公开(公告)号：CN113822352B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202111078520.0

申请日：2021-09-15

Applicant: 中北大学

Inventor： 蔺素珍 ,  武杰 ,  禄晓飞 ,  李大威 ,  余东 ,  张海松 ,  樊小宇 ,  赵亚丽

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/74 ,  G06V10/26 ,  G06V10/28

Abstract: 本发明提出了基于多特征融合的红外弱小目标检测方法，先基于红外弱小目标局部灰度值大的特性，利用目标与邻域背景的灰度对比度对真实目标进行增强、部分复杂背景进行抑制。其次，利用红外弱小目标自身灰度信息符合二维高斯分布的特性，通过计算红外弱小目标边缘像素点与中心像素点之间的距离和灰度差的协方差来检测目标，得到显着图一。再次，利用红外弱小目标与邻域相似度低的特性，通过计算相似性因子来检测目标，得到显着图二。最后，将显着图一与显着图二进行点乘，通过融合红外弱小目标多种特性得到最终显着图，对最终显着图计算简单阈值进行分割得到最终检测结果。本发明有效抑制了红外图像中的复杂杂波，同时提升了弱小目标检测的精度。

公开(公告)号：CN113822352A

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN202111078520.0

申请日：2021-09-15

Applicant: 中北大学

Inventor： 蔺素珍 ,  武杰 ,  禄晓飞 ,  李大威 ,  余东 ,  张海松 ,  樊小宇 ,  赵亚丽

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/34

Abstract: 本发明提出了基于多特征融合的红外弱小目标检测方法，先基于红外弱小目标局部灰度值大的特性，利用目标与邻域背景的灰度对比度对真实目标进行增强、部分复杂背景进行抑制。其次，利用红外弱小目标自身灰度信息符合二维高斯分布的特性，通过计算红外弱小目标边缘像素点与中心像素点之间的距离和灰度差的协方差来检测目标，得到显着图一。再次，利用红外弱小目标与邻域相似度低的特性，通过计算相似性因子来检测目标，得到显着图二。最后，将显着图一与显着图二进行点乘，通过融合红外弱小目标多种特性得到最终显着图，对最终显着图计算简单阈值进行分割得到最终检测结果。本发明有效抑制了红外图像中的复杂杂波，同时提升了弱小目标检测的精度。