基于最小截平方背景估计红外小目标检测方法

• 作者: 刘荡 王岳环 白昆
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小目标检测 图像处理 红外目标 最小截平方 背景估计
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器视觉、图像处理与模式识别技术
• 页码范围: 196-199
• 页数: 4页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1047

摘要

提出一种新的基于最小截平方（LTS）的杂波背景估计方法，并将其运用于红外小目标检测。最小截平方方法可以识别图像中的多个奇异点，比如噪声点和目标区域，剔除这些奇异点之后就可以把杂波背景无偏地估计出来，然后通过差分就可以得到包含目标的前景图像，进而从前景图中分割出小目标。与基于最小均方（LMS）的算法进行性能比较，结果表明：该方法可以获得更好的背景估计，并且对于复杂背景中的小目标检测也是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王岳环	华中科技大学自动化学院	35	270	9.0	15.0
2	刘荡	华中科技大学自动化学院	1	7	1.0	1.0
3	白昆	华中科技大学自动化学院	2	14	2.0	2.0