采用监督特征学习的红外小目标检测

• 作者: 许庆晗 费树岷 金立左
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小目标检测 灰度分布特征 相关向量机
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 页码范围: 1008-1012
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3781字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2011.05.022

摘要

为了改善大尺寸图像下红外小目标检测的检测率与速度,提出一种采用监督特征学习的检测算法.通过分析小目标邻域图像的分布特点,定义一种基于灰度分布的统计特征,用以描述目标与非目标的邻域的灰度分布差异.以局部灰度极大值区域为训练样本,通过有监督学习提取对目标区分能力最强的特征.随后,在特征空间设计级联结构的多分类器,采用逻辑斯蒂回归和相关向量机分类器,通过"目标-非目标"分类,实现对目标的检测.实验结果表明在相同虚警率下,检测率较局部滤波法有一定提升,且检测速度大幅提高,满足了大尺寸图像下的实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费树岷	东南大学自动化学院	367	3210	27.0	37.0
2	金立左	东南大学自动化学院	72	548	11.0	21.0
3	许庆晗	东南大学自动化学院	2	11	1.0	2.0