红外小目标

作品数：419被引量：1553H指数：19
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基于NMF、ICA和复Contourlet变换的红外小目标检测被引量：6
《宇航学报》2011年第8期1833-1839,共7页吴一全 纪守新 尹丹艳 
国家自然科学基金(60872065);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金(KFKT2010B17);光电控制技术重点实验室与航空基金联合资助项目(20105152026)
针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)、独立分量分析(ICA)和复Contourlet变换的检测方法。首先通过非负矩阵分解和独立分量分析分别抑制原始图像的背景,得到不同的小目标残差图像;接...
关键词：红外弱小目标检测 非负矩阵分解 独立分量分析 复Contourlet变换 模糊灰度熵 
基于NSCT、KFCM和多模型LS-SVM的红外小目标检测被引量：7
《仪器仪表学报》2011年第8期1704-1709,共6页吴一全 尹丹艳 吴诗婳 
国家自然科学基金(60872065);航空科学基金(20105152026);计算机软件新技术国家重点实验室开放基金(KFKT2010B17)资助项目
为了进一步提高红外小目标的检测性能,针对图像序列中背景与小目标的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和核模糊C均值(kernel fuzzy C means,KFCM)聚类多模型最小二乘支持向量机(lea...
关键词：红外小目标检测 非下采样CONTOURLET变换 核模糊C均值聚类 最小二乘支持向量机 递归最大类间绝对差 
混沌PSO最小一乘空时预测的红外小目标检测被引量：5
《计算机辅助设计与图形学学报》2011年第5期909-914,共6页吴一全 尹丹艳 
国家自然科学基金(60872065);航空科学基金(20105152026);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金(KFKT2010B17)
针对红外图像中背景与小目标的特点,提出一种基于混沌粒子群优化(PSO)最小一乘空时背景预测的红外小目标检测方法.首先建立最小一乘准则空时背景预测模型,根据最小一乘估计的性质,提出应用混沌PSO算法解决最小一乘估计中极值的选取问题...
关键词：红外小目标检测 空时背景预测 最小一乘估计 混沌粒子群优化 模糊最大熵阈值分割 二维直方图斜分 
一种可有效分割小目标图像的阈值选取方法被引量：19
《兵工学报》2011年第4期469-475,共7页吴一全 吴加明 占必超 
国家自然科学基金资助项目(60872065);航空科学基金资助项目(20105152026);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金资助项目(KFKT2010B17)
目标检测与识别中常遇到目标与背景大小之比很小的小目标图像分割问题,此时现有的阈值分割方法几乎都失效。为此,提出了一种基于背景与目标的面积差和类内方差的小目标图像分割阈值选取方法。指出了目前图像阈值分割方法不能有效分割小...
关键词：信息处理技术 红外小目标检测 图像分割 阈值选取 二维直方图区域斜分 快速递推算法 
灰色预测和混沌PSO的红外小目标检测被引量：4
《智能系统学报》2011年第2期126-131,共6页尹丹艳 吴一全 
国家自然科学基金资助项目(60872065);航空科学基金资助项目(20105152026);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金资助项目(KFKT2010B17)
在分析红外图像弱小目标和背景特征的基础上,提出了一种基于灰色预测和混沌PSO的红外小目标检测方法.该方法首先采用灰色系统理论中的GM(1.1)模型对红外图像中的背景进行时域预测,并用实际图像减去预测图像得到残差图像,在抑制背景的同...
关键词：红外小目标检测 背景抑制 灰色预测 模糊最大熵 混沌粒子群 
基于双树复数小波和SVR的红外小目标检测被引量：15
《仪器仪表学报》2010年第8期1834-1839,共6页吴一全 尹丹艳 纪守新 
国家自然科学基金(60872065);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金(KFKT2010B17)资助项目
在分析红外图像弱小目标和背景特征的基础上,提出了基于双树复数小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)和支持向量回归(support vectorr egression,SVR)的检测方法。首先采用双树复数小波变换抑制大部分背景噪声;其次用...
关键词：红外弱小目标检测 双树复数小波变换 支持向量回归(SVR) Tsallis-Havrda-Charvat熵 
基于FLS-SVM背景预测的红外弱小目标检测被引量：17
《光学学报》2010年第10期2806-2811,共6页吴一全 尹丹艳 
国家自然科学基金(60872065);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金(KFKT2010B17)资助课题
提出了一种基于模糊最小二乘支持向量机(FLS-SVM)进行背景预测、利用模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵实现阈值分割的红外弱小目标检测方法。首先采用FLS-SVM对训练样本进行学习得到回归函数,并以此预测红外图像中的背景;然后将原始图像与...
关键词：图像处理 红外小目标检测 模糊支持向量机 残差图像 模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵 
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