)gT>mk,βk>1,αk>1,此時,對T產(chǎn)生的是增強效果。αk的定義更加側(cè)重于對暗弱目標進行增強,隨著βk的增大,αk增加越來越緩慢,但最大不超過自然數(shù)e≈2.7,為的是防止圖像中存在中心區(qū)域與鄰近背景灰度差異過大的情況,如果αk過大,對應(yīng)區(qū)域的局部對比度也會過大,影響最終顯著圖像中弱小目標的視覺顯著性。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于高信背比的視頻低速暗弱目標增強[J]. 張劉,張皓晨,劉付成,滿益云,孫俊,張冠宇.  光學精密工程. 2019(04)
[2]多波段紅外圖像的海面艦船目標檢測[J]. 仇榮超,婁樹理,李廷軍,宮劍.  光譜學與光譜分析. 2019(03)
[3]基于海天線引導與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的艦船目標檢測[J]. 梅升陽,田金文.  計算機與數(shù)字工程. 2018(04)
[4]一種新穎的強海雜波背景下弱小目標魯棒檢測算法[J]. 袁耀東,許紅艷,陶琳.  紅外技術(shù). 2017(11)
[5]結(jié)合局部特征及全局特征的顯著性檢測[J]. 蔡強,郝佳云,曹健,李海生.  光學精密工程. 2017(03)



本文編號:3387668

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