基于引導(dǎo)濾波與視覺注意機(jī)制的紅外小目標(biāo)檢測(cè).pdf

1、將目標(biāo)從背景中有效分割出來是紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。基于熱成像原理的紅外圖像特點(diǎn)是噪聲強(qiáng)、干擾多且目標(biāo)邊界模糊不清，尤其是當(dāng)信號(hào)比較弱、熱成像面積較小時(shí)，背景和噪聲在圖像中所占比例很大，從而導(dǎo)致對(duì)紅外小目標(biāo)的檢測(cè)難度增大。因此，紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的研究更具挑戰(zhàn)意義。
　　算法針對(duì)紅外圖像小目標(biāo)的特點(diǎn)及其檢測(cè)難點(diǎn)，采用引導(dǎo)濾波進(jìn)行預(yù)處理，在保持目標(biāo)邊緣特性的基礎(chǔ)上平滑背景增強(qiáng)背景之間關(guān)聯(lián)性，進(jìn)行降噪。利用視覺注意機(jī)

2、制可以引導(dǎo)人眼在海量的數(shù)據(jù)中關(guān)注到對(duì)比度大的區(qū)域的特性，采用分層閾值化和連通域分析對(duì)圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域（ROI）提取，在感興趣區(qū)域內(nèi)采用多尺度LOG濾波提高目標(biāo)的信雜比，通過信雜比閾值初步的到檢測(cè)目標(biāo)。為正確的檢測(cè)真實(shí)小目標(biāo)并過濾偽目標(biāo)，對(duì)移動(dòng)式管道濾波進(jìn)行改進(jìn)，充分利用管道中的已有目標(biāo)的先驗(yàn)信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)紅外小目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測(cè)。
　　本文對(duì)引導(dǎo)濾波的預(yù)處理效果和改進(jìn)后移動(dòng)式管道濾波進(jìn)行了多目標(biāo)、弱目標(biāo)、背景復(fù)雜情況下的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)