沙漠背景下红外偏振图像目标检测方法

• 作者: 李小明 黄勤超
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 红外偏振 核模糊C均值聚类 稀疏融合 模式识别
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 779-782,792
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3449字
• 语种: 中文

摘要

红外偏振成像探测同时探测目标的强度辐射与反射偏振态，可以获取传统光学无法获取的目标。偏振探测获取的偏振度、偏振角等信息反映不同的物理特性，与强度图像有较强的互补性。针对该特性，提出一种沙漠背景目标红外偏振图像检测方法。使用一种改进的核模糊聚类算法对红外图像和偏振图像进行聚类处理；利用稀疏融合方法将聚类后的红外图像和偏振度图像中的物体信息充分结合，以区分目标与背景，以达到目标检测的目的。实验表明，提出的检测方法相对小波融合和拉普拉斯金字塔融合结果噪声更低、细节更清晰。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小明		10	19	3.0	3.0
5	黄勤超		4	11	2.0	3.0