【摘要】：對(duì)比紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法和其它目標(biāo)檢測(cè)方法,由于低信噪比、低對(duì)比度、小尺寸、缺乏目標(biāo)的形狀和紋理信息等多種因素,尤其是在復(fù)雜背景條件下,紅外小目標(biāo)的檢測(cè)會(huì)更加的困難.在實(shí)踐中,一種基于同組過(guò)濾器(Peer Group Fileter,PGF),二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和局部逆熵(Local Inverse Entropy,LIE)的新型紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法被提出來(lái),以解決前面所提到的問(wèn)題.其中PGF被用來(lái)消除噪聲和改善初始圖像的信噪比;BEMD算法可以有效地估計(jì)背景并將背景從原始圖像中移除;而LIE的主要作用是分解本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新的方法可以有效且準(zhǔn)確地提取小目標(biāo).
[Abstract]:Comparing infrared small target detection method with other target detection methods, due to many factors, such as low signal-to-noise ratio, low contrast, small size, lack of shape and texture information, especially in complex background conditions, Infrared detection of small targets will be more difficult. In practice, a new infrared small target detection method based on (Peer Group Fileter,PGF), two-dimensional empirical mode decomposition (Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD) and local inverse entropy (Local Inverse Entropy,LIE) is proposed to solve the problems mentioned above. PGF is used to eliminate noise and improve the signal-to-noise ratio of the initial image; the BEMD algorithm can effectively estimate the background and remove the background from the original image; and the main function of LIE is to decompose the intrinsic mode function (Intrinsic Mode Function,IMF). Experimental results show that the new method can extract small targets effectively and accurately.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：航天支撐基金(CAST2015)~~
【分類號(hào)】：TP391.41;TN219

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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6 趙坤;復(fù)雜環(huán)境下紅外小目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2006年

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本文編號(hào)：2262859