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基于剪切波变换和邻域差分的小目标检测算法  
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【英文篇名】 Small Target Detection Algorithm Based on Shearlet Transform and Neighborhood Difference
【下载频次】 ★★★
【作者】 熊上导; 易凡; 何超; 严赵军;
【英文作者】 XIONG Shang-dao; YI Fan; HE Chao; YAN Zhao-jun; School of Physics Science and Technology; Wuhan University;
【作者单位】 武汉大学物理科学与技术学院;
【文献出处】 红外技术 , Infrared Technology, 编辑部邮箱 2015年 01期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 小目标检测; 红外图像; 剪切波变换; 背景预测; 领域差分;
【英文关键词】 small target detection; infrared image; shearlet transform; background prediction; neighborhood difference;
【摘要】 提出了一种基于剪切波变换的背景预测算法用于红外小目标的检测。对原始图像进行剪切波变换,获得原始图像的多尺度和方向的细节特征。然后,对低频子带进行中值滤波,去除残留目标。对高频子带,根据其均方误差来调整权重系数,抑制目标和噪声。将反变换后得到的背景预测图像和原始图像进行差分,采用一种基于双窗口的邻域差分方法进行分割,最终实现目标检测。与小波变换法和双边滤波法比较,基于剪切波变换的方法对小目标的检测有较好的效果。
【英文摘要】 A new algorithm based on shearlet transform is proposed for the detection of small target. The original image is decomposed by shearlet transform to obtain the original image details characteristics of multi-scale and multi-direction. Then, the low frequency subband is filtered by median filter to remove residual target. The weight coefficient of the high frequency subbands is adjusted according to the mean square error to suppress target and noise. The background prediction obtained by inverse shearlet tra...
【基金】 国家地面智能集成观测及业务软件项目,编号:GYHY201006049
【更新日期】 2015-03-06
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言小目标检测在计算机视觉、雷达跟踪、红外制导等研究领域有着极其重要的地位。但由于被探测目标距离较远,系统噪声和背景杂波干扰较强,小目标在成像平面上只占有少量像素,且常常淹没在背景之中,对比度极低。因此小目标精确和实时的检测一直是相关领域的热点和难点。近年来

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