1 中国科学院光电技术研究所,四川,成都,610209
2 中国科学院研究生院,北京,100039
分析了双门滤波算法抑制噪声能力强的特性,针对其在计算目标门和背景门均值和方差时计算量大的缺点,提出了一种快速双门滤波算法,该方法利用两个与图像一样大的二维数组来保存中间结果,这两个数组的元素值分别代表图像左上角所有像素的和与平方和,则计算目标门和背景门的均值和方差时可将MxN次加法和一次除法简化为两次减法、一次加法和一次除法运算,从而大大减少运算量,本算法的计算量从理论上讲仅为传统双门滤波运算量的3/M×N,且计算量不会随目标门、背景门尺寸的增加而增加(M、N分别代表背景门的高度和宽度).运用快速双门滤波抑制背景和噪声,初步检测出目标,然后再利用目标运动的连续性剔除虚假目标,实现运动目标的最终检测.试验结果表明:该算法能够对小目标进行有效的检测.
目标检测 目标识别 双门滤波 形态学滤波 信噪比
1 西安电子科技大学,理学院,陕西,西安,710071
2 北京环境特性研究所,北京,100854
提出了一种强噪声背景下弱小目标的快速检测方法,解决了在此背景下存在厚云层和大运动杂波的问题.在分析了强噪声背景图像之后,提出了采用矩形结构元的形态滤波算子进行背景抑制,对处理后的图像进行双门滤波,实验结果令人满意,易于硬件实现.
矩形结构元 形态滤波 双门滤波 自适应门限 Rectangle structure cell Morphological filter Double gated filter Recursive threshold
