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基于改进LCM的红外小目标检测算法

张祥越 丁庆海 罗海波 惠斌 常铮 张俊超

张祥越, 丁庆海, 罗海波, 惠斌, 常铮, 张俊超. 基于改进LCM的红外小目标检测算法[J]. 红外与激光工程, 2017, 46(7): 726002-0726002(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0726002
引用本文: 张祥越, 丁庆海, 罗海波, 惠斌, 常铮, 张俊超. 基于改进LCM的红外小目标检测算法[J]. 红外与激光工程, 2017, 46(7): 726002-0726002(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0726002
Zhang Xiangyue, Ding Qinghai, Luo Haibo, Hui Bin, Chang Zheng, Zhang Junchao. Infrared dim target detection algorithm based on improved LCM[J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(7): 726002-0726002(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0726002
Citation: Zhang Xiangyue, Ding Qinghai, Luo Haibo, Hui Bin, Chang Zheng, Zhang Junchao. Infrared dim target detection algorithm based on improved LCM[J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(7): 726002-0726002(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0726002

基于改进LCM的红外小目标检测算法

doi: 10.3788/IRLA201746.0726002
详细信息
    作者简介:

    张祥越(1991-),男,博士生,主要从事小目标检测、图像处理、模式识别等方面的研究。Email:zhangxiangyue@sia.cn

  • 中图分类号: TP391.4

Infrared dim target detection algorithm based on improved LCM

  • 摘要: 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。
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-11-10
  • 修回日期:  2016-12-20
  • 刊出日期:  2017-07-25

基于改进LCM的红外小目标检测算法

doi: 10.3788/IRLA201746.0726002
    作者简介:

    张祥越(1991-),男,博士生,主要从事小目标检测、图像处理、模式识别等方面的研究。Email:zhangxiangyue@sia.cn

  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 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。

English Abstract

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