【摘 要】
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介绍了存在背景干扰和噪声情况下的红外图像中弱小目标的检测问题,提出一种基于Contourlet变换的检测算法。首先对图像进行Contourlet变换,利用Contourlet分解后子图像的特性
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京航空航天大学信息科学与技术学院 江苏南京210016,江苏南京210016
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介绍了存在背景干扰和噪声情况下的红外图像中弱小目标的检测问题,提出一种基于Contourlet变换的检测算法。首先对图像进行Contourlet变换,利用Contourlet分解后子图像的特性抑制背景和去噪声,最终实现对目标的检测。通过在含有随机目标的红外序列图像中的实验,并与小波变换进行比较,证明了算法的有效性。
This paper introduces the detection of weak targets in infrared images with background interference and noise, and proposes a detection algorithm based on Contourlet transform. Firstly, Contourlet transform is applied to the image, the background and de-noising are suppressed by using the characteristics of the sub-images after Contourlet decomposition, and finally the target detection is achieved. The experiments on infrared sequence images with random targets and the comparison with wavelet transform show that the algorithm is effective.
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