陈国军
- 作品数：1 被引量：5H指数：1
- 供职机构：中国人民解放军海军装备研究院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于背景最佳滤波尺度的红外图像复杂度评价准则被引量：5
- 2015年
- 提出一种基于背景最佳滤波尺度的红外图像复杂度评价准则来解决传统方法评价背景效果较差的问题.同时,这种方法还可以为红外图像滤波提供最佳高通滤波尺度信息,从而对红外图像进行性能最佳滤波.首先,生成高斯仿真目标并与红外图像进行融合,获得包含仿真目标及真实红外背景的图像.然后,在不同高斯滤波尺度下对图像滤波,并计算滤波后仿真目标的信噪比.最后,取滤波后目标信噪比最大时的滤波尺度作为背景最佳滤波尺度,使用该尺度可评价红外图像的复杂度.另外,本文还使用数学模型推导了红外图像最佳滤波尺度,得出最佳滤波尺度的数学表达式.大量实验表明:1)本文推导的最佳滤波尺度数学表达式与实验曲线吻合.2)这种方法在评价红外图像复杂度方面比传统的基于信息熵的方法效果要好很多.并且这种方法获取的红外背景复杂度为滤波最佳尺度,可以直接利用这项指标对图像进行最佳滤波从而更好地检测弱小目标.3)仿真目标尺度越大,最佳滤波尺度也会相应增大.因此,在评价图像复杂度时,应使用相同尺度的仿真目标,不同图像之间才具备可比性.同时,最佳滤波尺度与仿真目标的强度无关.4)本文算法使用的滤波器宜用高斯及Butterworth高通滤波器实现.5)本文提出的方法不仅可以有效分析红外视频的复杂度,并且可以通过复杂度的变化分析图像内容的突变.
- 侯旺梅风华陈国军邓喜文
- 关键词：弱小目标检测
