基于聚类分析的红外弱小目标检测

• 作者: 桑农 罗大鹏 魏龙生
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 红外小目标 聚类分析 组合帧
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 页码范围: 17-21
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4944字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1211-0063

摘要

针对深空背景下的红外弱小目标检测,提出了一种基于聚类分析的目标检测方法,该方法将经过背景抑制的连续几帧图像构造组合帧,基于目标的运动特性,对分割后的组合帧进行聚类分析,从而检测到弱小目标并同时获得目标运动轨迹,再对检测结果进行聚类检验,从而去除虚假目标,降低虚警率.实验结果表明该算法对多目标的检测有较高的鲁棒性,且相对于传统的小目标检测算法有更高的检测率和较好的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑农	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	72	1091	19.0	30.0
2	魏龙生	中国地质大学武汉机械与电子信息学院	8	38	4.0	6.0
3	罗大鹏	中国地质大学武汉机械与电子信息学院	9	47	4.0	6.0