基于双树复数小波和SVR的红外小目标检测

作     者：吴一全 尹丹艳 纪守新 Wu Yiquan;Yin Danyan;Ji Shouxin

作者机构：南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 

出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期：2010年第31卷第8期

页      面：1834-1839页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基　　金：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 

主　　题：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 

摘      要：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SVR对去噪后的红外图像进行背景预测,并用去噪后的实际图像减去预测图像得到残差图像,大大提高了图像的信噪比;接着提出了基于模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值选取算法,对残差图像进行阈值分割;最后根据目标的连续性和运动轨迹的一致性检测出真实的小目标。实验结果表明:该方法可显著提高红外目标的检测概率,实现较远距离弱小目标的检测。