RBNSM:一种复杂背景下红外弱小目标检测新方法
Infrared Technology（2022）
摘要
弱小目标检测是红外探测与跟踪任务中的经典难题.针对复杂背景下红外弱小目标普遍存在检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于区域双邻域显著图(Regional Bi-Neighborhood Saliency Map,RBNSM)的复杂背景红外弱小目标检测新方法.利用弱小目标的局部先验特性定义滑动窗口并划分为多个单元,计算中心单元前若干个最大灰度的均值来凸显弱目标;分别构建中心单元的相接邻域和相隔邻域并计算各自的灰度均值,进而,从不同方向上提取两邻域显著图并点乘二者以进一步抑制杂波背景、增强弱小目标;最后,通过自适应提取准确检测目标.多种典型红外复杂背景图像和SIRST数据集检测结果表明:与7种代表性方法相比,RBNSM在复杂背景下具有更好的检测性能与杂波抑制能力.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要