舰载红外警戒系统目标图像的离群点挖掘算法
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Outlier mining algorithm of shipborne infrared search and track system target image
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    摘要:

    针对舰载红外警戒系统目标图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于离群点挖掘的目标检测算法(OBTD)。依据目标与背景在灰度分布上的不同特性,算法将弱小目标视为离群点。分割图像为一系列的子图像,计算子图像中各像素值的局部可达密度,设定阈值挖掘出离群点,得到可能的目标点。算法时间复杂度低,实时性好。试验表明,该算法能有效地检测出图像中的弱小目标,便于进一步的目标识别和跟踪。

    Abstract:

    To resolve the problem of the dim targets detection for shipboard infrared search and track system target image,an algorithm called outlier-based targets detection(OBTD)is presented.According to the different characteristic between targets and background,dim target can be considered as outlier.Divide the origin image into small images;Calculate the local-reachable-density for every pixel;after that,the outlier can be found by setting threshold and the possible targets are obtained.The algorithm merit lie in a good real-time because of a low time complexity.The experiment shows that the algorithm can detect the dim target effectively,and it can offers convenience to further target recognition and track.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

周润芝,马良荔,王江安,王乐东.舰载红外警戒系统目标图像的离群点挖掘算法[J].激光与红外,2010,40(1):95~98
ZHOU Run-zhi, MA Liang-li, WANG Jiang-an, WANG Le-dong. Outlier mining algorithm of shipborne infrared search and track system target image[J]. LASER & INFRARED,2010,40(1):95~98

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