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1、第29卷第4期红外与毫米波学报Vo.l29,No.42010年8月J.InfraredMillim.WavesAugust,2010文章编号:1001-9014(2010)04-0303-04基于显著性及主成分分析的红外小目标检测1,21111胡暾,赵佳佳,曹原,王芳林,杨杰(1.上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海200240;2.中国航天科工集团公司第二研究院,北京100854)摘要:将红外小目标检测作为目标与背景的二分类问题.先根据点扩散函数原理,仿真生成红外小目标训练样本,再用主成分分析方法提取目标样本的主特征,建立目标的主成分空间.对测试样本,只要判断其在
2、主成分空间的重构残差,便可识别其是否为目标.为了提高算法的实时性,提出了一种基于显著性和主成分分析的红外小目标检测算法,先通过频域残差方法检测目标可能存在的显著性区域,再在此区域内做识别.实验结果证明该方法快速、有效.关键词:红外小目标;目标检测;显著性检测;点扩散函数;主成分分析中图分类号:TP391.4文献标识码:AINFRAREDSMALLTARGETDETECTIONBASEDONSALIENCYANDPRINCIPLECOMPONENTANALYSIS1,21111HUTun,ZHAOJiaJia,CAOYuan,WANGFangLin,YANGJie(1.I
3、nstituteofImageProcessingandPatternRecognition,ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai200240,China;2.InstituteoftheSecondAcademy,ChinaAerospaceScience&IndustryCorp,Beijing100854,China)Abstract:Infraredsmalltargetdetectionisconsideredasabinaryclassificationproblembetweentargetandbackground.Accordingt
4、otheprincipleofpointspreadfunction(PSF),infraredsmalltargettrainingsetwassimulated.Principalcomponentanalysis(PCA)wasusedtoextractthemaincharacteristicsoftargetsample.Thus,theprincipalcomponentspaceofthetargetwasestablished.Eachtestsamplecanberecognizedaseithertargetorbackgroundbyitsreconstructio
5、nerrorintheprinciplesubspace.Inordertoimprovetherealtimeperformance,aninfraredsmalltargetdetectionalgorithmbasedonsaliencyandPCAwasproposed.Salientregionsprobablycontainingtargetswerefirstlydetectedbyusingspectralresidualapproach.Thentargetrecognitionwasperformedinthesalientregions.Experimentalr
6、esultsindicatethattheproposedalgorithmisfastandeffective.Keywords:infraredsmalltarget;targetdetection;saliencydetection;pointspreadfunction(PSF);principalcomponentanalysis(PCA)[2]Soni等根据图像的相关信息,用二维最小均方引言(TDLMS)滤波器自适应地预测出被小目标覆盖的背红外小目标检测是红外搜索与跟踪系统、精确景区域,并通过图像相减来检测目标;Boccignone[3]制导系统、红外预警系统、大视场目标检测系
7、统、卫等提出了基于小波变换的红外小目标检测方法;杨[1][4]星遥感等系统中的一项核心技术.小目标检测算磊等提出了基于自适应局部能量阈值的红外小目法的实时性及精度将直接影响末端制导系统的有效标检测.本文将小目标检测作为目标与背景的二类模性.由于红外图像对比度低,目标常被大量的杂波和式分类问题.先用显著性检测方法对图像预处理,检噪声干扰,且目标尺寸很小,红外小目标检测研究已测出小目标可能存在的显著性区域,再在显著性区域成为
