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| 稿件标题： | 基于PCNN和改进邻域判决的红外弱小目标检测算法 |
| 稿件作者： | 李云，宋勇，赵宇飞,赵尚男,李旭，郝群 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 图像分割；弱小目标检测； PCNN；邻域判决 |
| 文章摘要： | 针对复杂背景下红外运动弱小目标的检测问题，提出了一种基于脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network，PCNN）和改进邻域判决的红外弱小目标检测算法。该算法利用侧抑制网络对输入图像进行滤波，实现背景抑制和目标增强；利用PCNN进行单帧图像分割，将可能的目标和背景杂波及噪声初步分离，确定候选目标；利用改进的邻域判决方法分析候选目标的运动特性，自适应确定判决的邻域大小，结合图像流分析提取出真正的目标。实验结果表明，该算法能够极大地减少候选目标数量，准确有效地检测出复杂背景中的红外运动弱小目标。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（81671787）；国防基础科研计划项目（JCKY2016208B001） |
| 引用本文格式： | 李云,宋勇,赵宇飞,等. 基于PCNN和改进邻域判决的红外弱小目标检测算法［J］.兵器装备工程学报，2018(1):141-147,182. LI Yun，SONG Yong，ZHAO Yufei，et al. Infrared Dim Small Target Detection Algorithm Based on PCNN and Improved Neighborhood Judgement［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2018(1):141-147,182. |
| 刊期名称： | 2018年01期 |
| 出版时间： | 2018年1月 |
| 上线时间： | 2018年1月28日 |
| 浏览次数： | 2860 |
| 下载次数： | 696 |
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