复杂海天背景下红外舰船目标检测算法

"一种复杂海天背景下的红外舰船目标自动检测方法 (2011年)" 这篇2011年的论文主要介绍了一种针对复杂海天背景的红外舰船目标检测算法，旨在解决在低信噪比环境下红外舰船目标的自动检测问题。论文作者来自华中科技大学图像识别与人工智能研究所、多谱信息处理技术国防科技重点实验室以及中国一航洛阳电光设备研究所火力控制技术国防科技重点实验室。 1. 频域组合高通滤波器： 论文首先提出利用设计的频域组合高通滤波器对原始红外图像进行预处理。高通滤波器的作用是保留图像中的高频成分，通常可以去除背景噪声并突出边缘信息。在这种情况下，滤波器被用来识别可能包含舰船目标的区域，即目标潜在区。这一步骤有助于将舰船目标与其他高亮度干扰区（如云层、海浪等）区分开。 2. 尺度自适应局部阈值分割： 在得到目标潜在区后，论文采用了尺度自适应的局部阈值分割方法。这种方法根据图像局部区域的灰度特性来动态设定阈值，从而提取出可能是舰船目标的区域。尺度自适应意味着算法能适应不同大小的目标，提高目标提取的完整性和准确性。同时，这种方法也能帮助区分真实舰船目标和可能的虚假目标。 3. 吃水线特征检测： 最后，通过检测舰船的吃水线特征，论文算法进一步筛选出正确的舰船目标。吃水线是舰船在水面上的明显分界线，其存在可以作为判断是否为真实舰船目标的关键特征。利用这个特征，算法可以有效地排除非目标物体，如海浪或漂浮物。 实验结果显示，该算法在复杂海天背景下能够有效地检测红外舰船目标，并具有一定的实时性。这一方法对提高舰船目标的自动检测能力，尤其是在环境条件恶劣的情况下，具有重要的实际应用价值。然而，尽管该算法有显著优势，但可能仍需结合其他技术，如机器学习或深度学习，以进一步提高检测的准确性和鲁棒性。 关键词涉及：红外舰船目标检测、目标潜在区提取、尺度自适应局部阈值分割、吃水线检测。论文的学科分类包括工程技术，属于图像处理和模式识别领域的研究。