【摘要】：針對復雜海天背景下紅外艦船目標的實時檢測需求,提出了一種基于小面核濾波的快速紅外艦船檢測方法.在頻域視覺顯著性計算原理的啟發(fā)下,結(jié)合小面擬合模型,設計了一種高效的時域小面卷積核,以抑制背景并增強具有高亮灰度對比邊緣的紅外艦船目標,進而確定候選目標區(qū)域.然后采用一種L0梯度最小化濾波方法,實現(xiàn)候選區(qū)域中目標區(qū)域的灰度均衡,以完整并準確提取目標形狀.最后根據(jù)艦船的尺度和形狀特性,完成目標判別.實驗中對3組公開實拍紅外圖像數(shù)據(jù)集進行了測試,實驗結(jié)果表明:本方法具有較好的魯棒性,其對3組數(shù)據(jù)的檢測準確率均高于90%,在PC平臺上的處理速度維持在10ms量級,優(yōu)于現(xiàn)有的典型方法,能夠滿足多數(shù)工程應用需求.
[Abstract]:A fast infrared ship detection method based on small surface kernel filter is proposed to meet the requirement of real-time detection of infrared ship targets under complex sea and sky background. Inspired by the principle of visual salience calculation in frequency domain, an efficient time domain small surface convolution kernel is designed in combination with the small plane fitting model to suppress the background and enhance the infrared ship target with highlight gray contrast edge. Then the candidate target area is determined. Then, an L0 gradient minimization filtering method is used to realize the gray level equalization of the target region in the candidate region, and the shape of the target is extracted completely and accurately. Finally, according to the scale and shape characteristics of the ship, the target identification is completed. Three groups of real infrared image data sets are tested in the experiment. The experimental results show that this method has good robustness, the accuracy of the three groups of data detection is higher than 90 pieces, and the processing speed on PC platform is in the order of 10ms. Better than the existing typical methods, can meet the needs of most engineering applications.
【作者單位】： 中國航空無線電電子研究所航空電子系統(tǒng)綜合技術重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(2014CB744900)
【分類號】：E925;TP391.41

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9 夏東W，

本文編號：2258395