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申请/专利权人：安徽工业大学
摘要：本发明属于红外图像处理技术领域，具体涉及一种基于密度峰值搜索和局部特征的红外小目标检测方法。本发明对红外图像采用高增强滤波进行处理，并对处理后的图像采用密度峰值搜索，获取所有候选目标的具体位置坐标，以每个候选目标的坐标为中心，提取目标候选区域，采用三层模板分别遍历每个候选区域，计算出每个候选区域的局部梯度差异、局部强度差异以及局部方差差异，分别解决在小目标检测过程中出现的边缘模糊、背景噪声以及低对比度的问题。为了协调这些不同特征差异之间平衡，引入类内距离加权机制实现不同特征之间的加权融合。本发明适用于广泛的复杂红外图像，检测精度高，可用于不同尺寸的红外目标检测，具有良好的鲁棒性和检测性能。
主权项：1.基于密度峰值搜索和局部特征的红外小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对原始红外图像进行高增强滤波预处理，以抑制红外图像中的高亮度杂波；S2、对预处理图像进行密度峰值搜索，获得每个候选目标的位置坐标；S3、以每个候选目标坐标为中心，构建30像素×30像素的候选目标区域；S4、构建三层窗口模板，包括内层、中间层以及外层；S5、使用三层窗口模板，分别计算出每个候选目标区域的局部梯度差异值、局部强度差异值和局部方差差异值；S6、计算每个候选目标区域之间的类内距离，通过类内距离确定不同差异特征的权重，实现自适应加权融合；S7、利用四分位距将真实目标从候选目标中分离出来。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 基于密度峰值搜索和局部特征的红外小目标检测方法
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