基于视觉注意机制的复杂背景下红外小目标检测-论文.pdf

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1、第33卷第1期沈阳理工大学学报VO1．33No．12014年2月JournalofShenyangLigongUniversityFeb．2014文章编号：1003—1251(2014)01—0018—06基于视觉注意机制的复杂背景下红外小目标检测马岩，李环(沈阳理工大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110159)摘要：针对视觉注意机制Itti模型对复杂背景下红外小目标检测易受到图像背景杂波影响，检测结果不理想的情况，对传统算法加以改进，在Itti模型中引入背景预测算子。对图像背景进行预测，与原图像进

2、行差减，以达到突出目标区域的目的，消除背景区域对目标显著性的影响。再提取滤除背景后的图像视觉差异，找出图像的显著性区域，实现对红外小目标的检测。将改进后的模型应用于复杂背景下红外小目标检测中，实验结果表明，相对于传统的Itti模型的检测算法，新提出的算法具有更高的检测率。关键词：视觉注意；背景预测；红外图像；小目标检测中图分类号：TP391．4文献标志码：AInfraredSmallTargetDetectionUnderComplexBackgroundBasedonVisualAttention

3、MAYan．LIHuan(ShenyangLigongUniversity，Shenyang110159，China)Abstract：FortheconditionofinfraredsmalltargetdetectionisvulnerabletobackgroundclutterandtheresultsareundesirablebyvisualattentionIttimodel，thetraditionalIttimodelisimprovedandbackgroundpredicti

4、onisintroduced．Firstly，imagebackgroundispredictedandthensubtractedfromtheoriginalimagetohighlightthetargetareaandeliminateback-groundeffectsontargetregion．Secondly，thevisualdifferenceoffilteredbackgroundisex—tractedtofindoutthesignificanttargetareaanda

5、chievetheinfraredsmalltargetdetection．Theimprovedmodelisappliedtocomplexbackgroundinfraredsmalltargetdetection，theexperimentalresultsshowthatcomparedwithtraditionalIttimodeldetectionalgorithm．thenewproposedalgorithmhasahigherdetectionrate．Keywords：visu

6、alattention；backgroundprediction；infraredimage；smalltargetdetection复杂背景下的红外小目标检测技术在红外成图像中的背景区域间差异较大起伏较明显的图像制导、红外预警、目标监视搜索以及目标跟踪中像。在目标检测中引入视觉注意机制，可以快速均起着关键作用。小目标为十几个甚至几个像选择优先处理的区域，降低红外小目标检测的难素，在视场中表现为孤点或斑点。复杂背景是指度。注意机制分为基于自底向上的数据驱动的注收稿日期：2013—07一lO作者简介：

7、马岩(1988一)，女，硕士研究生；通讯作者：李环(1964～)，女，教授，研究方向：扩频通信技术及应用，信号处理等第1期马岩等：基于视觉注意机制的复杂背景下红外小目标检测19意模型和基于自顶向下的任务驱动的注意模型两标与周围背景的视觉差异，并将差异图融合形成种，数据驱动的注意模型由于计算相对简单，运算各特征显著图。最后，将这些特征显著图线性融速度快，因此得到广泛应用。基于数据驱动的注合，生成图像的总显著图，对显著区域内的目标进意机制典型模型是1998年由Itti和C．Koch等提行检测。视觉注意机

8、制Itti模型结构如图1所示。出的Itti模型⋯，该模型主要基于Treisman的特征整合理论，对图像的纹理、颜色、朝向等多方面特征进行提取，并形成各特征显著图，然后将这些特征显著图进行分析融合得到总的显著图，对总多通道多尺度滤波器显著图中的目标进行检测。桑农、李正龙等将／这一模型应用到可见光图像的RGB颜色空间的．／l＼＼．颜色ll亮度II方向l目标检测中；叶聪颖，李翠华将这一模型应用到HIS颜色空间的海上目标船只检测中；Sun—GulIlSun，Dong—MinK