红外图像处理:GCV小波阈值去噪技术在弱小目标检测中的应用
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更新于2024-08-11
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"基于GCV小波阈值去噪的红外弱小目标检测 (2014年) - 张蓬蓬等"
本文是一篇工程技术领域的论文,主要探讨了红外图像中弱小目标检测的一种新方法——基于广义交叉验证(GCV)小波阈值去噪的检测技术。在红外成像领域,弱小目标检测是一项具有挑战性的任务,因为这类目标往往被强烈的背景噪声和杂波所淹没。传统的检测方法可能无法有效地提取出这些微弱的目标。
作者首先介绍了他们的方法:对红外图像进行小波多尺度分解。这种分解能够将图像的能量分布在不同的频率成分上,有利于识别和分离不同特征的信号。通过小波分解,高频率部分通常对应于图像的细节和噪声,而低频率部分则包含图像的主要结构。
接下来,他们应用了GCV准则来确定最优阈值。GCV(Generalized Cross Validation)是一种统计学上的方法,用于选择模型参数,特别是用于数据过拟合的预防。在小波系数的子带图像上,每个子带的阈值由GCV准则确定,以最佳地去除噪声而不损失重要信息。这种方法的优势在于,它能够自适应地调整阈值,使得噪声得以有效抑制,同时保持图像的细节和边缘信息。
完成阈值分割后,降噪的小波系数通过离散小波反变换进行重构,得到一个去噪后的图像。这个过程可以理解为将小波系数重新组合回空间域,形成一个新的、噪声减少的图像。最后,对重构后的图像执行二值分割,以明确区分目标和背景。二值分割是将图像像素划分为两类(例如,目标和非目标)的过程,有助于简化图像并突出目标区域。
实验结果证明,相比于传统的去噪和检测技术,该方法在抑制背景噪声和提高目标识别准确性方面表现更优。它能更精确地提取和分割红外图像中的弱小目标,这对于实际应用,如军事侦察、监控或航空航天领域的目标检测,具有重要意义。
关键词:红外弱小目标检测、小波、广义交叉验证、阈值去噪。
这篇论文的研究对红外成像领域的目标检测技术提供了新的思路,尤其是在面对噪声环境时,如何有效地增强目标信号并降低背景干扰,从而提升目标检测的性能。通过引入GCV准则,这种方法在理论和实践上都展现了其优越性,对于后续的红外图像处理研究具有重要参考价值。
2022-07-15 上传
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