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
