空军工程大学 防空反导学院, 陕西 西安 710051
针对重构算法影响压缩成像目标检测效率和结果的问题, 提出一种二维非重构自适应阈值的红外弱小目标检测算法。基于Hadamard矩阵构建的二维观测模型, 利用Hadamard矩阵的特性对压缩差分图像进行解压缩, 直接解码目标的空域特征, 并利用改进的自适应阈值法对解码后的图像进行目标检测, 避免了重构带来的存储空间和运算时间的浪费。仿真实验表明: 在单目标和多目标的情况下, 该算法都可以有效检测目标, 并在检测率、虚警率和运算时间等指标上具有优越性能, 为压缩感知红外弱小目标检测的工程应用提供新的思路和有效算法。
非重构 目标检测 压缩差分 二维观测模型 自适应阈值 non-reconstruction target detection compressive subtraction two-dimensional measurement model adaptive threshold method 红外与激光工程
2019, 48(1): 0126001
1 第二炮兵工程大学, 西安 710025
2 第二炮兵驻济南地区军事代表室, 济南 250031
针对激光主动成像图像的特点, 分析了Canny边缘检测算子存在的不足。应用小波多尺度分解算法对激光主动成像强度图像进行小波变换, 应用Bayes Shrink自适应阈值法对小波系数进行滤波, 把滤波后的图像按照Canny三条检测标准进行边缘检测, 并给出衡量图像边缘检测效果的指标。通过比对各种实际激光主动图像的边缘检测算法的结果可以看出本文的算法达到了很好的效果。
激光主动成像 边缘检测 图像匹配 Canny算子 自适应阈值 laser active imaging edge detection image matching Canny operator self-adaptive threshold method
