【摘 要】
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为了有效地检测复杂背景下的红外弱小目标,提出了一种基于横纵多尺度灰度差(HV-MSGD)的方法来增强弱目标,并通过距离和像素差异来实现对背景强边的抑制。目标区域与周围区域
【机 构】
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中国科学院上海技术物理研究所中国科学院智能红外感知重点实验室,中国科学院大学,中国科学院湖州应用技术研究与产业化中心
【基金项目】
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Supported by the Optical Technology and Instruments Foundation of China(Y7K03213N1)
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为了有效地检测复杂背景下的红外弱小目标,提出了一种基于横纵多尺度灰度差(HV-MSGD)的方法来增强弱目标,并通过距离和像素差异来实现对背景强边的抑制。目标区域与周围区域之间存在不连续性,为了加强它们的差异,HV-MSGD与双边滤波(BF)相结合,可以在抑制背景的同时提高目标强度。进一步通过自适应局部阈值分割和全局阈值分割来提取候选目标。为了进一步验证对单帧检测的影响,将上述单帧检测算法与改进的无迹卡尔曼粒子滤波器(UPF)相结合,实现轨迹检测。实验结果表明,该方法在弱信噪比(SNR)下优于其他方法,在抑
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