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基于运动特征的远距离红外目标检测方法

杨烜 裴继红 谢维信

杨烜, 裴继红, 谢维信. 基于运动特征的远距离红外目标检测方法[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(8): 1829-1832. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00037
引用本文: 杨烜, 裴继红, 谢维信. 基于运动特征的远距离红外目标检测方法[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(8): 1829-1832. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00037
Yang Xuan, Pei Ji-hong, Xie Wei-xin. Long Range Moving Target Detection Based on Motion Analysis[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(8): 1829-1832. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00037
Citation: Yang Xuan, Pei Ji-hong, Xie Wei-xin. Long Range Moving Target Detection Based on Motion Analysis[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(8): 1829-1832. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00037

基于运动特征的远距离红外目标检测方法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00037
基金项目: 

国防重点实验室基金(51483040105QT5118)资助课题

Long Range Moving Target Detection Based on Motion Analysis

  • 摘要: 在红外热图像序列中检测远距离运动目标具有重要的军事和民用价值。由于远距离目标成像后所占的像素较少,同时受成像环境和成像条件的影响可能会存在较强的背景噪声,目标与背景的差异不明显,检测比较困难。本文针对热红外图像序列,提出了一种远距离目标的检测方法。该方法首先利用top-hat算子选择备选目标,然后利用备选目标在不同帧中的相关程度分析目标的运动特征,选择有确定运动特征的目标作为检测结果。该方法不需要进行背景估计,可以有效地避免强背景噪声的影响;通过调整运动模型,可以应用于不同运动特征的目标检测问题。实验结果证明了本文方法的有效性和鲁棒性。
  • Blostein S and Huang T. Detecting small, moving objects in image sequences using sequential hypothesis testing[J].IEEE Trans. on Signal Processing.1991, 39(7):1611-1629[2]Tzannes A P and Brooks D H. Detecting small moving objects using temporal hypothesis testing[J].IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems.2002, 38(2):570-586[3]Tartakovsky A, Kligys S, and Petrov A. Adaptive sequential algorithms for detecting targets in a heavy IR clutter. SPIE Proceedings: Signal and Data Processing of Small Targets, Denver, 1999, 3809: 119-130.[4]Davies D, Palmer P L, and Mirmehdi M. Detection and tracking of very small low-contrast objects. Proceedings of the 9th British Machine Vision Conference, Southampton, September 1998: 599-608.[5]Rozovskii B and Petrov A. Optimal nonlinear filtering for track-before-detect in IR image sequences. SPIE Proceedings: Signal and Data Processing of Small Targets, Denver, 1999, 3809: 152-163.[6]Reed I S, Gagliardi R M, and Shao H M. Application of three-dimensional filtering to moving target detection[J].IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems.1983, 19(6):898-905[7]Toet A. Detection of dim point targets in cluttered maritime backgrounds through multisensor image fusion. Proceedings of SPIE Conference on Targets and Backgrounds VIII: Characterization and Representation, Orlando, 2002, 4718: 118-129.[8]Nelson B N. Automatic vehicle detection in infrared imagery using a fuzzy inference-based classification system[J].IEEE Trans. on Fuzzy Systems.2001, 9(1):53-61
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出版历程
  • 收稿日期:  2006-01-09
  • 修回日期:  2006-09-19
  • 刊出日期:  2007-08-19

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