Abstract-Robust mänskliga visuella system (HVS) egenskaper kan effektivt förbättra den infraröda (IR) små mål detektion kapacitet, såsom detektionshastighet, falsk larmhastighet, hastighet, etc. Nuvarande algoritmer baserade på HVS förbättrar dock vanligtvis en eller två av de ovannämnda detektionsmöjligheterna samtidigt som de offrar de andra. I denna bokstav föreslås en robust IR liten måldetektionsalgoritm baserad på HVS för att uppnå god prestanda i detektionshastighet, falsk larmfrekvens och hastighet samtidigt. För det första används en HVS-storleksanpassningsprocess, och IR-avbildningen efter förbehandling delas upp i delblock för att förbättra detektionshastigheten. Sedan, baserat på HVS kontrastmekanism, föreslås det förbättrade lokala kontrastmåttet, som kan förbättra detektionshastigheten och minska falsk larmfrekvens, för att beräkna saliencykartan, och en tröskeloperation tillsammans med en snabb traversal mekanism baserad på HVS uppmärksamhet skiftmekanism används för att få målet subblock snabbt. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen har god robusthet och effektivitet för verkliga IR små måldetektionsapplikationer. Index Terms-Human visuellt system (HVS), förbättrat lokalt kontrastmått (ILCM), infrarött (IR) litet mål.
Han och Al. REF ökade detektionshastigheten genom förbehandling av storleksanpassning och beräknade salientkartan med hjälp av det förbättrade lokala kontrastmåttet, till skillnad från den konventionella metoden med endast kontrasten.
A Robust Infrared Small Target Detection Algorithm Based on Human Visual System
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}