结合分层阈值和形态学滤波的小目标检测方法
复杂背景下小目标的检测与跟踪中,小目标从背景和噪声中分离的效果直接影响后续多帧跟踪的复杂度和准确度.为了解决这个问题,根据复杂背景中小目标的灰度特征,结合形态学Tophat滤波与中值滤波,构建多级滤波;同时针对小目标被背景淹没时,其边缘梯度特征仍存在,结合改进的分层阈值,有效地避免了目标丢失.在多帧跟踪检测中,结合管道滤波和轨迹累计,去除晃动和静止的伪目标,达到了较好的检测效果.
小目标图像 检测算法 优化设计 信噪比
蔡诚 王敏
华中科技大学自动化学院,湖北 武汉 430074
国内会议
长沙
中文
157-159
2013-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）