本文關(guān)鍵詞：基于復雜融合特征與灰度-紋理直方圖描述子的紅外弱小目標檢測追蹤算法

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【摘要】：為了解決當前紅外目標檢測追蹤算法僅依靠單一圖像特征對弱小目標增強,使其在背景雜波與噪聲干擾嚴重條件下,難以剔除圖像背景中的偽目標像素,導致弱小目標檢測與追蹤精度不高,提出了基于復雜融合特征與聯(lián)合灰度-紋理直方圖描述子的紅外弱小目標檢測與追蹤算法。首先,針對紅外圖像不同特征的背景干擾因素,引入不同方向的腐蝕操作結(jié)構(gòu)元素,設(shè)計了分類Top-Hat變換算子,充分抑制背景雜波與噪聲,從而將弱小目標從復雜背景中凸顯出來;隨后,引入方差權(quán)重信息熵,構(gòu)建復雜融合特征,對紅外圖像進行分割,確定候選目標區(qū)域;并基于管道濾波模式,對候選目標區(qū)域中的真實弱小目標與偽目標進行篩選,將虛假目標過濾;再考慮弱小目標的強度與紋理特征,基于LBP技術(shù)(local binary pattern),設(shè)計了灰度-紋理直方圖描述子,充分描述紅外弱小目標的邊緣、線端與角點等魯棒性特征,較好地保留目標的空域信息,有效剔除圖像背景中的偽目標像素;最后,聯(lián)合均值漂移算法,對紅外弱小目標進行精確追蹤。實驗結(jié)果顯示:與當前紅外目標檢測追蹤技術(shù)相比,在復雜背景干擾條件下,本文算法具有更高的檢測精度與更低的追蹤誤差。
【作者單位】： 南京航空航天大學自動化學院;南京航空航天大學金城學院;
【基金】：江蘇省科技廳應用基礎(chǔ)研究基金(BJ98057) 江蘇省科技支撐計劃項目(BE2012190)資助
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 和江蘇省科技支撐計劃項目(BE2012190)資助紅外檢測技術(shù)因其具有較好的隱秘性與較強的穿透能力,且能全天候連續(xù)作業(yè),可精確探測與追蹤遠距離目標,對當前軍事與民用領(lǐng)域具有戰(zhàn)略地位,如精確打擊、早期預警、視頻監(jiān)督等[1]。當前,已有諸多紅外目標檢測算法來對遠距離的目標實施

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