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基于梯度方向一致性和特征分解的紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法

發(fā)布時(shí)間:2024-06-02 23:39
  在復(fù)雜的海天背景下,現(xiàn)有紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法存在虛警率高的問(wèn)題,文中深入分析目標(biāo)和背景的特征差異,首先,提出了一種基于灰度差和梯度方向一致性的方法,增強(qiáng)了小目標(biāo)并抑制了部分背景雜波,其次,結(jié)合特征分解法進(jìn)一步抑制了銳利邊緣背景,最后,采用自適應(yīng)閾值分離出小目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與五種現(xiàn)有算法相比,所提出的檢測(cè)算法能夠在不同復(fù)雜場(chǎng)景都有效降低虛警率,大大提升信雜比(SCR)和背景抑制因子(BSF),并且具有良好的魯棒性。

【文章頁(yè)數(shù)】:12 頁(yè)

【部分圖文】:

圖7實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖4

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圖6實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖3圖7實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖4


圖5實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖2

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圖4實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖1圖6實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖3


圖6實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖3

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圖9實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖6

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圖9實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖63結(jié)論



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