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Department光电工程总体研究室(一室)
基于多尺度局部对比度和多尺度梯度一致性的红外小弱目标检测算法
刘德鹏; 李正周; 曾靖杰; 熊伟奇; 亓波
Source Publication兵工学报
Volume39Issue:8Pages:1526-1535
2018
Language中文
ISSN1000-1093
DOI10.3969/j.issn.1000-1093.2018.08.009
Indexed ByEi
EI Accession Number20184205959998
SubtypeJ
Abstract针对复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题,提出了一种基于多尺度局部对比度方法与多尺度梯度一致性方法的红外小弱目标检测算法。利用多尺度局部对比度方法对红外图像中红外小弱目标进行增强,利用多尺度梯度一致性方法剔除复杂背景和强杂波干扰造成的虚警。从信噪比(SNR)增益、平均残留背景绝对值、检测率、虚警率及ROC曲线方面将新算法与max-mean算法、max-median算法、top-hat算法、IPI算法及MGDWIE算法进行了对比。实验显示:新算法相较于对比算法具有更高的SNR增益、更低的平均残留背景绝对值、更高的检测率及更低的虚警率。对比结果表明:新算法在复杂背景和强杂波干扰下具有良好的红外小弱目标检测准确性和鲁棒性,有效改善了复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题。
Keyword红外小弱目标检测 多尺度局部对比度 多尺度梯度一致性 红外图像
Citation statistics
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/9229
Collection光电工程总体研究室(一室)
Affiliation1.重庆大学通信工程学院
2.重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室
3.中国科学院光电技术研究所
4.中国科学院光束控制重点实验室
Recommended Citation
GB/T 7714
刘德鹏,李正周,曾靖杰,等. 基于多尺度局部对比度和多尺度梯度一致性的红外小弱目标检测算法[J]. 兵工学报,2018,39(8):1526-1535.
APA 刘德鹏,李正周,曾靖杰,熊伟奇,&亓波.(2018).基于多尺度局部对比度和多尺度梯度一致性的红外小弱目标检测算法.兵工学报,39(8),1526-1535.
MLA 刘德鹏,et al."基于多尺度局部对比度和多尺度梯度一致性的红外小弱目标检测算法".兵工学报 39.8(2018):1526-1535.
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