采用监督特征学习的红外小目标检测

作     者：许庆晗 金立左 费树岷 Xu Qinghan;Jin Lizuo;Fei Shumin

作者机构：东南大学自动化学院南京210096 

基　　金：航空科学基金资助项目(20080169003) 

出 版 物：《东南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Southeast University：Natural Science Edition)

年 卷 期：2011年第41卷第5期

页      码：1008-1012页

摘      要：为了改善大尺寸图像下红外小目标检测的检测率与速度,提出一种采用监督特征学习的检测算法.通过分析小目标邻域图像的分布特点,定义一种基于灰度分布的统计特征,用以描述目标与非目标的邻域的灰度分布差异.以局部灰度极大值区域为训练样本,通过有监督学习提取对目标区分能力最强的特征.随后,在特征空间设计级联结构的多分类器,采用逻辑斯蒂回归和相关向量机分类器,通过"目标-非目标"分类,实现对目标的检测.实验结果表明在相同虚警率下,检测率较局部滤波法有一定提升,且检测速度大幅提高,满足了大尺寸图像下的实时性要求.

主 题 词：小目标检测 灰度分布特征 相关向量机 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 080203[080203] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-0505.2011.05.022

馆 藏 号：203401948...