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北京网站开发费用,二维码转短链接生成器,前端开发学习网站,北京餐饮品牌设计公司M00109-基于Facet核方法和随机游走的红外小目标检测MATLAB实现 在红外搜索和跟踪#xff08;IRST#xff09;应用中#xff0c;高效地探测信噪比#xff08;SCR#xff09;低的复杂背景下的目标非常重要。 从局部图像分割角度解决目标检测问题#xff0c;提出了一种新的小…M00109-基于Facet核方法和随机游走的红外小目标检测MATLAB实现 在红外搜索和跟踪IRST应用中高效地探测信噪比SCR低的复杂背景下的目标非常重要。 从局部图像分割角度解决目标检测问题提出了一种新的小目标检测算法该算法基于面元核和随机游走RW算法包括四个主要阶段。 首先由于RW算法适用于噪声较少的图像因此利用局部有序统计和均值滤波去除高亮度PNHB的像素大小噪声并平滑红外图像。 其次通过面元核对红外图像进行滤波以增强目标像素并通过自适应阈值操作提取候选目标像素。 第三受红外目标特性的启示提出了一种基于RW算法的新型局部对比度描述符NLCD以实现杂波抑制和目标增强。 然后将候选目标像素选作中心像素构建局部区域计算所有局部区域的NLCD图。 所得到的NLCD图由面元核滤波图进行加权以进一步增强目标。 最后在加权图上进行阈值操作以检测目标。 三个数据集上的实验结果表明所提出的方法在目标检测精度方面优于传统基线方法。在红外搜索和跟踪IRST领域面对复杂背景下低信噪比SCR目标的检测一直是个极具挑战但又无比关键的任务。今天咱就来讲讲一种基于面元核和随机游走RW算法的小目标检测新方法并且用MATLAB来实现它。算法四大阶段剖析1. 图像预处理降噪与平滑RW算法对噪声比较敏感所以咱得先给图像去去噪、平滑平滑。这里用到局部有序统计和均值滤波去除高亮度PNHB的像素大小噪声。% 假设img是读入的红外图像 img imread(infrared_image.jpg); % 局部有序统计滤波示例代码简单示意实际可根据需求调整参数 filtered_img1 ordfilt2(img, 5, ones(3)); % 均值滤波示例代码 filtered_img2 imgaussfilt(filtered_img1, 2);在这段代码里ordfilt2函数实现局部有序统计滤波第一个参数是输入图像第二个参数5代表在3x3邻域内取排序后的第5个值第三个参数ones(3)定义了3x3的邻域窗口。imgaussfilt则进行高斯均值滤波2是高斯核的标准差用来平滑图像进一步降噪。2. 面元核滤波与候选目标提取接下来用面元核对图像滤波增强目标像素再通过自适应阈值操作提取候选目标像素。% 定义面元核简单示例核实际可调整 facet_kernel [-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1]; % 面元核滤波 filtered_with_facet imfilter(filtered_img2, facet_kernel, conv,replicate); % 自适应阈值操作 level graythresh(filtered_with_facet); binary_img imbinarize(filtered_with_facet, level);这里我们定义了一个简单的面元核facet_kernel通过imfilter函数将其应用到经过预处理的图像上。graythresh函数计算自适应阈值imbinarize函数基于这个阈值将图像二值化得到候选目标像素。3. 基于RW算法的新型局部对比度描述符NLCD受到红外目标特性启发咱们搞出个基于RW算法的NLCD来抑制杂波、增强目标。然后以候选目标像素为中心构建局部区域计算所有局部区域的NLCD图。这部分代码相对复杂先简单说下思路假设我们有函数compute_NLCD来计算NLCD。% 假设binary_img中标记了候选目标像素 [labeled_img, num] bwlabel(binary_img); nlcd_map zeros(size(img)); for i 1:num % 获取每个候选目标像素周围局部区域 local_region get_local_region(labeled_img, i); % 计算局部区域的NLCD nlcd_value compute_NLCD(local_region); % 将计算结果填充到NLCD图中对应位置 nlcd_map(labeled_img i) nlcd_value; endbwlabel函数标记二值图像中的连通区域num为连通区域个数。getlocalregion函数获取每个候选目标像素周围的局部区域computeNLCD函数计算这个局部区域的NLCD值最后填充到nlcdmap中。4. 加权与目标检测把得到的NLCD图用面元核滤波图加权进一步增强目标最后在加权图上阈值操作检测目标。% 用面元核滤波图加权NLCD图 weighted_map nlcd_map.* filtered_with_facet; % 最终阈值操作检测目标 final_threshold graythresh(weighted_map); detected_targets imbinarize(weighted_map, final_threshold);.*操作实现NLCD图与面元核滤波图的逐元素相乘完成加权。再通过graythresh和imbinarize进行阈值操作得到最终检测出的目标。实验结果在三个数据集上跑了跑这个算法结果还挺不错比传统基线方法在目标检测精度上更胜一筹。这也说明咱这个基于Facet核方法和随机游走的红外小目标检测算法还是挺靠谱的感兴趣的小伙伴可以自己在MATLAB里捣鼓捣鼓说不定还能优化出更好的效果呢