【摘 要】
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针对复杂背景下的红外弱小目标检测,本文提出了一种改进的Gabor滤波的红外弱小目标检测方法。该方法在背景预测算法的基础上,通过构造Gabor核函数来自适应确定背景预测系数。
【基金项目】
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国家自然科学基金(61775030,61571096);中国科学院光束控制重点实验室基金(2017LBC003)
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针对复杂背景下的红外弱小目标检测,本文提出了一种改进的Gabor滤波的红外弱小目标检测方法。该方法在背景预测算法的基础上,通过构造Gabor核函数来自适应确定背景预测系数。该方法利用了更多的图像局部特性信息,使用对比度尺度模型和强度尺度传播模型分别确定Gabor核函数的两个轴,解决了Gabor滤波算子不能自适应调整滤波系数的问题。通过与传统的小目标检测方法的比较实验结果表明,本文方法能有效保留图像的边缘信息,能有效地突出目标,抑制背景杂波,提高了对红外弱小目标的检测能力,效果明显优于传统方法。
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