基于背景分类的弱小目标检测算法
- 格式：pdf
- 大小：364.16 KB
- 文档页数：6
当前位置：文档之家 › 基于背景分类的弱小目标检测算法
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ｂ ｋｇ ｏｕ ｄ．Ｔｈｅ ｃ ｍ ｐｌｘｉ ｏｆｂ ｃ ｇｒ ｕ ｓｅ ｔｍａ ｅ ｈ ｎｔｏ ｍ ａ ｅ Ａｎ ｈ ｏ ｒｒ ｓ ｌ ｔ ｎ ｗａ ｅ ｅ ａｃ ｒ ｎ ｏ ｅ ｔ ｙ ａ ｋ ｏ ｎｄ ｉ ｓｉ ｔ ｄ ｂｙ ｔ ｅ ｅ ｒ ｐｙ ｏｆｔ ｉ ｇ ｈｅ ｄ ｔ ｅ ｌ ｗｅ —ｅ ｏｕ ｉ ｖ ｌｔ ｏ
．
ｔ ｎ ｆ ｒ ｉ ｅ ｓ ｉ ｔ ｄ ｃ ｄ ｉ ｒ ｅ ｏ ｓｍｐ ｉ ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ． ｅ ｈ ｎ ｒ ｐ ｆｔ ｅ ｉ ｇ ｓ ｍａ ｐ ｄ ｔ ｈ ｕ ｚ ｒ ｓｏ ｍ ｄ ａ ｉ ｎ ｒ ｕ ｅ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｉ ｌ ｙ ｔ ｅ ａｇ ｒｔ ａ ｏ ｆ ｈ Ｔｈ ｎ ｔ ｅ ｅ ｔｏ ｙ ｏ ｍａ ｅ ｉ ｐ ｅ ｏ ｔ ｅ ｆ ｚ ｙ ｈ
Βιβλιοθήκη Baidu
基 于 背景 分 类 的弱 小 目标 检 测 算 法
秦 剑 ，陈 钱 ，钱惟 贤
（南 京理 工大 学 近 程 高速 目标 探 测 技 术 国 防 重 点 学 科 实验 室 ，南 京 ２ ０ ９ １０４）
摘要 ：为 了降低复 杂背景对弱小 目标探 测的影 响，本文提 出了一种基于背景分类 的弱 小 目标检 测算法。背景分类 的依据是 背景的复杂度 ，本文用熵运 算估计 背景 的复杂程度 ，同时为 了简化 算法 ，采用多分辨率的小波变换 。再 用模糊数 学中的隶属度 函数映射到模糊特征 平面， 作为背景 因子图像 。 接着对背景 因子图像进行最 大熵 阈值分割， 将复杂的地面背景与平坦的天空背景 区分开来 ，实现 了背景分类。再在 罗宾逊滤波预 处理后 的图像基础上 ，争对 两类背景 的特性分别进行阂值 分割 ，提取 目标 ，从而 削弱复杂背景对弱 小 目标探测的影响。最后 实验结果表 明该 算法可 以降低复杂背景对 弱小 目标 的干扰 ，提 高被复杂背景淹没的弱 小 目标的探 测率。
．
ｌ ｋ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｔ ｅ ｌ ｈ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｃａ ｓｆ ａ ｉ ｈ ｏ ｇ ｈ ｅ ｈ ｌ ｉ ｇ ｔ ｅ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ａ ｔ ｒｉ ｇ ｔ ｔ ｅ ｆ ｔｓ ｙ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｏ ｒ ａｉ ｅ ｔｅ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｔ ｒ ｕ ｈ ｔｒ ｓ ｏｄ ｎ ｈ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｆ ｃｏ ｍａ ｅ ｗｉ ｈ ａ ｚ ｉ ｏ ｈ
ｐ ａ ｅ ａ ａ ｋ ｒ ｕ ａ ｔ ｒｉ ａ ｅ ｂ ｔ ｅ ｆ ｚ ｙ ｍ ｅ ｂ ｒ ｈｐ ｕｎ ｔｏ Ｔｈ ｏｍｐｌｘ ｂ ｃ ｒ ｎｄ ｉ ｅ ｒ ｔ ｒ ｍ ｈ ｌ ｎ ｓａ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎｄ ｆｃ ｏ ｍ ｇ ｙ ｈ ｚ ｍ ｅ ｓ ｉ ｆ ｃ ｉｎ ｕ ｅｃ ｅ ａ ｋｇ ｏｕ ｓｓ ｐａ ａｅｄ ｆｏ ｔ ｅ
ＱＩ ｉｎ Ｃ Ｎ Ｑｉｎ ＱＩ Ｎ ｉ ｉｎ Ｎ Ｊａ ， ＨＥ ａ ， Ａ Ｗｅ— ａ ｘ
（ ｎｓ ｒ ｌ ｅ ａ ｏａｏｙｏ Ｊ Ｍｉｉｅｉ Ｋ ｙＬ ｂ ｒｔｒ ＧＭＴ Ｎ ｎｉ ｔ ａ ｆ ， ａｊ ｇＵ ｉｅｓｙｏ ｃｅｃ ａ ｄＴｃ ｎｌｇ ， ａｊｎ １０４ Ｃ ｉａ） ｎ ｎｖｒｉ ｔ ｆＳ ｉ ｅ ｎ ｅｈ ｏｏｙ Ｎ ｎｉ ２ ０ ９ ， ｈｎ ｎ ｇ
关键 词 ： 图像 处 理 ； 红 外技 术 ； 目标 检 测 ； 小波 变换 ： 背 景分 类 中图 分 类 号 ：Ｔ ３ １ １ Ｐ９． ４ 文献 标 志 码 ：Ａ ｄ ｉ １．９９ ．ｓ．０３５ １ ２ ｌ．１ ０ ｏ ： ０３ ６ ／ｉ ｎ１０ —０ Ｘ． １ ． ５ ｊｓ ０ ００
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａ ｉ ｓ ｌ ｔｒ ｅ ｅｅ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅｃａ ｓｆ ａ ｉｎ ｏ ｅｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｒ ｓ ｎ ｅ ｅ ｕ ｅｔ ｅ ｄｍ— ｍａｌ ａ ｇ ｔ ｔｃ ｉ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｎｔ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｆ ｈ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄｔ ｒ ｄ ｃ ｄ ｏ ｔ ｈ ｉ ｏ ｔ ｓ ｏ ｈ ｉ ｆ ｅ ｃ ｆｔ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｆｔ ｅ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ Ｔｈ ｌｓ ｉ ｃ ｔｏ ｆｔ ｅ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｏ ｎ ｕ ｎ ｅ ｏ ｏ ｌｘ ｔ ｏ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ． ｅ ｃａ ｓｆ ａｉ ｎ ｏ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｉ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｆｔ ｅ ｌ ｈ ｙ ｈ ｉ ｈ ｌｘ ｔ ｏ ｙ ｈ
ｍ ａ ｍ ｕｍ ｎｔｏ ｈ ｅ ｈ ｄ ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｘｉ ｅ ｒ ｐｙ ｔ ｒ ｓ ｏｌ ｅ ｍ ｎ ａ ｉｎ．Ｎｅ ｈｅｔ ｒ ｔｉ ｅ ｒ ｔ ｌ ｅ ｅ ｅ ｉ ｈ ｂｉ ｏｎ ｆｌｅ ｅ ｍ ａ ｘｔｔ ａ ｇｅ ｓｓ ｐａ ａ ｅｙ ｓｇｍ ｎｔｄ ｂｙ ｕｓｎｇ ｔ ｅ Ｒｏ ｎｓ ｔｒ ｄ ｉ ｇｅ ｉ
第 ３ 卷第 ｌ ８ 期
２ １年 １月 ０１
光 电工 程
Ｏｐ ｏ Ｅｌｃ ｒ ｎｉ ｇｉ ｅ ｒｎ ｔ — ｅ ｔｏ ｃＥｎ ｎ ｅ ｉ ｇ
Ｖ ｌ ８ Ｎｏ １ ｏ ３ ＿－ ． ．
Ｊ ｎ． ａ ２０ｌ１
文章编号 ：１０ — ０ Ｘ（０ １０ － ０ ３ ０ ０ ３ ５ １ ２ １）１ ０ ２ — ５
Ａ ｔ ｃ ｉ ｎ Ａ ｌ ｏ ｉｈｍ ｏ ｍ ｎｄ Ｓｍ ａ ｌ ｎｆ ａ ｅ ｒ ｅ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｇ ｒ ｔ ｆ ｒＤｉ ａ ｌ Ｉ ｒ ｒ ｄ Ｔａ ｇ ｔ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｆｔ ｃ ｒ ｕ ｓ ｄ ｏ ｈｅ Ｃｌ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｉ ｈｅ Ｂａ ｋｇ ｏ ｎｄ
．
ｔ ｎ ｆ ｒ ｉ ｅ ｓ ｉ ｔ ｄ ｃ ｄ ｉ ｒ ｅ ｏ ｓｍｐ ｉ ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ． ｅ ｈ ｎ ｒ ｐ ｆｔ ｅ ｉ ｇ ｓ ｍａ ｐ ｄ ｔ ｈ ｕ ｚ ｒ ｓｏ ｍ ｄ ａ ｉ ｎ ｒ ｕ ｅ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｉ ｌ ｙ ｔ ｅ ａｇ ｒｔ ａ ｏ ｆ ｈ Ｔｈ ｎ ｔ ｅ ｅ ｔｏ ｙ ｏ ｍａ ｅ ｉ ｐ ｅ ｏ ｔ ｅ ｆ ｚ ｙ ｈ
Βιβλιοθήκη Baidu
基 于 背景 分 类 的弱 小 目标 检 测 算 法
秦 剑 ，陈 钱 ，钱惟 贤
（南 京理 工大 学 近 程 高速 目标 探 测 技 术 国 防 重 点 学 科 实验 室 ，南 京 ２ ０ ９ １０４）
摘要 ：为 了降低复 杂背景对弱小 目标探 测的影 响，本文提 出了一种基于背景分类 的弱 小 目标检 测算法。背景分类 的依据是 背景的复杂度 ，本文用熵运 算估计 背景 的复杂程度 ，同时为 了简化 算法 ，采用多分辨率的小波变换 。再 用模糊数 学中的隶属度 函数映射到模糊特征 平面， 作为背景 因子图像 。 接着对背景 因子图像进行最 大熵 阈值分割， 将复杂的地面背景与平坦的天空背景 区分开来 ，实现 了背景分类。再在 罗宾逊滤波预 处理后 的图像基础上 ，争对 两类背景 的特性分别进行阂值 分割 ，提取 目标 ，从而 削弱复杂背景对弱 小 目标探测的影响。最后 实验结果表 明该 算法可 以降低复杂背景对 弱小 目标 的干扰 ，提 高被复杂背景淹没的弱 小 目标的探 测率。
．
ｌ ｋ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｔ ｅ ｌ ｈ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｃａ ｓｆ ａ ｉ ｈ ｏ ｇ ｈ ｅ ｈ ｌ ｉ ｇ ｔ ｅ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ａ ｔ ｒｉ ｇ ｔ ｔ ｅ ｆ ｔｓ ｙ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｏ ｒ ａｉ ｅ ｔｅ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｔ ｒ ｕ ｈ ｔｒ ｓ ｏｄ ｎ ｈ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｆ ｃｏ ｍａ ｅ ｗｉ ｈ ａ ｚ ｉ ｏ ｈ
ｐ ａ ｅ ａ ａ ｋ ｒ ｕ ａ ｔ ｒｉ ａ ｅ ｂ ｔ ｅ ｆ ｚ ｙ ｍ ｅ ｂ ｒ ｈｐ ｕｎ ｔｏ Ｔｈ ｏｍｐｌｘ ｂ ｃ ｒ ｎｄ ｉ ｅ ｒ ｔ ｒ ｍ ｈ ｌ ｎ ｓａ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎｄ ｆｃ ｏ ｍ ｇ ｙ ｈ ｚ ｍ ｅ ｓ ｉ ｆ ｃ ｉｎ ｕ ｅｃ ｅ ａ ｋｇ ｏｕ ｓｓ ｐａ ａｅｄ ｆｏ ｔ ｅ
ＱＩ ｉｎ Ｃ Ｎ Ｑｉｎ ＱＩ Ｎ ｉ ｉｎ Ｎ Ｊａ ， ＨＥ ａ ， Ａ Ｗｅ— ａ ｘ
（ ｎｓ ｒ ｌ ｅ ａ ｏａｏｙｏ Ｊ Ｍｉｉｅｉ Ｋ ｙＬ ｂ ｒｔｒ ＧＭＴ Ｎ ｎｉ ｔ ａ ｆ ， ａｊ ｇＵ ｉｅｓｙｏ ｃｅｃ ａ ｄＴｃ ｎｌｇ ， ａｊｎ １０４ Ｃ ｉａ） ｎ ｎｖｒｉ ｔ ｆＳ ｉ ｅ ｎ ｅｈ ｏｏｙ Ｎ ｎｉ ２ ０ ９ ， ｈｎ ｎ ｇ
关键 词 ： 图像 处 理 ； 红 外技 术 ； 目标 检 测 ； 小波 变换 ： 背 景分 类 中图 分 类 号 ：Ｔ ３ １ １ Ｐ９． ４ 文献 标 志 码 ：Ａ ｄ ｉ １．９９ ．ｓ．０３５ １ ２ ｌ．１ ０ ｏ ： ０３ ６ ／ｉ ｎ１０ —０ Ｘ． １ ． ５ ｊｓ ０ ００
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａ ｉ ｓ ｌ ｔｒ ｅ ｅｅ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅｃａ ｓｆ ａ ｉｎ ｏ ｅｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｒ ｓ ｎ ｅ ｅ ｕ ｅｔ ｅ ｄｍ— ｍａｌ ａ ｇ ｔ ｔｃ ｉ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｎｔ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｆ ｈ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄｔ ｒ ｄ ｃ ｄ ｏ ｔ ｈ ｉ ｏ ｔ ｓ ｏ ｈ ｉ ｆ ｅ ｃ ｆｔ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｆｔ ｅ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ Ｔｈ ｌｓ ｉ ｃ ｔｏ ｆｔ ｅ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｏ ｎ ｕ ｎ ｅ ｏ ｏ ｌｘ ｔ ｏ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ． ｅ ｃａ ｓｆ ａｉ ｎ ｏ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｉ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｆｔ ｅ ｌ ｈ ｙ ｈ ｉ ｈ ｌｘ ｔ ｏ ｙ ｈ
ｍ ａ ｍ ｕｍ ｎｔｏ ｈ ｅ ｈ ｄ ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｘｉ ｅ ｒ ｐｙ ｔ ｒ ｓ ｏｌ ｅ ｍ ｎ ａ ｉｎ．Ｎｅ ｈｅｔ ｒ ｔｉ ｅ ｒ ｔ ｌ ｅ ｅ ｅ ｉ ｈ ｂｉ ｏｎ ｆｌｅ ｅ ｍ ａ ｘｔｔ ａ ｇｅ ｓｓ ｐａ ａ ｅｙ ｓｇｍ ｎｔｄ ｂｙ ｕｓｎｇ ｔ ｅ Ｒｏ ｎｓ ｔｒ ｄ ｉ ｇｅ ｉ
第 ３ 卷第 ｌ ８ 期
２ １年 １月 ０１
光 电工 程
Ｏｐ ｏ Ｅｌｃ ｒ ｎｉ ｇｉ ｅ ｒｎ ｔ — ｅ ｔｏ ｃＥｎ ｎ ｅ ｉ ｇ
Ｖ ｌ ８ Ｎｏ １ ｏ ３ ＿－ ． ．
Ｊ ｎ． ａ ２０ｌ１
文章编号 ：１０ — ０ Ｘ（０ １０ － ０ ３ ０ ０ ３ ５ １ ２ １）１ ０ ２ — ５
Ａ ｔ ｃ ｉ ｎ Ａ ｌ ｏ ｉｈｍ ｏ ｍ ｎｄ Ｓｍ ａ ｌ ｎｆ ａ ｅ ｒ ｅ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｇ ｒ ｔ ｆ ｒＤｉ ａ ｌ Ｉ ｒ ｒ ｄ Ｔａ ｇ ｔ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｆｔ ｃ ｒ ｕ ｓ ｄ ｏ ｈｅ Ｃｌ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｉ ｈｅ Ｂａ ｋｇ ｏ ｎｄ