系统工程与电子技术 ›› 2018, Vol. 40 ›› Issue (7): 1417-1422.doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2018.07.01
陆福星1,2,3, 李夜金1,2, 陈忻1,2, 陈桂林1,2, 饶鹏1,2
LU Fuxing1,2,3, LI Yejin1,2, CHEN Xin1,2, CHEN Guilin1,2, RAO Peng1,2
摘要:
为了实现红外复杂背景下弱点目标的有效检测,提出了形态学Top-hat变换和改进的非线性扩散(以Perona-Malik (PM)的研究为基础)模型相结合的滤波算法,用于增强红外弱小目标信号、抑制复杂背景和噪声。该方法首先利用形态学滤波中的Top-hat算子对图像进行目标增强,然后对形态学滤波后的图像采用改进的PM滤波器进行进一步滤波达到抑制背景突出目标的目的,最终通过阈值分割实现弱小目标的检测。对比实验结果表明,该算法能够在低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)下实现红外弱小目标图像的背景及边缘有效抑制、使图像的信噪比提高20%,检测能力在原有算法上提高了40%。