检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:何青叶 HE Qing-ye(Shanghai Institute of Technical Physics, Chinese Academy of Sciences,Shanghai 200083, China;University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
机构地区:[1]中国科学院上海技术物理研究所,上海200083 [2]中国科学院大学,北京100049
出 处:《红外》2022年第4期9-19,共11页Infrared
摘 要:红外探测系统以其隐蔽性好、穿透能力强等优点广泛应用于航空航天、军事侦察等领域。但该系统的观测距离较远,且目标往往呈现弱小状态,所以针对单帧图像的红外弱小目标检测一直是红外探测领域的难点和研究热点。基于滤波、视觉显著性、图像数据结构和深度学习四个方面,对当前单帧红外弱小目标检测算法进行了详细综述,最后对红外弱小目标检测技术进行了总结与展望。Infrared detection system is widely used in aerospace,military reconnaissance and other fields due to its good concealment and strong penetration ability.However,the detection distance of the infrared detection system is far,and the target tends to be dim and small.The dim small target detection in infrared single frame images has always been a difficulty and research hotspot in the field of infrared detection.Based on the four aspects of filtering,visual saliency,image data structure and deep learning,the current single frame infrared dim target detection algorithms are reviewed in detail.Finally,the development of infrared dim small target detection technology is summarized and prospected.
关 键 词:弱小目标检测 滤波算法 人类视觉显著性 图像数据结构 深度学习
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:18.116.36.48