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基于改进LCM的红外小目标检测算法
Infrared dim target detection algorithm based on improved LCM

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张祥越 1   丁庆海 2   罗海波 1   惠斌 1   常铮 1   张俊超 1  
文摘 如何在复杂背景和低信杂比条件下准确检测到小目标对于精确制导武器的发展和红外预警等具有重要意义。为了在复杂背景条件下提高图像信杂比并有效地检测出小目标,提出一种基于中心域与邻域灰度对比度的红外小目标检测方法。通过计算输入图像的对比度图和显著度图,提高了目标对比度同时抑制背景杂波;在此基础上自适应设定阈值分离出小目标。实验结果表明:与传统LCM(Local Contrast Measure)方法相比,所提出的方法能够取得更高的检测率和较低的虚警率,尤其是对于复杂背景下的弱小目标检测,相对于对比算法,优势更明显。
其他语种文摘 How to detect infrared dim targets accurately under complex background and low SCR condition is of great significance for the development of precision guided weapons and infrared warning. In order to improve the SCR and detect the dim targets effectively, a new method for infrared dim target detection based on the gray contrast between the central region and its neighborhood was proposed. The contrast of the target was improved by calculating the contrast map and saliency map of the input image while suppressing the background clutter. The adaptive threshold was set on this basis to separate the dim targets. Experimental results show that the proposed method can achieve higher detection rate and lower false alarm rate compared with conventional LCM (Local Contrast Measure) method. The proposed method has an outperformance compared with other algorithms, especially in the case of complex background.
来源 红外与激光工程 ,2017,46(7):0726002-1-0726002-7 【核心库】
DOI 10.3788/IRLA201746.0726002
关键词 小目标检测 ; 红外图像 ; 检测算法 ; 局部对比度
地址

1. 中国科学院沈阳自动化研究所, 辽宁, 沈阳, 110016  

2. 航天恒星科技有限公司, 北京, 100086

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1007-2276
学科 自动化技术、计算机技术
文献收藏号 CSCD:6039071

参考文献 共 11 共1页

1.  Tom V T. Morphology-based algorithm for point target detection in infrared backgrounds. SPIE, 1954,1993:2-11 被引 2    
2.  王卫华. 基于时空域融合滤波的红外运动小目标检测算法. 红外与激光工程,2005,34(6):714-718 被引 7    
3.  Wang X. Infrared dim target detection based on visual attention. Infrared Physics & Technoolgy,2012,55(6):513-521 被引 37    
4.  Qi S. A robust directional saliency-based method for infrared small-target detection under various complex backgrounds. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2013,10(3):495-499 被引 7    
5.  Chen C L P. A local contrast method for small infrared target detection. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2014,52(1):574-581 被引 81    
6.  刘运龙. 基于局部均值的红外小目标检测算法. 红外与激光工程,2013,42(3):815-822 被引 1    
7.  黄敏. 基于可见光下双目视觉的手术导航研究与仿真. 机器人,2014,36(4):461-468,476 被引 5    
8.  宋新. 基于GVF Snake的运动目标跟踪方法. 红外与激光工程,2007,36(2):226-228 被引 3    
9.  孙伟. 基于改进分水岭算法的红外图像分割. 红外与激光工程,2006,35(S4):31-37 被引 2    
10.  杨一帆. 基于改进Mean-Shift算法的红外小目标跟踪. 红外与激光工程,2014,43(7):2164-2169 被引 3    
11.  卢瑞涛. 基于Contourlet变换和Facet模型的红外小目标检测方法. 红外与激光工程,2013,42(8):2281-2287 被引 6    
引证文献 9

1 陆福星 背景自适应的多特征融合的弱小目标检测 红外与激光工程,2019,48(3):0326002
被引 0 次

2 王好贤 红外单帧图像弱小目标检测技术综述 激光与光电子学进展,2019,56(8):080001
被引 0 次

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