基于显著点提取的红外弱小目标检测-论文.pdf

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1、云南民族大学学报：自然科学版，2014，23(3)：213—217CN53一l192／NISSN1672—8513doi：10．3969／j．issn．1672—8513．2014．03．013http：／／xb．ynni．edu．CB基于显著点提取的红外弱小目标检测李莉，薛雅丽，杨欣(南京航空航天大学自动化学院，江苏南京210016)摘要：根据人类视觉感知理论，采用bottom—up控制策略的预注意机制和top—down控制策略的注意机制，提出了一种适用于自动目标识别的目标检测算法．该算法首先对输入图像进行非均匀区域分割，根据对象的显著性特点，在已分割好的各个区域

2、提取出显著性点作为潜在目标点，得到潜在目标点集合，之后采用改进的双滑窗算法对这个集合进行更为细致的识别，剔除伪目标，检测出真实目标．实验表明，该算法具有良好的检测效果，预注意机制有效降低了算法运行的时间，改进的双滑窗算法使得检测的鲁棒性更强，对于目标区域带有运动阴影的红外图像以及复杂背景下的红外图像均能进行正确的检测．关键词：红外图像；目标检测；注意机制；图像分割中图分类号：0235文献标志码：A文章编号：1672—8513(2014)03—0213—05Detectionofsmallanddimtargetsininfraredimagesbasedonatte

3、ntionmechanismLILi．XUEYa一¨-YANGXin(CollegeofAutomationEngineering，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016，China)Abstract：Accordingtothetheoryofhumanvisualperceptionandusingpre—-attentionmechanismswiththebottom—upcontrolstrategyandtheattentionmechanismwiththetop—down

4、controlstrategy，atargetdetectionalgorithmwhichissuitablefortargetrecognitionisproposed．Firstly，inhomogeneousregionsegmentationisused，basedonthesignificantcharacteristicsofthetargetobject，andthealgorithmextractssignificantpointsasthepotentialtargetineachregion．Then，itusestheimproveddoub

5、leslidingwindowalgorithmformoredetailedidentification．Exper-imentsshowthatthismethodhasagoodefectonthedimandsmalltargetdetectionininfraredimages，thepre—attentionmechanismeffectivelyreducestherunningtimeofthealgorithm，thedoubleslidingwindowalgorithmcanimprovetherobustnessdetectionininfr

6、aredimages，itissuitablefortheinfraredimagesofthetargetareawithamovingshadowandinfraredimagesagainstcomplexbackgrounds．Keywords：infraredimages；targetdetection；attentionmechanism；imagesegmentation红外弱小目标检测与跟踪是空间监视、早期视觉注意机制是人类的一项重要的心理调节机预警、红外精确跟踪制导等领域涉及的一项关键制]．在分析复杂图像时，视觉的信息处理方式是技术．现有的红外检测

7、跟踪算法有很多，一个好的串行的，即采用了选择性注意机制．选择性表现为舍红外检测跟踪算法或系统，需要有较高的正向检弃不突出的信息，从而更高效地处理重要信息．也就测率和较低的虚警率，以及较小的计算复杂度以是说人们在观察一个场景时，总是有选择性地将注实现信息的实时处理¨J．意力转移到场景中最具吸引力的内容上，并锁定该收稿日期：2013—10—08．基金项目：国家自然科学基金(61172135)；航空科学基金(20115152026)．作者简介：李莉(1989一)，女，硕士研究生．主要研究方向：图像目标检测与跟踪．通信作者：薛雅丽(1974一)，女，博士，副教授，硕士生