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摘要:
红外弱小点目标的检测是红外搜索与跟踪的关键技术之一.融合小目标在空域和频域中的各种属性,将更有利于目标的检测.红外图像中主要分为背景、边缘以及目标三类信息,目标在空域中局部能量较大.将图像小波变换,获取图像的多方向性分解.研究发现目标在高频中具有方向不敏感性.为了更好地检测目标,计算各点的局部能量比以及方向离散值,将以上特征融合,得到图像的多特征统计值.采用Renyi信息熵分割达到检测目标的目的.利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性以及目标的方差增长性,提出一种加权的方差增长方法过滤目标集,实现候选目标的准确定位.该算法有较好的自适应性,并且对背景变化敏感性较小.通过真实红外图像弱小目标的检测,检验了算法的有效性.
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文献信息
篇名 应用多特征的红外弱小目标检测
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 红外图像 弱小目标 方向离散性 融合 检测
年,卷(期) 2011,(32) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 11-14
页数 分类号 TP391.4
字数 5316字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.32.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴小俊 江南大学物联网工程学院 170 1079 17.0 22.0
2 罗晓清 江南大学物联网工程学院 32 109 5.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
红外图像
弱小目标
方向离散性
融合
检测
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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