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申请/专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
摘要：本发明涉及一种基于点扩散函数拟合的红外弱小目标检测方法及系统，属于目标检测领域，解决现有技术未考虑红外光学系统本身固有特性、较难适应红外探测器均匀性下降带来的对比度下降和图像灰度梯度失真的问题。本发明建立点扩散函数分布模型后，利用大津法计算目标背景阈值初值；确定目标中心，以目标中心作为矩形的形心，以目标横向长度和纵向长度的整数倍作为矩形边长，分别取大小两个矩形，以两个矩形之间的区域作为背景区域计算所有像素灰度值的方差的迭代值；识别出目标像素并计算所有目标像素的位置均值，得到目标位置。本发明具有运算量低、稳定性高、灵敏度好的特点，能够避免图像均匀性下降带来的对比度下降和全幅图像噪声带来的干扰。
主权项：1.一种基于点扩散函数拟合的红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取红外相机采集的红外原始图像，并判断图像时序和正确性是否正确，若是，则执行步骤2；步骤2：根据正态分布公式建立点扩散函数分布模型，并利用大津法计算当前帧图像的目标背景阈值初值，其中目标背景阈值包括目标弥散后各像素的灰度均值μ和红外焦平面阵列所有像素灰度值的方差σ2；步骤3：根据目标背景阈值初值计算当前帧图像的目标弥散大小和位置初值，并根据位置初值确定目标中心；步骤4：以所述目标中心作为矩形的形心，以目标弥散大小的横向长度和纵向长度的整数倍作为矩形边长，分别取大小两个矩形，并以两个矩形之间的区域作为背景区域，在所述背景区域内计算像素的灰度均值μ和像素灰度值的方差σ2的迭代值；步骤5：根据像素灰度值区间对像素灰度值进行分类，识别出目标像素，并计算所有目标像素的位置均值，得到并输出目标位置；步骤6：以步骤4计算得到的灰度均值μ和方差σ2的迭代值作为初值，返回步骤2，对下一帧图像中的目标进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 基于点扩散函数拟合的红外弱小目标检测方法及系统
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