【摘要】：紅外圖像中的強(qiáng)邊緣一直是制約紅外弱小目標(biāo)檢測概率的重要因素,同時是產(chǎn)生目標(biāo)虛警的重要來源。采用能夠同時利用鄰域空間歐式距離和灰度值相似性的雙邊濾波,并針對天基紅外系統(tǒng)中幀間背景緩慢變化的特點,設(shè)計一種基于時空域的雙邊濾波法,實驗驗證該方法對復(fù)雜背景的強(qiáng)邊緣具有很好地抑制效果,信雜比增益大于3.6,同時能夠很好地保留目標(biāo)能量,目標(biāo)能量損失因子D-factor小于0.2,有效地提高目標(biāo)的局域信雜比。

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 曹青松;周繼惠;李健;劉丹;;鋼絲繩電磁檢測信號的時空域理論分析[J];機(jī)械工程學(xué)報;2013年04期

2 曾慶躍;丁友東;;基于時空域特征的垂直劃痕檢測與修復(fù)[J];計算機(jī)工程;2010年09期

3 汲清波;張興周;項學(xué)智;;基于時空域融合的紅外弱小目標(biāo)檢測新方法[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報;2008年01期

4 周寧;李在銘;;基于時空域集成判決的微小運動目標(biāo)檢測方法[J];光電子.激光;2009年11期

5 胡濤濤;樊祥;馬東輝;韓磊;馮源;;基于時空域融合的紅外弱小目標(biāo)檢測算法[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報;2011年02期

6 龍云利;唐宏斌;徐暉;安瑋;;采用馬爾可夫自回歸模型的紅外雜波時空域融合抑制[J];紅外與激光工程;2012年03期

7 張志杰;鄒建華;;基于時空域特征的視頻拷貝檢測方法[J];模式識別與人工智能;2012年02期

8 閔超波;張俊舉;常本康;孫斌;李英杰;;采用邊界評價的紅外視頻運動目標(biāo)時空域分割方法[J];紅外與激光工程;2013年10期

9 唐玉軍;王睿;趙巖;;二維時空域連續(xù)小波變換在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[J];計算機(jī)與現(xiàn)代化;2011年03期

10 王詩言;于慧敏;;運動場景下的時空域跟蹤模型及原始-對偶算法[J];浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2013年04期

相關(guān)會議論文 前2條

1 鄒麗暉;陳杰;張娟;竇麗華;;一種基于時空域流形的視頻序列圖像拼接算法[A];第二十九屆中國控制會議論文集[C];2010年

2 楊煜;馮正和;;用于CDMA系統(tǒng)的時空域聯(lián)合處理[A];1999年全國微波毫米波會議論文集(下冊)[C];1999年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 Yusely Ruiz Gonzalez;時空域的腦電模式研究[D];浙江大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 游青艷;基于時空域的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控視頻去噪研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

2 李敬娜;基于時空域的視頻顯著性的研究與應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2015年

3 沈淑娟;基于時空域信息的視頻字幕提取算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2004年

4 徐抗;基于時空域約束的深度圖像修復(fù)及提取算法研究[D];上海交通大學(xué);2014年

5 徐飛;視頻云服務(wù)測試技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2013年

，

本文編號：2575686