作者单位
摘要
1 南京理工大学 电子工程与光电技术学院, 南京 210094
2 齐齐哈尔北方华安集团试验场, 黑龙江 齐齐哈尔 161006
针对在近地面场景下, 红外图像的背景杂波较难抑制、红外小目标检测率较低的问题, 提出了一种基于曲率的近地面红外小目标检测算法.将图像看作一张三维曲面, 分析目标与背景在曲面形状上的差异, 并使用曲率表征这种差异;利用Facet模型计算图像四个方向的一阶与二阶方向导数, 对于一阶方向导数搜索其过零点区域,并利用过零点区域的二阶方向导数构建方向曲率图;融合四个方向的方向曲率图, 得到最终的曲率图并进行自适应阈值分割实现目标检测.利用四组不同场景下的红外序列图像对算法进行验证, 实验结果表明, 本文提出的算法在信杂比与背景抑制因子方面都大于10, 均高于其他算法, 同时在低于6×10-4的虚警率下就能达到100%的探测率, 明显优于其他算法.
小目标探测 红外图像 图像曲率 一阶方向导数 二阶方向导数 Small target detection Infrared image Image curvature First-order directional derivative Second-order directional derivative 
光子学报
2018, 47(10): 1010001

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