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加权融合特征耦合Top-Hat变换的红外目标检测算法  
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【英文篇名】 Infrared target detection algorithm based on Top-Hat transform and multi-feature weighted fusion feature
【下载频次】 ★★★
【作者】 张智丰; 裴志利; 张亚荣;
【英文作者】 ZHANG Zhi-feng; PEI Zhi-li; ZHANG Ya-rong; College of Computer Science and Technology; Inner Mongolia University for the Nationalities; Department of Information Technology; Tong Liao Vocation College;
【作者单位】 内蒙古民族大学计算机科学与技术学院; 通辽职业学院信息技术系;
【文献出处】 计算机工程与设计 , Computer Engineering and Design, 编辑部邮箱 2017年 10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】 红外目标检测; 多尺度结构元素; 加权融合特征; Top-Hat选择变换; 运动特征; 二维Ostu分割;
【英文关键词】 infrared target detection and tracking; multi-scale structure elements; weighted fusion feature; Top-Hat selection transform; motion feature; 2D Ostu segmentation;
【摘要】 当前红外目标检测算法在复杂背景干扰下通过单帧技术来实现目标的检测,使其难以过滤固定噪声等虚警,为此提出一种基于多尺度Top-Hat选择变换与加权融合特征的红外目标检测算法。通过对经典Top-Hat变换的结构元素进行分割,形成多尺度结构元素,考虑真实目标与背景的灰度差异,构建多尺度Top-Hat选择变换,从不同尺度提取图像的感兴趣信息,将真实目标从背景中分离出来;考虑序列图像的帧间差异,提取红外目标的运动特征,联合灰度特征与梯度特征,建立加权融合特征模型,精确定位候选目标区域;引入二维Ostu分割机制,对提取的候选目标区域进行分割,完成弱小目标检测。实验结果表明,与当前红外目标检测技术相比,在复杂背景下,所提算法可更好地抑制背景与过滤虚警,具有更高的检测精度与效率。
【英文摘要】 To solve the location ambiguity defects under the complex background interference in current infrared target detection and tracking algorithm,the infrared target detection based on Top-Hat transform and multi-feature weighted fusion was proposed.The sequence detection mechanism was constructed using the gray differences between the real target and background and the continuity of the dim moving target for separating the target from the background.The motion features of infrared target were extracted by cons...
【基金】 国家自然科学基金项目(61163034、61373067); 内蒙古自然科学基金项目(2013MS0911); 内蒙古自治区“草原英才工程”基金项目(2013); 内蒙古自治区“青年科技领军人才”基金项目(NJYT-14-A09); 内蒙古自治区“321人才工程”二层次人选基金项目(2010); 内蒙古人才开发基金项目(2011); 内蒙古自治区高等学校教学改革科学研究基金项目(2015NMJG036); 内蒙古民族大学科学研究基金项目(NMDYB1453); 内蒙古自治区高等学校科学研究基金项目(NJZY17192); 内蒙古自治区科技创新引导基金项目(2017); 内蒙古自治区高等学校科学研究基金项目(NJZY17193); 内蒙古自治区科技创新引导基金项目(2017)
【更新日期】 2017-10-31
【分类号】 TN219;TP391.41
【正文快照】 0引言由于红外目标跟踪是远距离探测,使得目标的对比度与信噪比较低,且目标在整个图像中所占据的像素较少,使得目标的检测与跟踪较为困难[1-3]。因此,在复杂背景干扰下,如何精确检测红外目标成为当前的挑战与热点。为此,如李蔚等[4]为设计了多特征融合的优化粒子滤波红外目标检

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