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基于Top-hat变换的PM模型弱小目标检测

作者: 陆福星 [1] 李夜金 [2] 陈忻 [2] 陈桂林 [2] 饶鹏 [2]

关键词: 红外弱小目标检测 背景抑制 Perona-Malik模型 形态滤波

摘要:为了实现红外复杂背景下弱点目标的有效检测,提出了形态学 Top-hat变换和改进的非线性扩散(以Perona-Malik (PM )的研究为基础)模型相结合的滤波算法,用于增强红外弱小目标信号、抑制复杂背景和噪声.该方法首先利用形态学滤波中的Top-hat算子对图像进行目标增强,然后对形态学滤波后的图像采用改进的PM 滤波器进行进一步滤波达到抑制背景突出目标的目的,最终通过阈值分割实现弱小目标的检测.对比实验结果表明,该算法能够在低信噪比(signal-to-noise ratio ,SNR)下实现红外弱小目标图像的背景及边缘有效抑制、使图像的信噪比提高20%,检测能力在原有算法上提高了40%.


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