基于GCF-SB视觉注意模型的红外目标检测算法

• 作者: 王枫宁 宋勇 赵宇飞 杨昕 张子烁
• 来源期刊: 空间控制技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 显著性检测 红外图像 贝叶斯公式 视觉注意
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 28-36
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1579.2020.06.004

摘要

针对复杂背景、低对比度条件下的红外目标检测,提出了一种基于灰度对比度特征-相似性贝叶斯(GCF-SB)模型的红外显著性目标检测算法.建立了一种灰度对比度特征(GCF)模型,该模型利用两个通道分别提取红外图像的灰度特征和对比度特征,然后通过特征融合获得初级显著图;建立了一种基于相似性的贝叶斯(SB)模型,该模型根据初级特征图分别计算目标和背景的先验概率和似然函数,然后利用贝叶斯公式获得最终显著图,进而实现红外图像的显著性目标检测.实验结果表明,所提出算法能够有效抑制复杂背景、低对比度红外图像的噪声,增强对比度,具有较高的检测精度和鲁棒性.