基于时域经验模态分解的红外弱小目标检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710194513.4
IPC分类号：G06K9/32
申请日期：
2017-03-29
申请人：
西安电子科技大学

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著录项信息

专利名称	基于时域经验模态分解的红外弱小目标检测方法
申请号	CN201710194513.4	申请日期	2017-03-29
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2017-08-25	公开/公告号	CN107092910A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/32 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/20 图像捕获〔3〕 G06K9/32 图像拾取或图像分布图的对准或中心校正〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;3;2查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省咸阳市太白南路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	武斌;李鹏;王振华;秦国栋;蔡晶晶;鲍丹;刘高高
代理机构	西北工业大学专利中心	代理人	陈星

摘要

本发明提出一种基于时域经验模态分解的红外弱小目标检测方法，首先，对红外序列图像的每个像素的时域进行分片方差判定是否需要EMD分解；其次，对于需要分解的时域信号做EMD分解；然后，将分解得到的本征模态函数合成；之后，再利用图像中目标经过时像素点灰度值有起伏变化这一特点，将其看作是一种非高斯弱瞬态信号，根据虚警率设置滤波门限进行检测；最后，对滤波后的图像进行二值化处理，即得到最后的红外弱小目标检测结果。本发明针对复杂云层、低信杂比的检测情况，通过对红外序列图像进行处理解决了单帧图像不能达到检测要求的问题。

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