基于频域映射与多尺度Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法

田雯; 李素若

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.03.013

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基于频域映射与多尺度Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法

信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于频域映射与多尺度Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法
- Infrared dim target detection algorithm based on frequency-space domain mapping and multi-scale top-hat transform
- 光学技术 2018年44卷第3期页码：325-332
- 作者机构：
  
  1:荆楚理工学院计算机工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  湖北省教育厅科学重点研究项目(B2015241);荆楚理工学院科学研究重点基金项目(ZR201402);荆楚理工学院科学研究引进人才科研启动金项目(QDB201605)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.03.013
  中图分类号：
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
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田雯, 李素若. 基于频域映射与多尺度Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法[J]. 光学技术, 2018,44(3):325-332.

Infrared dim target detection algorithm based on frequency-space domain mapping and multi-scale top-hat transform[J]. 2018, 44(3): 325-332.
田雯, 李素若. 基于频域映射与多尺度Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法[J]. 光学技术, 2018,44(3):325-332. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.03.013.

Infrared dim target detection algorithm based on frequency-space domain mapping and multi-scale top-hat transform[J]. 2018, 44(3): 325-332. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.03.013.

摘要

提出了基于频域映射与多尺度Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法。通过分割经典Top-Hat的单一结构元素

获得多尺度膨胀结构元素

对红外弱小目标进行增强

有效抑制杂波与噪声背景;基于Butterworth低通滤波与截止频率

构建Butterworth差异带通滤波

联合Fourier变换

建立粗显著性检测机制

通过提取其幅度与相位频谱

基于2D高斯平滑滤波

定义细显著性检测机制

在频域中凸显弱小目标

并将红外目标的空间与强度相关性作为识别标准

精确定位候选目标;根据红外目标运动与虚警的速度差异特征

定义弱小目标连续帧速度模型

在帧间充分抑制候选区域中的虚假目标

检测出完整的弱小目标。实验结果显示:与当前红外弱小目标检测技术相比

面对复杂背景干扰

提出的算法具有更高的检测精度

可精确定位出完整的弱小目标

呈现出更好的ROC特性曲线。

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关键词

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