發(fā)布時間：2019-03-12 12:48

【摘要】：針對旋轉(zhuǎn)復(fù)雜背景中紅外運(yùn)動小目標(biāo)檢測誤檢率高、實時性差等問題,提出了目標(biāo)檢測新算法。首先對圖像進(jìn)行中值濾波預(yù)處理,計算圖像光流場,提取特征點,估算背景光流;然后設(shè)置閾值,判斷提取備選目標(biāo)特征點集合;最后通過特征點光流矢量角度、目標(biāo)灰度值區(qū)間、目標(biāo)特征點區(qū)域邊緣檢測的方法,排除備選目標(biāo)特征點集合中的背景特征點,實時準(zhǔn)確檢測旋轉(zhuǎn)復(fù)雜背景中紅外運(yùn)動小目標(biāo)。實驗結(jié)果表明,該算法能夠準(zhǔn)確地檢測出紅外多個運(yùn)動小目標(biāo),檢測率93.8%,平均虛警率0.126次/幀,平均每幀耗時15.53 ms,每幀圖像處理的最大時間為20.45 ms,能夠滿足運(yùn)動目標(biāo)檢測對實時性的要求。
[Abstract]:Aiming at the problems of high false detection rate and poor real-time performance of infrared moving small target detection in rotating complex background, a new target detection algorithm is proposed. Firstly, the image is pre-processed by median filtering, the image optical flow field is calculated, the feature points are extracted, and the background light flow is estimated, and then the threshold is set to judge and extract the set of candidate target feature points. Finally, through the feature point optical flow vector angle, the gray range of the target and the edge detection method of the target feature point region, the background feature points in the set of alternative target feature points are excluded, and the small infrared moving targets in the rotating complex background are detected in real time and accurately. The experimental results show that the algorithm can accurately detect multiple small infrared moving targets, the detection rate is 93.8%, the average false alarm rate is 0.126 times per frame, and the maximum processing time per frame is 15.53 ms, per frame. The maximum time of image processing per frame is 20.45 ms,. It can meet the real-time requirement of moving object detection.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)航天學(xué)院;光電控制技術(shù)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61471194) 航空電子系統(tǒng)綜合技術(shù)重點實驗室和航空科學(xué)基金聯(lián)合資助(20155552050) 國家留學(xué)基金(201506835020)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2438790