| 基于极端学习机背景预测的红外小目标检测算法 |
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| 引用本文： | 赵爱罡,王宏力,杨小冈,陆敬辉,姜伟,黄鹏杰.基于极端学习机背景预测的红外小目标检测算法[J].中国惯性技术学报,2016(1):36-44. |
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| 作者姓名： | 赵爱罡 王宏力 杨小冈 陆敬辉 姜伟 黄鹏杰 |
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| 作者单位： | 1. 第二炮兵工程大学 控制工程系,西安 710025;第二炮兵工程大学 士官学院,青州 262500;2. 第二炮兵工程大学 控制工程系,西安,710025 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61203189 |
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| 摘 要： | 为自适应检测复杂环境中的红外小目标,提出了基于极端学习机背景预测的红外小目标检测算法。首先,依据灰度值分布设计局部边缘敏感平滑滤波器,在相近的灰度范围内,使中心像素的灰度值等于邻域内多数灰度值的融合,对红外图像进行滤波,能够去除大量噪声并突出图像主要结构;其次,利用极端学习机对滤波后的图像建立回归模型,以邻域像素值为输入,以中心像素值为输出训练模型,并对背景进行预测,得到的图像与滤波后的图像做差,得到小目标显著图;最后,利用图像块对比特性对显著区域处理,使小目标区域均匀突出,抑制背景区域,并经过简单阈值操作,实现对红外小目标的检测。实验结果表明:与其他检测算法相比,在复杂背景下,本文算法检测结果的局部信噪比增益最高,单帧检测时间为0.18 s。本文算法对背景进行学习,发掘背景与目标的差异,提高了算法的适应能力,并且能够有效检测小目标。
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| 关 键 词： | 极端学习机 红外小目标 背景预测 回归模型 |
Infrared small-target detection algorithm based on background prediction by extreme learning machine |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | extreme learning machine infrared small target background prediction regression model |
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