北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院， 北京 100191
以目标成像点的扩散理论为基础，建立小目标在空域上的灰度特性模型，分析目标、背景和噪声的基本特性。由形态学开闭运算得到各像素位置的灰度变化值，再根据此值确定潜在目标区域。研究了各潜在目标区域的多方向多级梯度特征，实现了单帧图像的小目标检测。研究结果表明，该方法能够有效抑制不均匀背景杂波，增强目标信号，提高单帧亮暗点目标的检测能力。对于信噪比为0.89的图像，可获得34.74的信噪比增益。
小目标检测 背景杂波抑制 多方向多级梯度 small target detection background clutter suppression multi-orientation gradient and multi-degree
海军工程大学,兵器工程系,湖北,武汉,430033
由于红外图像一般带有较大的噪声,采用传统的目标检测方法效果不理想.本文提出了一种新的海空背景下受强杂波和噪声污染的红外图像弱点目标检测算法.用多个量级梯度对图像目标进行检测,并对检测的结果进行了表决融合.结果表明,基于表决融合的多量级多向梯度检测消除了云层、海浪和海天线等背景干扰,在实现高检测概率的同时,不仅可以达到较低的虚警概率,而且可检测信杂比为1的点目标.
多向梯度 表决融合 目标检测 舰载红外警戒系统 multi-orientation gradient voting fusion target detection shipboard infrared search-track system
